零、基本术语发号器：用于生成唯一流水号（也即俗称的唯一ID）的服务系统，称之为发号器一、技术选型UUID 优点：能够保证唯一性缺点：（1）完全的时间数据=>性能比较差、比较长、占用空间大、间接导致数据库性能下降;（2）无序=>导致B+树索引在写的时候会有过多的随机写操作，不会产生有顺序的append操作，而是需要进行insert操作，这将读取整个B+树节点到内
求不超过1993的素数从小到大排成一行，第二行每个数等于上一行的相邻两两相减，求第二行存在连续整数满足和是1989？有几种情况？#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int i,a[301]={0},b[300],sum,j,m=0,n=0,tag;
static int k=0,count=
原创
2014-03-24 00:24:05
485阅读
大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
转载
2023-07-07 15:15:33
146阅读
说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
转载
2023-07-22 14:08:41
86阅读
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
文章目录Hbase数据库介绍特点表结构逻辑视图RowKey列簇时间戳cellHbase集群架构 Hbase数据库介绍HBase 是基于 Apache Hadoop 的面向列的 NoSQL 数据库，是 Google 的 BigTable 的开源实现。HBase 是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。HBase 和传统关系数据库不同
转载
2023-08-16 17:24:22
59阅读
软考高级职称论文：价格158371发我就发腰——探讨软考高级职称的价值与意义
在信息技术领域，软考高级职称具有极高的价值和认可度。本文将从软考高级职称的价格、价值、认可度等方面展开讨论，探究这一认证对于IT人士的职业发展意义。
一、软考高级职称的价格：158371发我就发腰
在软考市场中，高级职称的价格往往相对较高，这与其考试难度、认可度等因素密切相关。对于考生而言，投入一定的时间、金钱和精
中大型数据库指的是数据库比较大，数据变化量比较大。对应中大型数据库来说，一般都不允许数据出现丢失情况，那么我们应该把数据库的恢复模式设置成完整。比如我们有一个数据库周一大小为200GB，周二大小变为230GB，周三大小变为250GB，周四大小270GB，周五大小变为290GB，如果我们制定数据库的备份策略是每天进行完整备份，那么一个星期我们的磁盘使用量就要达到了上千G，此外每次备份这样大的文件使用
一、什么是大数据，4V？大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 二、数据 结构+
python通过ODBC连接南大通用数据库，进行数据库查询环境说明window平台安装了VMware虚拟机（为了安装Gbase 8s数据库），并在window平台通过ODBC连接Gbase 8s数据库，通过pyodbc的DSN方式对数据库进行查询。Gbase 8spython3.7redhat7数据库服务器配置创建实例 按照官方的Gbase 8s的安装手册进行典型安装，会创建ol_gbasedbt
# Java 大数据数据库实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Java进行大数据数据库的开发，可能会觉得有些困难。不过，没关系！本文将为你详细介绍整个实现流程，并提供必要的代码示例，让你能够逐步上手。
## 整体流程
实现大数据数据库的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
存储过程如同一门程序设计语言，同样包含了数据类型、流程控制、输入和输出和它自己的函数库。存储过程作用：(1) 存储过程通过参数传递,安全性高,可防止注入式攻击.(2) 查询的语句在存储过程里,与程序不相关,如果以后要修改程序或者数据库,都不会出现连锁反应,增加系统可扩展性.(3) 网站执行查询的时候,只需要传递简单的参数就可以了,无论是代码优化上还是查询优化上都可以做到高效.(4) 允许模块化编程
首先声明：数据库的大数据处理一般不在实际操作中应用，这是为了避免数据库被占用，而导致资源不能被访问，还有内存分配等方面出现。基本概念：大数据也称之为LOB(Large Objects)，LOB又分为：clob和blobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob，而没有clob，mysql存储大文本采用的
数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。比如学生表（学号、姓名
大数据简介: 大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点： 1、高容量：数据集合通常包含海量数据，可以是数TB或PB的级别。 2、高速度：数据集合的更新和处理速度非常快，要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性：数据集合中包含多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值：数据
前言学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。在本文中，给大家介绍一下——数据分析中最常用的5个Python库。看看这些库你都用过吗？01、Pandas 在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工
经常跟数据打交道的同学，一定会非常熟悉Excel，它无疑是轻量级数据的分析神器，而当你需要处理的数据越来越大时，Excel是不是显得越来越力不从心、单个Sheet最大支持1048576行，V个大表各种等，还动不动未响应甚至直接奔溃；此时你一定需要一个更强大的工具来搞定大数据的处理，他就
转载
2023-08-21 05:59:37
70阅读
Apache Cassandra(社区内一般简称为C*)是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性和性能，被Digg、Twitter、Hulu、Netf
转载
2023-08-01 11:51:10
82阅读
又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimension
转载
2023-07-09 12:14:53
65阅读
SQL数据库是一种非常有用的数据库，但随着数据规模的不断增长以及数据模型的日益复杂，关系型数据库已经出现很多不适应的场景，NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟，对于NoSQL的拥护者，更提倡运用非关系型的数据存储。下面一起来看看主流NoSQL数据库系统的对比：1、NoSQL数据库的种类（1）临时性键值存储数据库：Memcached、Redis（2）永
