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Hadoop视频教程

分类:Hadoop    下载:330    浏览:1318    时间:2018-11-28
01,课程介绍,HDFS架构和原理,搭建CentOS开发环境> Hadoop背景> HDFS设计目标,应用场景,架构分析> 使用Virtual安装CentOS虚拟机> 虚拟机环境配置 02,hdfs单机和集群的配置安装> Hadoop单机版安装和配置> Hadoop集群安装和配置> Hadoop命令行和WebUI的使用 03,hdfs应用-云存储系统(1)> 云存储系统介绍和基本架构> 搭建Eclipse和Maven开发环境> 使用Maven创建并配置Struts2应用> 使用bootstrap搭建UI框架 04,hdfs应用-云存储系统(2)> 安装和配置Redis> 用户管理模块开发 05,hdfs应用-云存储系统(3)> gson介绍和使用实例> 实现普通的文件上传,删除,下载 06,hdfs应用-云存储系统(4)> 实现基于HDFS的上传,下载和删除> HDFS小文件管理方式:SequenceFile和Har 07,深入hdfs-NameNode和DataNode> hdfs的架构介绍> hdfs如何读写文件> FSImage和EditLog> Rack Awareness> hdfs基本管理 08,深入hdfs-HDFS federation> HDFS节点管理> HDFS升级和回滚> HDFS Federation> 如何使用ViewFS 09,namenode HA> zookeeper配置> namenode HA(双机)安装和配置 10,yarn和mapreduce> 配置Yarn(单机和集群)> MapReduce的工作原理> 第一个MapRedcue程序> Yarn命令行工具 11,mapreduce应用-搜索提示(1)> 工作原理介绍(Ajax)> 使用JQuery的AutoComplete控件搭建UI 12,mapreduce应用-搜索提示(2)> 继承Mapreduce程序> 使用Redis保存中间数据> 如何对增量和全量数据进行统计> ”潜在好友推荐“算法介绍 13,mapreduce的采样工具和partitiion> 采样和分区的工作原理> RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler> TotalOrderPartitioner(全局排序) 14,Map Join和Reduce Join> Reduce side join> Map side join> 如何自定义数据类型> 如何使用DistributedCache 15,mapreduce应用-PageRank> PageRank算法详细讲解> 如何用mapreduce实现PageRank算法 16, Hive入门> Hive的架构> CLI, Hive Server, HWI介绍> 配置Hive,使用Mysql存储元数据> CLI的基本使用 17, hive应用-搜索提示(1)> Tomcat日志解析> 使用正则表达式解析Tomcat日志> 在查询中使用正则表达式 18, hive应用-搜索提示(2)> 在hive查询中调用python脚本实现Redis插入 19,HQL(1)> HQL基础:DDL,DML> 数据类型:原子与集合> TextFile的默认编码及自定义编码 20,HQL(2)> Hive查询> 正则表达式,基本函数,集合函数,表函数> 嵌套查询,case when语句,like和rlike> Groupby和Having等 21,Hive自定义函数> 如何编写自定义函数> 在自定义函数中连接Redis> 在自定义函数中使用CacheFile 22,Compression in Hadoop> Compression in Hadoop介绍> 在MapReduce和Hive中使用Compression> 安装和配置lzo 23,24, HBase入门> Hbase架构> Hbase集群安装> 使用HBase Shell 25,26,27,HBase应用 - 话单查询> Hbase Java API> Struts2 and JSP> Jquery Datatable and Datepicker 28,29,30,HBase应用 - 微博> 表结构设计> 关注好友> 发微博> 我的主页
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求版主加精,多给点积分,基于PaaS通用校园办公云平台的设计与实现(视频教程,无密,附源码和课件)

分类:平台管理    下载:403    浏览:1750    时间:2018-11-27
1.1、课程的背景该课程是一个paas平台搭建的课程,paas是云计算三层概念中的第二层,提出了平台及服务,向客户提供开发平台,即使客户不懂任何的编程知识,也一样可以根据自己的需求来定制软件模块。在课程中,引入了工作流中间件和元数据的概念。强大的工作流中间件保证了系统流程的稳定运行,自定义的工作流中间件也能够根据paas平台的需要而进行调整,并且在课程中讲解了工作流反向同步平台组织机构的功能,工作流提供了RMI服务,从而实现了分布式的部署,加强了系统的性能。元数据脱胎于数学模型中的一线元模型,以更细致的数据粒度来维护数据,并且在课程中提供了两种元数据的管理方式,分别是集中式与开放式的元数据模型管理。 1.2、课程内容简介随着云计算的发展,SaaS(软件即服务)无法更好的满足客户的要求,客户更加希望可以根据自己的需要来快速定制软件,这就需要给客户提供简单的开发平台,可以让客户自己开发,这就是云计算中的paas(平台及服务)。本课程以一个校园办公为业务原型,重点讲解了paas平台的相关开发知识。 1.3、课程大纲 一、工作流部分:流程定义流程启动流程完成工作项流程的参与者处理流程的条件处理流程的并发处理流程的取回处理流程的驳回流程的转办流程服务的发布 二、PaaS平台部分:ztree的学习组织机构的管理业务模型的注册 添加表单注册流程表单注册业务列表注册业务与流程的结合元数据管理业务运行
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软件测试6部曲(视频教程)

分类:QTP    下载:43    浏览:389    时间:2018-11-27
软件测试6部曲视频【全6套视频】第一部,软件测试基础【全6套视频】第二部,软件测试流程及测试体系【全6套视频】第三部,自动化测试技术【全6套视频】第四部,自动测试工具QTP的使用【全6套视频】第五部,性能测试技术【全6套视频】第六部,性能测试工具loadrunner使用
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业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用.王飞(带详细书签) PDF 完整版 下载

分类:其他    下载:35    浏览:435    时间:2018-11-27
本书包括:理论篇、项目篇、工具篇和实践篇。其中,理论篇涵盖了商业智能的大部分理论知识,包括进入商业智能领域之前所需要的基础准备知识;项目篇根据实际项目和例子讲解各个知识点,包括如何进行商业智能项目需求的定义,如何开发数据仓库系统,如何实现ETL数据抽取和OLA多维分析等方面的内容;工具篇介绍了商业智能开发中最常见的ETL工具Informatica和报表展示工具Cognos;实践篇是提供给项目设计人员和开发人员的练习资料。读者完全可以按照书中的内容一步步进行操作,这也是作者和读者进行互动的一种方式。 本书最大的亮点在于根据实际的项目经验定义总结了商业智能设计、开发的一般流程和规范,是企业领导决策层和商业智能开发人士的宝贵参考资料。 前言 理 论 篇  第1章 商业智能简介   1.1 商业智能介绍   1.1.1 商业智能在企业中的作用   1.1.2 商业智能的功能   1.2 商业智能的发展趋势   1.3 商业智能的实施方法和步骤   1.3.1 商业智能的实施方法   1.3.2 商业智能的实施步骤   1.4 商业智能项目成功的关键   1.5 商业智能项目的组织机构   1.6 本章小结  第2章 学习商业智能之前的准备知识   2.1 O racle体系结构介绍   2.2 Oracle优化理论   2.2.1 外部优化原则   2.2.2 SQL优化基本规则   2.2.3 SQL使用规范   2.2.4 索引使用规范   2.2.5 临时表使用规范   2.2.6 索引创建原则   2.2.7 大数据量表的维护原则   2.2.8 视图创建原则   2.2.9 代码程序中使用索引的原则   2.2.10 代码程序中的一些建议   2.3 数据库建模理论知识   2.3.1 数据库的数据模型   2.3.2 数据库建模的一般流程   2.4 本章小结  第3章 商业智能数据仓库的理论知识   3.1 数据仓库的定义   3.2 数据仓库的特点   3.2.1 面向主题   3.2.2 集成性   3.2.3 稳定性   3.2.4 反映历史变化   3.3 数据仓库和数据库的区别   3.4 数据仓库开发过程介绍   3.4.1 规划分析阶段   3.4.2 设计实现阶段   3.4.3 使用维护阶段   3.5 数据仓库系统组成部分介绍   3.5.1 数据源分析   3.5.2 数据迁移   3.5.3 选择数据的存储结构   3.5.4 元数据   3.6 数据仓库模型设计介绍   3.6.1 概念模型   3.6.2 逻辑模型   3.6.3 物理模型   3.7 数据集市介绍   3.7.1 数据集市的定义   3.7.2 数据集市的类型   3.7.3 数据集市和数据仓库的区别   3.7.4 数据集市和数据仓库的关系   3.7.5 数据集市的目标分析   3.8 数据仓库实施详细步骤   3.8.1 需求分析   3.8.2 数据仓库的逻辑分析   3.8.3 设计ODS系统   3.8.4 数据仓库建模   3.8.5 数据集市建模   3.8.6 数据源分析   3.8.7 数据的获取与整合   3.8.8 应用分析   3.8.9 报表展现   3.9 数据仓库的作用   3.10 数据仓库的建设意义   3.11 本章小结  第4章 商业智能ETL简介   4.1 ETL在数据仓库中的重要地位   4.2 ETL的一般过程   4.3 研究ETL的本质   4.4 ETL 的体系结构   4.5 ETL的难点   4.6 主流的ETL 工具   4.7 ETL的作用   4.8 详解ETL过程   4.8.1 数据抽取   4.8.2 数据清洗   4.8.3 数据转换   4.8.4 数据加载   4.8.5 ETL的日志   4.9 ETL优化   4.10 ETL设计规范要点   4.11 ETL的框架结构   4.12 本章小结  第5章 商业智能联机分析处理理论简介   5.1 OLA介绍   5.2 OLA系统与OLT系统的区别   5.3 OLA的实现方法   5.4 OLA的基本目标和特点   5.5 建立OLA的过程   5.6 OLA与数据仓库的关系   5.7 OLA系统的实施过程   5.8 OLA模型的设计与实现   5.9 本章小结  第6章 ODS与数据仓库的结合   6.1 ODS的概念   6.2 ODS的特点   6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别   6.4 ODS的主要功能   6.5 ODS的设计步骤   6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLA之间的关系   6.7 数据库系统—ODS系统的转化机制   6.8 ODS系统的逻辑模型   6.9 ODS系统的架构   6.10 ODS系统的功能   6.11 本章小结  第7章 商业智能元数据简介   7.1 元数据的定义   7.2 元数据的重要性   7.3 元数据的类型   7.4 元数据的作用   7.5 元数据的管理   7.6 元数据包含的内容   7.7 本章小结 项 目 篇  第8章 商业智能项目需求的定义   8.1 商业智能项目的启动   8.2 商业智能项目的需求定义   8.3 系统原型的建立   8.4 验收和评审的内容   8.5 本章小结  第9章 商业智能项目模型的建立   9.1 数据模型的设计原则   9.2 企业模型的意义   9.2.1 企业模型的定义   9.2.2 建设企业模型的意义   9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系   9.2.4 与企业数据模型相关的概念   9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤   9.3 概念模型的设计   9.4 逻辑模型的设计   9.4.1 ODS逻辑模型   9.4.2 数据仓库逻辑模型   9.4.3 数据集市逻辑模型   9.5 物理模型的设计   9.5.1 ODS 物理模型的设计   9.5.2 数据仓库物理模型的设计   9.5.3 数据集市物理模型的设计   9.6 本章小结  第10章 商业智能数据仓库系统应用实例   10.1 定义数据仓库项目的生命周期   10.2 数据仓库粒度的划分   10.3 企业辅助决策分析系统的构建   10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤   10.4.1 提供系统安装软件的体系结构   10.4.2 部署系统的数据库环境   10.4.3 ETL环境的部署   10.4.4 报表展示环境的部署   10.5 本章小结  第11章 商业智能项目规划和管理   11.1 项目团队的组织结构   11.2 项目角色划分及技能要求   11.3 定义领导组的职责和主要任务   11.4 如何定义商业智能项目的进度   11.5 如何定义商业智能项目的过程   11.6 本章小结  第12章 数据抽取、转换和加载   12.1 ETL的定义和总体架构   12.2 定义ETL的流程   12.3 ETL的加载方法   12.3.1 以时间戳作为加载条件   12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载   12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载   12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式   12.4 利用ETL构建企业级数据仓库   12.5 ETL的设计过程   12.6 ETL的备份与恢复   12.6.1 数据的备份   12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构   12.6.3 ETL程序的备份   12.6.4 数据的恢复方案   12.7 ETL 数据质量的改进   12.7.1 ETL数据质量分析   12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标   12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法   12.8 ETL应用举例   12.8.1 ETL分析需求   12.8.2 ETL 数据源说明   12.8.3 ODS 设计与抽取   12.8.4 DW设计与抽取   12.8.5 DM设计与抽取   12.9 本章小结  第13章 联机分析处理   13.1 OLA的概念   13.2 OLA的实施   13.2.1 建立“维”的概念   13.2.2 多维分析技术   13.2.3 OLA实施的一般过程   13.3 OLA的应用实例   13.3.1 案例背景   13.3.2 需求   13.3.3 数据准备   13.3.4 浏览分析数据   13.4 OLA系统设计的一般步骤   13.5 本章小结  第14章 应用举例   14.1 项目工作计划的制订   14.1.1 对项目背景与目的的描述   14.1.2 确定项目需要交付的成果   14.1.3 制定项目管理文档   14.1.4 项目进度划分   14.2 需求分析   14.2.1 业务需求   14.2.2 功能需求   14.3 营销系统设计   14.3.1 总体架构设计   14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计   14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计   14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计   14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计   14.3.6 数据模型设计   14.4 ETL数据抽取   14.4.1 ETL物理设计   14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区   14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区   14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库   14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市   14.5 报表展示   14.6 编写测试报告   14.7 编写用户手册   14.8 软件发布   14.9 系统运行维护   14.10 本章小结 工 具 篇  第15章 Informatica owerCenter工具简介   15.1 Informatica owerCenter介绍   15.1.1 Informatica的特点   15.1.2 Informatica的优势   15.2 Informatica owerCenter工具概况   15.3 Informatica Servers引擎   15.4 Administration Console   15.4.1 登录方式   15.4.2 相关术语   15.5 owerCenter Designer   15.5.1 菜单   15.5.2 工具栏   15.5.3 导航   15.5.4 工作区   15.5.5 输出窗口   15.6 Reository Manager   15.6.1 菜单   15.6.2 工具栏   15.6.3 导航   15.6.4 工作区   15.7 Workflow Manager   15.7.1 菜单   15.7.2 工具栏   15.7.3 导航   15.7.4 工作区   15.7.5 输出窗口   15.8 Workflow Monitor   15.8.1 工具栏   15.8.2 监控区   15.8.3 属性   15.9 本章小结  第16章 Cognos工具简介   16.1 Cognos介绍   16.1.1 Cognos的历史   16.1.2 Cognos的特点   16.1.3 Cognos的现状   16.2 Cognos工具浏览   16.3 Cognos Configuration   16.4 Cognos Connection   16.4.1 菜单功能   16.4.2 选项卡介绍   16.4.3 工具栏的使用   16.5 Query Studio   16.6 Analysis Studio介绍   16.6.1 Analysis Studio的组成   16.6.2 菜单功能   16.7 Reort Studio介绍   16.7.1 Reort Studio的组成   16.7.2 菜单功能   16.8 Event Studio介绍   16.8.1 Event介绍   16.8.2 Task介绍   16.9 Framework Manager建模工具   16.9.1 菜单介绍   16.9.2 工作区   16.10 Transformer介绍   16.10.1 Data Sources   16.10.2 Dimension Ma   16.10.3 Measures   16.10.4 owerCubes   16.10.5 Customer Views   16.10.6 Signon   16.11 Cognos owerlay   16.11.1 菜单介绍   16.11.2 工具栏   16.11.3 维度视图   16.12 本章小结 实 践 篇  第17章 Informatica的安装与快速入门   17.1 Informatica owerCenter的安装方案   17.1.1 安装前的准备   17.1.2 服务器端安装   17.1.3 客户端安装   17.2 Informatica owerCenter工具的一般使用流程   17.3 Informatica owerCenter快速入门   17.3.1 前期准备   17.3.2 定义源数据   17.3.3 定义目标数据   17.3.4 定义映射规则   17.3.5 定义工作流   17.3.6 启动工作流程   17.4 本章小结  第18章 Informatica实例   18.1 缓慢变化维的概念   18.2 缓慢变化维的实现方式   18.2.1 覆盖方式   18.2.2 全历史记录   18.2.3 标记位方式   18.2.4 时间戳方式   18.2.5 记录最新记录和上一次历史   18.3 本章小结  第19章 Cognos安装与快速入门   19.1 Cognos 8安装   19.1.1 Cognos服务器安装   19.1.2 Cognos Framework安装   19.1.3 Cognos Transformer安装   19.1.4 Cognos 语言包安装   19.1.5 Cognos owerlay安装   19.2 Cognos入门前的准备工作   19.2.1 创建Oracle数据库实例   19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本   19.2.3 Cognos部署设置   19.2.4 配置Cognos服务   19.2.5 启动Cognos服务   19.3 Cognos入门实例一   19.3.1 使用Framework建模   19.3.2 使用Reort Studio制作报表   19.3.3 查看报表   19.4 Cognos入门实例二   19.4.1 使用Framework建模   19.4.2 使用Transformer立方体多维建模   19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表   19.4.4 查看报表   19.5 本章小结  第20章 Cognos实例   20.1 Section报表的开发   20.2 Conditional Style报表的开发   20.3 图表型报表的开发   20.4 Drill-Through报表的开发   20.5 本章小结  第21章 Cognos的安全管理   21.1 Cognos安全性介绍   21.1.1 Cognos应用防火墙   21.1.2 身份验证   21.1.3 访问授权   21.1.4 加密服务   21.2 Cognos安全部署   21.2.1 操作系统安全技术   21.2.2 网络安全技术   21.2.3 应用安全技术   21.2.4 安全审计   21.3 Cognos安全实践   21.3.1 创建Cognos组、角色   21.3.2 为组、角色添加用户成员   21.3.3 在Framework中设置包的访问授权   21.4 本章小结  第22章 Cognos优化   22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度   22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度   22.3 修改Cognos 8的reortservice.xml参数   22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能   22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度   22.6 读取数据时启用多CU处理   22.7 减少cube数据的提交次数   22.8 本章小结 技术词汇《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》包括:理论篇、项目篇、工具篇和实践篇。其中,理论篇涵盖了商业智能的大部分理论知识,包括进入商业智能领域之前所需要的基础准备知识;项目篇根据实际项目和例子讲解各个知识点,包括如何进行商业智能项目需求的定义,如何开发数据仓库系统,如何实现ETL数据抽取和OLAP多维分析等方面的内容;工具篇介绍了商业智能开发中最常见的ETL工具Informatica和报表展示工具Cognos;实践篇是提供给项目设计人员和开发人员的练习资料。读者完全可以按照书中的内容一步步进行操作,这也是作者和读者进行互动的一种方式。, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》最大的亮点在于根据实际的项目经验定义总结了商业智能设计、开发的一般流程和规范,是企业领导决策层和商业智能开发人士的宝贵参考资料。, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》提供部分源代码和一些有价值的文档模板,读者可以网上免费下载。, 编辑推荐, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》编辑推荐:商业智能数据仓库、商业智能项目规划和管理、ODS与数据仓库的结合、商业智能元数据、数据抽取、转换和加载(ETL)、联机分析处理(OLAP)、Cognos的安装部署和调优、Informatica的安装部署。, 作者简介, 王飞,原籍吉林省白山市,吉林大学硕士毕业,现任中国电力科学研究院中电普华信息技术有限公司高级工程师,从事多年的数据仓库设计开发,数据模型设计、数据库设计开发等工作,在项,目中承担最重要的角色,积累了丰富的项目经验和理论知识。, 刘国峰,中国人民大学在职研究生,曾任职三星数据系统(中国)有限公司中国研发中心,现任中国电力科学研究院中电普华信息技术有限公司高级工程师,潜心研究数据仓库理论多年,形成了自己对数据仓库的独特见解。, 目录, 前言, 理论篇, 第1章 商业智能简介, 1.1 商业智能介绍, 1.1.1 商业智能在企业中的作用, 1.1.2 商业智能的功能, 1.2 商业智能的发展趋势, 1.3 商业智能的实施方法和步骤, 1.3.1 商业智能的实施方法, 1.3.2 商业智能的实施步骤, 1.4 商业智能项目成功的关键, 1.5 商业智能项目的组织机构, 1.6 本章小结, 第2章 学习商业智能之前的准备知识, 2.1 Oracle体系结构介绍, 2.2 Oracle优化理论, 2.2.1 外部优化原则, 2.2.2 SQL优化基本规则, 2.2.3 SQL使用规范, 2.2.4 索引使用规范, 2.2.5 临时表使用规范, 2.2.6 索引创建原则, 2.2.7 大数据量表的维护原则, 2.2.8 视图创建原则, 2.2.9 代码程序中使用索引的原则, 2.2.10 代码程序中的一些建议, 2.3 数据库建模理论知识, 2.3.1 数据库的数据模型, 2.3.2 数据库建模的一般流程, 2.4 本章小结, 第3章 商业智能数据仓库的理论知识, 3.1 数据仓库的定义, 3.2 数据仓库的特点, 3.2.1 面向主题, 3.2.2 集成性, 3.2.3 稳定性, 3.2.4 反映历史变化, 3.3 数据仓库和数据库的区别, 3.4 数据仓库开发过程介绍, 3.4.1 规划分析阶段, 3.4.2 设计实现阶段, 3.4.3 使用维护阶段, 3.5 数据仓库系统组成部分介绍, 3.5.1 数据源分析, 3.5.2 数据迁移, 3.5.3 选择数据的存储结构, 3.5.4 元数据, 3.6 数据仓库模型设计介绍, 3.6.1 概念模型, 3.6.2 逻辑模型, 3.6.3 物理模型, 3.7 数据集市介绍, 3.7.1 数据集市的定义, 3.7.2 数据集市的类型, 3.7.3 数据集市和数据仓库的区别, 3.7.4 数据集市和数据仓库的关系, 3.7.5 数据集市的目标分析, 3.8 数据仓库实施详细步骤, 3.8.1 需求分析, 3.8.2 数据仓库的逻辑分析, 3.8.3 设计ODS系统, 3.8.4 数据仓库建模, 3.8.5 数据集市建模, 3.8.6 数据源分析, 3.8.7 数据的获取与整合, 3.8.8 应用分析, 3.8.9 报表展现, 3.9 数据仓库的作用, 3.10 数据仓库的建设意义, 3.11 本章小结, 第4章 商业智能ETL简介, 4.1 ETL在数据仓库中的重要地位, 4.2 ETL的一般过程, 4.3 研究ETL的本质, 4.4 ETL 的体系结构, 4.5 ETL的难点, 4.6 主流的ETL 工具, 4.7 ETL的作用, 4.8 详解ETL过程, 4.8.1 数据抽取, 4.8.2 数据清洗, 4.8.3 数据转换, 4.8.4 数据加载, 4.8.5 ETL的日志, 4.9 ETL优化, 4.10 ETL设计规范要点, 4.11 ETL的框架结构, 4.12 本章小结, 第5章 商业智能联机分析处理理论简介, 5.1 OLAP介绍, 5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别, 5.3 OLAP的实现方法, 5.4 OLAP的基本目标和特点, 5.5 建立OLAP的过程, 5.6 OLAP与数据仓库的关系, 5.7 OLAP系统的实施过程, 5.8 OLAP模型的设计与实现, 5.9 本章小结, 第6章 ODS与数据仓库的结合, 6.1 ODS的概念, 6.2 ODS的特点, 6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别, 6.4 ODS的主要功能, 6.5 ODS的设计步骤, 6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系, 6.7 数据库系统-ODS系统的转化机制, 6.8 ODS系统的逻辑模型, 6.9 ODS系统的架构, 6.10 ODS系统的功能, 6.11 本章小结, 第7章 商业智能元数据简介, 7.1 元数据的定义, 7.2 元数据的重要性, 7.3 元数据的类型, 7.4 元数据的作用, 7.5 元数据的管理, 7.6 元数据包含的内容, 7.7 本章小结, 项目篇, 第8章 商业智能项目需求的定义, 8.1 商业智能项目的启动, 8.2 商业智能项目的需求定义, 8.3 系统原型的建立, 8.4 验收和评审的内容, 8.5 本章小结, 第9章 商业智能项目模型的建立, 9.1 数据模型的设计原则, 9.2 企业模型的意义, 9.2.1 企业模型的定义, 9.2.2 建设企业模型的意义, 9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系, 9.2.4 与企业数据模型相关的概念, 9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤, 9.3 概念模型的设计, 9.4 逻辑模型的设计, 9.4.1 ODS逻辑模型, 9.4.2 数据仓库逻辑模型, 9.4.3 数据集市逻辑模型, 9.5 物理模型的设计, 9.5.1 ODS 物理模型的设计, 9.5.2 数据仓库物理模型的设计, 9.5.3 数据集市物理模型的设计, 9.6 本章小结, 第10章 商业智能数据仓库系统应用实例, 10.1 定义数据仓库项目的生命周期, 10.2 数据仓库粒度的划分, 10.3 企业辅助决策分析系统的构建, 10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤, 10.4.1 提供系统安装软件的体系结构, 10.4.2 部署系统的数据库环境, 10.4.3 ETL环境的部署, 10.4.4 报表展示环境的部署, 10.5 本章小结, 第11章 商业智能项目规划和管理, 11.1 项目团队的组织结构, 11.2 项目角色划分及技能要求, 11.3 定义领导组的职责和主要任务, 11.4 如何定义商业智能项目的进度, 11.5 如何定义商业智能项目的过程, 11.6 本章小结, 第12章 数据抽取、转换和加载, 12.1 ETL的定义和总体架构, 12.2 定义ETL的流程, 12.3 ETL的加载方法, 12.3.1 以时间戳作为加载条件, 12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载, 12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载, 12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式, 12.4 利用ETL构建企业级数据仓库, 12.5 ETL的设计过程, 12.6 ETL的备份与恢复, 12.6.1 数据的备份, 12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构, 12.6.3 ETL程序的备份, 12.6.4 数据的恢复方案, 12.7 ETL 数据质量的改进, 12.7.1 ETL数据质量分析, 12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标, 12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法, 12.8 ETL应用举例, 12.8.1 ETL分析需求, 12.8.2 ETL 数据源说明, 12.8.3 ODS 设计与抽取, 12.8.4 DW设计与抽取, 12.8.5 DM设计与抽取, 12.9 本章小结, 第13章 联机分析处理, 13.1 OLAP的概念, 13.2 OLAP的实施, 13.2.1 建立'维'的概念, 13.2.2 多维分析技术, 13.2.3 OLAP实施的一般过程, 13.3 OLAP的应用实例, 13.3.1 案例背景, 13.3.2 需求, 13.3.3 数据准备, 13.3.4 浏览分析数据, 13.4 OLAP系统设计的一般步骤, 13.5 本章小结, 第14章 应用举例, 14.1 项目工作计划的制订, 14.1.1 对项目背景与目的的描述, 14.1.2 确定项目需要交付的成果, 14.1.3 制定项目管理文档, 14.1.4 项目进度划分, 14.2 需求分析, 14.2.1 业务需求, 14.2.2 功能需求, 14.3 营销系统设计, 14.3.1 总体架构设计, 14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计, 14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计, 14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计, 14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计, 14.3.6 数据模型设计, 14.4 ETL数据抽取, 14.4.1 ETL物理设计, 14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区, 14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区, 14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库, 14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市, 14.5 报表展示, 14.6 编写测试报告, 14.7 编写用户手册, 14.8 软件发布, 14.9 系统运行维护, 14.10 本章小结, 工具篇, 第15章 Informatica PowerCenter工具简介, 15.1 Informatica PowerCenter介绍, 15.1.1 Informatica的特点, 15.1.2 Informatica的优势, 15.2 Informatica PowerCenter工具概况, 15.3 Informatica Servers引擎, 15.4 Administration Console, 15.4.1 登录方式, 15.4.2 相关术语, 15.5 PowerCenter Designer, 15.5.1 菜单, 15.5.2 工具栏, 15.5.3 导航, 15.5.4 工作区, 15.5.5 输出窗口, 15.6 Repository Manager, 15.6.1 菜单, 15.6.2 工具栏, 15.6.3 导航, 15.6.4 工作区, 15.7 Workflow Manager, 15.7.1 菜单, 15.7.2 工具栏, 15.7.3 导航, 15.7.4 工作区, 15.7.5 输出窗口, 15.8 Workflow Monitor, 15.8.1 工具栏, 15.8.2 监控区, 15.8.3 属性, 15.9 本章小结, 第16章 Cognos工具简介, 16.1 Cognos介绍, 16.1.1 Cognos的历史, 16.1.2 Cognos的特点, 16.1.3 Cognos的现状, 16.2 Cognos工具浏览, 16.3 Cognos Configuration, 16.4 Cognos Connection, 16.4.1 菜单功能, 16.4.2 选项卡介绍, 16.4.3 工具栏的使用, 16.5 Query Studio, 16.6 Analysis Studio介绍, 16.6.1 Analysis Studio的组成, 16.6.2 菜单功能, 16.7 Report Studio介绍, 16.7.1 Report Studio的组成, 16.7.2 菜单功能, 16.8 Event Studio介绍, 16.8.1 Event介绍, 16.8.2 Task介绍, 16.9 Framework Manager建模工具, 16.9.1 菜单介绍, 16.9.2 工作区, 16.10 Transformer介绍, 16.10.1 Data Sources, 16.10.2 Dimension Map, 16.10.3 Measures, 16.10.4 PowerCubes, 16.10.5 Customer Views, 16.10.6 Signon, 16.11 Cognos PowerPlay, 16.11.1 菜单介绍, 16.11.2 工具栏, 16.11.3 维度视图, 16.12 本章小结, 实践篇, 第17章 Informatica的安装与快速入门, 17.1 Informatica PowerCenter的安装方案, 17.1.1 安装前的准备, 17.1.2 服务器端安装, 17.1.3 客户端安装, 17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程, 17.3 Informatica PowerCenter快速入门, 17.3.1 前期准备, 17.3.2 定义源数据, 17.3.3 定义目标数据, 17.3.4 定义映射规则, 17.3.5 定义工作流, 17.3.6 启动工作流程, 17.4 本章小结, 第18章 Informatica实例, 18.1 缓慢变化维的概念, 18.2 缓慢变化维的实现方式, 18.2.1 覆盖方式, 18.2.2 全历史记录, 18.2.3 标记位方式, 18.2.4 时间戳方式, 18.2.5 记录最新记录和上一次历史, 18.3 本章小结, 第19章 Cognos安装与快速入门, 19.1 Cognos 8安装, 19.1.1 Cognos服务器安装, 19.1.2 Cognos Framework安装, 19.1.3 Cognos Transformer安装, 19.1.4 Cognos 语言包安装, 19.1.5 Cognos PowerPlay安装, 19.2 Cognos入门前的准备工作, 19.2.1 创建Oracle数据库实例, 19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本, 19.2.3 Cognos部署设置, 19.2.4 配置Cognos服务, 19.2.5 启动Cognos服务, 19.3 Cognos入门实例一, 19.3.1 使用Framework建模, 19.3.2 使用Report Studio制作报表, 19.3.3 查看报表, 19.4 Cognos入门实例二, 19.4.1 使用Framework建模, 19.4.2 使用Transformer立方体多维建模, 19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表, 19.4.4 查看报表, 19.5 本章小结, 第20章 Cognos实例, 20.1 Section报表的开发, 20.2 Conditional Style报表的开发, 20.3 图表型报表的开发, 20.4 Drill-Through报表的开发, 20.5 本章小结, 第21章 Cognos的安全管理, 21.1 Cognos安全性介绍, 21.1.1 Cognos应用防火墙, 21.1.2 身份验证, 21.1.3 访问授权, 21.1.4 加密服务, 21.2 Cognos安全部署, 21.2.1 操作系统安全技术, 21.2.2 网络安全技术, 21.2.3 应用安全技术, 21.2.4 安全审计, 21.3 Cognos安全实践, 21.3.1 创建Cognos组、角色, 21.3.2 为组、角色添加用户成员, 21.3.3 在Framework中设置包的访问授权, 21.4 本章小结, 第22章 Cognos优化, 22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度, 22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度, 22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml参数, 22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能, 22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度, 22.6 读取数据时启用多CPU处理, 22.7 减少cube数据的提交次数, 22.8 本章小结
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Java8新特性及实战视频教程完整版

分类:Java    下载:47    浏览:432    时间:2018-11-26
Java8新特性及实战视频教程完整版,下方提供有目录截图
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分享:Sencha Touch实战OA系统开发视频教程

分类:HTML5    下载:254    浏览:1262    时间:2018-11-26
第1讲:使用HTML5技术进行跨平台开发及系统演示、相关技术简介HTML5跨平台技术讲解Sencha Touch框架介绍移动OA系统演示及相关技术简介 第2讲:使用Sencha Touch 开发一个最简单的应用"Hello Mobile World!"开发环境安装及配置使用Sencha Architect可视化编程简介编写最简单的应用"Hello Mobile World!" 第3讲:学习Sencha Touch常用视图控件(第1部分)Form表单各组件的使用 第4讲:学习Sencha Touch常用视图控件(第2部分)Tab组件的使用List组件的使用 第5讲:学习Sencha Touch常用视图控件(第3部分)Ext.MessageBox常用对话框完成移动OA系统各视图的设计 第6讲:学习Sencha Touch数据模型(第1部分)数据模型[Model]的主要职责是描述存储和管理应用程序的数据Ext.data.proxy概述Ext.data.Store概述JsonReader读取JSON格式的数据和XmlReader读取XML格式的数据Sencha Architect数据源绑定方法 第7讲:学习Sencha Touch数据模型(第2部分)store的find方法详细讲解store的findExact方法详细讲解store的findExact方法详细讲解本地存储localstorage方法详细讲解 第8讲:深入学习Sencha MVC Architecture(第1部分)Sencha Touch MVC框架介绍使用Sencha Touch MVC开发一个简单应用 第9讲:深入学习Sencha MVC Architecture(第2部分)浏览器同源策略介绍JSONP跨域请求JSONP服务端开发 第10讲:深入学习Sencha MVC Architecture(第3部分)Sencha Touch分页插件的使用 第11讲:深入学习Sencha MVC Architecture(第4部分)Sencha Touch实现form表单的跨域访问发起流程的可视化程序设计 第12讲:深入学习Sencha MVC Architecture(第5部分)流程详细信息显示处理环节的可视化程序设计 第13讲:使用PhoneGap将HTML5打包在本地应用PhoneGap简介及跨平台解決方案创建Android移动应用程序并生成APK安装文件在iOS的Xcode中建立PhoneGap应用程序并生成ipa安装文件 第14讲:数据库模型设计移动OA相关数据表的设计 第15讲:工作流引擎状态模型PHP编程(第1部分)用户登录验证、取得系统日期的PHP编程待办事项、已处理事项、发起事项的PHP编程 第16讲:工作流引擎状态模型PHP编程(第2部分)状态工作流简介每个状态节点的权限控制PHP编程查询每个状态节点的后续动作PHP编程 第17讲:工作流引擎状态模型PHP编程(第3部分)发起流程的PHP编程处理流程的PHP编程流程详细信息展现的PHP编程 第18讲:权限及人员、部门设置PHP编程(第1部分)流程各环节权限设置及保存的PHP编程 第19讲:权限及人员、部门设置PHP编程(第2部分)人员、部门设置PHP编程附件上传的方法说明;发送邮件的方法说明。 第20讲:移动互联网数据交互的关键技术JSON介绍JSON简介PHP中的JSON应用json_encode的使用将数据库查询结果转成JSON的应用跨域的JSON数据调用ASP中的JSON应用将数据库查询结果转成JSON的应用JSON.parse的使用
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Android开发艺术探索PDF

分类:Android    下载:11    浏览:201    时间:2018-11-26
Android开发艺术的PDF扫描版, 你可以下载下来,使用电脑观看 需要一定的Android基础
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PMBOK指南第六版 pdf

分类:软考等考    下载:9    浏览:110    时间:2018-11-26
该指南属于项目管理考试中的唯一指定使用教材。2017年更新的第六个版本。
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亿级流量网站架构核心技术PDF

分类:平台管理    下载:16    浏览:234    时间:2018-11-26
亿级流量网站架构核心技术PDF,畅销书籍,钻研技术必读。
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MATLAB神经网络43个案例分析.pdf+源码

分类:机器学习    下载:14    浏览:230    时间:2018-11-26
《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色,帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问,建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案,然后再发帖与作者交流。 《MATLAB神 经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍,亦可供相关专业教师教学参考
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Docker 容器与容器云 第二版

分类:Docker    下载:11    浏览:190    时间:2018-11-26
本书从实践者的角度,在讲解Docker高级实践技巧的同时,深入到源代码层次,为读者梳理出Docker容器技术和基于Docker的容器云技术(如Kubernetes)的实现方法和设计思路,帮助读者理解如何在实际场景中利用Docker解决问题并启发新的思考。全书包括两部分,**部分深入解读Docker容器技术,包括Docker入门、架构总览、Docker容器核心原理解读,以及Docker高级实践技巧;第二部分深入解读基于Docker的主流容器云技术,讲解了构建自己的容器云的方法,深入分析了3类Docker容器云技术的实现方法的设计思路,包括专注Docker容器编排与部署的容器云(Compose、Machine、Swarm、Fleet)、专注应用支撑的容器云(Flynn、Deis),以及一切皆容器的Kubernetes。 本书适用于有一定Docker基础的开发者、架构师、IT专业学生以及探索基于Docker构建云计算平台的技术人员,也非常适合作为高校教材或培训资料。
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Go语言基础视频教程

分类:go语言    下载:110    浏览:422    时间:2018-11-25
Go语言基础视频教程,附有课程目录截图

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