大数据正在改变我们的生活,影响我们思考和解决问题的方式,为了适应时代的潮流,组织必须学会用数据说话,如果坐拥大量的数据却束手无策或无动于衷,那和没有数据是一样的。但是,在进行数据分析时,完全的自我创造
本文档初步介绍了,建表、修改表、向表中插入数据、更新数据、检索数据、删除数据、序列以及索引,适合初学数据库的人员。 本资料主要正对Oracle数据库的SQL,其他数据库可以参考,但在细节上存在差异。 一、创建表
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法
第5章:数据库管理 目录 5.1. MySQL服务器和服务器启动脚本 5.1.1. 服务器端脚本和实用工具概述 5.1.2. mysqld-max扩展MySQL服务器 5.1.3. mysqld_safe:MySQL服务器启动脚本
确定版本,hive的安装版本必须与本机hadoop的安装版本相同,要知道hive的安装版本可以登录
4. 1、建立当前系统的“具体模型”。 基本思想与步骤三、SA法的描述方法 1、分层的数据流图 2、数据词典 3、描述加工逻辑的结构化语言、判定表及判定树2.2.1 SA法的概念二、SA法的步骤4
架 构 我们的系统部署方式虽然多种多样的,但是从整个系统架构来说,不外乎左边图所示的结构。 3. 大 纲 操作系统优化 网络优化 数据库优化 中间件优化 应用优化 4. 操作系统优化 目前我公司应用系统部署到的操作系统有:AIX、
1Hadoop与数据分析淘宝数据平台及产品部基础研发组 周敏日期:2010-05-26 2. OutlineHadoop基本概念 Hadoop的应用范围 Hadoop底层实现原理 Hive与数据分析 Hadoop集群管理
1. 数据库基础服务支持中心 2. 目录 informix数据库安装和使用 informix数据库简介数据库概述Oracle数据库简介 oracle数据库安装和使用 3. 什么是数据库数据库是依照某种
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Mysql 数据库精深 因为文档内容过多,这里只给出文字内容,具体的文档中有丰富的配图,可以方便大家查阅和对比。这里就不粘贴配图了。 PDF配图文档: http://pan.baidu.com/s/1eQEC70A
主要包括表空间、段、区和块。 1、数据块(data block): 数据块是Oracle数据库的存储基础,它由此盘空间上的若干字节组成。 2、区(extent): 一个区是两个或多个相邻的Oracle数据块,它是空间分配的单元。initial
parchive 提供一个工具用来执行 RAID 系统上的数据恢复。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1326337429577
是一个高级过程语言,适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询,Pig 可以简化 Hadoop 的使用。本文将探索 Pig
erlang开发的开源高可靠性nosql数据库tiger介绍 可靠性: 写:对于n=2f+1 机器集群,在f台机器宕机的情况下可写 读:只要是没有宕机的机器都是可读的 一致性: 强一致性 扩展性: 读的能力可以线性扩展
前言:对于移动端应用来说,常常是需要进行抓包分析数据参数的,android抓包常规想到的解决方案就是通过adb、tcpdump生成抓包文件后,上传至PC端,再通过wirshark查看抓包的数据,但是,对于android应
本文为性能优化的第一篇——数据库性能优化,原理适用于大部分数据库包括Sqlite、Mysql、Oracle、Sql server,详细介绍了索引(优缺点、分类、场景、规则)和事务,最后介绍了部分单独针对Sqlite的优化。
数据经常被称为一座金矿,尤其是在当今数据驱动的经济环境下更是如此。 怎样把数据集在OpenRefine中进行转换,优化数据的质量以便于在真实场景下重用它们。 一、介绍OpenRefine
data_hacks (github.com) 由 bitly 发布的一堆数据分析用命令行工具. 这些工具接受命令行或是其它工具输入的数据, 轻易的生成柱图以及直方图等等. 给黒客的概率编程和贝叶斯方法
原文 http://www.litrin.net/2015/06/23/从python的数据结构说起/ 正值毕业季,这些天一直忙于面试各个踏出校门的大学生。惯例性的,我会出一些看似很简单,但其实很