每次在为一家企业搭建大数据平台的起步阶段，他们总是向我展示各种他们采用的各种前沿技术，还有他们视若珍宝的数据储备。但是毫不避讳地讲，我根本不想在这个阶段讨论这些方面的细节。因为炫酷的技术或海量的数据储备并不是大数据项目成功最关键因素。

导读： 无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型，让我们来追本溯源，窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。 什么是数据模型？ 访

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 在实际开发中最为常见的设计范式有三个：

项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。

Cabinet的NoSQL Database。基于 B+ Tree 的面向列的数据库。是云数据库（CloudDatabase）的数据引擎内部选型之一。 项目主页： http://www.open-open

大屏数据可视化设计方法论很少，正好自己参与过部门多个大屏项目，所以总结了大屏可视化设计的方法。希望通过这篇文章能帮助大家整理思考过程，提高工作效率，同时很好的达到目标，找到兴趣。 下图为参与过的项目大屏主要部分。

导读： pingdom 网站收集各种资料汇总了一篇 2011 年的数据，涉及到 Email、网站、浏览器、服务器、移动、社交网络和互联网用户等方面。内容也颇为丰富，并且有少量配图。以下是文章内容：

大数据时代，数据过剩，人才短缺，越来越多的IT专业人士希望能够进入充满机遇的大数据领域，但是，到底哪些具体的大数据专业岗位和人才最为吃香呢？人力资源公司Kforce近日发布了一份报告根据 IT职业薪酬水平

高手指点一下啊，就用了struts框架，需要用excel汇入大量的数据。 要求：先对数据做验证，验证通过再汇入数据，有一个验证不通过所有的数据都不汇入。 来点儿好方法啊！！！！！！

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统。与其他分布式文件系统显著不同的特点是： HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上；

1. 文档式数据库在Hadoop集群中的应用SequoiaDB – 王涛 2. 提纲大数据回顾1数据库在Hadoop中的定位3用户案例4文档式数据库特性2 3. 大数据回顾Batch Analytics

1. MFS设计构思这是对我这两三个月以来一直思索并努力尝试实现的分布式文件系统MFS的一个概述，无论你是否相信一个远方无名陌生人的能力，我都希望你能看一看它。 2. MFS目录结构root root

HDFS 是Hadoop 项目中的文件系统。是Hadoop 框架的底层实现部分， 具有高传输率、高容错率等特点， 并且以流的形式访问文件系统中的数据，从而解决访问速度和安全性等问题，实现海量数据的存储管理。

select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

在过去的十年中，计算世界已经改变。现在不仅在大公司，甚至一些小公司也积累了 TB 量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。 一个解决方案

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2015大数据峰会 2015大数据峰会汇聚不同的专业和背景的专家，教授，企业家。从而让我们聆听不同的声音。演讲包含企业和学术探讨。我们可以看到大数据在企业中的应用和切实的产品。从学术的角度可以领悟到将来的发展。

许多人在日常工作中都会用到分布式系统，它的好处就是它所提供的稳定性，容错性以及伸缩性使我们能更容易地构建出稳定，高效的应用。然而分布式系统的使用非常具有挑战性，包括数据同步以及理解冲突的意义。 分布式系统中的数据同

phdfs是一个采用C语言的实现的PHP扩展，能够使用PHP来操作Hadoop HDFS文件系统。示例： port = "9000";

apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path;