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和大数据架构有关的问题

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯0 数据架构是数据工程中数据概念模型的要素集合。 它从宏观角度阐述了数据功能实现的逻辑、依赖和保障性问题。...大数据架构是非常流行的一种架构方式，但只有在“大数据”场景下才能发挥其价值。 如果企业的数据总量在GB以下，每日数据增量为MB级别，那么不适合使用大数据架构。...大数据架构在应对中小规模数据时，几乎没有优势。 例如，在配置相同的情况下： Hive的查询效率要低于MySQL。...对企业来说，数据上云意味着数据不在企业自己“直接可控”的范围内，因此认为存在较大的安全隐患。...以电商行业为例，这里提到的传统数仓支撑的数据架构、传统大数据架构、流式大数据架构、流批一体大数据架构在电商行业中都有广泛的应用。因此，所谓的行业标准方案其实是一个解决方案的集合，而不是一个唯一选项。

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有关大数据的误区：数据统计 大数据

除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。...图1、电商基于行为的推荐漏斗算法 基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。...不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。...数据的交叉利用 上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题，即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题，并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通，就是解决这两问题的出路。...随着数据的进一步丰富和完善，随着不同渠道数据的打通和交叉利用，有关大数据的想象一定会更加广阔。

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    数据库有关的操作注意点

    Oracle PLSQL导入数据 在PLSQL中导入数据时,对于数据量比较大的insert的SQL文件,不要使用import table进行数据导入,会导致导入数据失败,不能完整导入所有数据....应在在Command窗口中使用命令导入: sql>@D:/test.sql; Oracle编码查看与修改 当数据库中的数据中文出现乱码的情况时,原因可能时数据的编码与Oracle数据库的编码不一致....查看Oracle数据库的编码: SQL> select * from nls_instance_parameters where parameter='NLS_LANGUAGE'; 修改Oracle的字符集...: 强烈不建议修改Oracle数据库的字符集 首先以sysdba的身份登录上去 conn /as sysdba 关闭数据库 shutdown immediate 以mount打来数据库 startup...RESTRICTED SESSION; SQL> ALTER SYSTEM SET JOB_QUEUE_PROCESSES=; SQL> ALTER SYSTEM SET AQ_TM_PROCESSES=; 启动数据库

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    数据蒋堂 | 怎样生成有关联的测试数据

    在向用户推荐新的数据处理技术，特别是涉及性能优化的场景时，经常会碰到生成测试数据的需求。...毕竟，新方案要经过验证才能提交，而优化过程也不是一次就做完的，需要多次不断的迭代改进，这就需要有一套好的测试数据才能实施。 用户常常也会提供一些例子数据，但一般不会很多。...如果只是验证算法正确性，那用这些少量数据经常也可以了，但如果是验证性能，就还需要足够大的数据量才行。而用户的数据常常比较敏感，很多情况下不可能把全量数据提供出来，而且，数据量太大时也不合适搬来搬去。...按次序生成测试数据 现在，根据表的标号从小到大的次序去生成数据就行了。...数据蒋堂 《数据蒋堂》的作者蒋步星，从事信息系统建设和数据处理长达20多年的时间。

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    数据结构之环形链表的有关解法

    那么今天我来分享两道有关环形链表的解法： 快慢指针，即慢指针⼀次⾛⼀步，快指针⼀次⾛两步，两个指针从链表起始位置开始运⾏， 如果链表带环则⼀定会在环中相遇，否则快指针率先⾛到链表的未尾 环形链表1...step1: 按照上⾯的分析，慢指针每次⾛⼀步，快指针每次⾛三步，此时快慢指针的最⼤距离为N，接下来的追逐过程中，每追击⼀次，他们之间的距离缩⼩2步 追击过程中fast和slow之间的距离变化： 分析:...由step1中（2）得出的结论，如果N是奇数，则fast指针和slow指针在第⼀轮的时候套圈了，开始进⾏下⼀轮的追逐；当N是奇数，要满⾜以上的公式，则 (x+1)C 必须也要为奇数，即C为奇数，满⾜（2...思路： 1.找快慢指针在环内的相遇点 2.从头结点和相遇点开始遍历，每次走一步 3.第2步中的最终相遇点即为环的入口点 证明： 说明: H为链表的起始点，E为环⼊⼝点，M与判环时候相遇点 设: 环的...⻓度为R，H到E的距离为L，E到M的距离为 X ，则：M到E的距离为 R-X 在判环时,快慢指针相遇时所⾛的路径⻓度: fast: L+X + nR slow：L+X

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    与机器学习算法有关的数据结构

    无论如何，你对数据结构和算法的了解越多，编写代码时就越容易。 我不认为在机器学习中使用的数据结构与软件开发的其他领域使用的数据结构有明显的不同。...此外，由于机器学习是一个非常需要数学知识的领域，我们应该记住数据结构如何被用来解决数学问题，以及数据结构是如何成为数学对象的。 有两种方式来分类数据结构：通过它们的实现和它们的操作方式。...对于按操作方式或抽象数据类型分类的数据结构，则恰恰相反--它们的外部外观和操作方式比它们的实现方式更重要，实际上，一个数据结构通常可以使用许多不同的内部表示来实现。...[yzx65lx1d7.png] 在这个数据结构中，有两块元数据与实际的数据值一起存储。这些是分配给数据结构的存储空间和数组的实际大小。...由于许多训练数据也是关系型的，这种类型的数据结构看起来非常适合机器学习问题。 在实践中，它并没有太多用处，部分原因是大多数只是一维的，而机器学习数据通常是多维的。 关联数组有助于构建字典。

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    Windows下多线程数据同步互斥的有关知识

    对于操作系统而言，在并行程序设计中难免会遇到数据同步和共享的问题，本文针对这个问题，以windows系统为例回顾一下资源同步的相关问题。...要点如下： 1.同步和数据共享  数据征用 2.同步原语     1.互斥和临界区     2.自旋锁     3.信号量     4.读写锁     5.屏障     6.原子操作与无锁代码 3.进程和进程间通信...但是，如果线程终止，则_beginthread()调用返回的句柄将是无效的，或是被重用的，因此无法查询线程的状态，甚至无法肯定线程句柄是最初指向同一线程的句柄。 ? 加上getchar（）的区别 ?...counter，这将导致数据征用，正确的代码需要对递增变量counter的操作进行保护。...所有临界区在设计上都应保证耗时尽可能短。要谨记，很可能线程进入休眠时，原处于临界区的线程已经离开。因此，令等待线程休眠后再唤醒浪费了很多时间。

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    HIVE执行、装载数据以及shell结合有关的总结

    在写hive中常用的方法时，感觉到那个页面只适合写函数等方法性的东西，没法对一个很常用的东西做深入探究总结，顾新开一个页面来详细介绍HIVE的深入综合性操作。...注意：这里给的h2cmd，是我这里做了修改。 ?...这里重点介绍-e，-f，–hiveconf，–hivevar这四个的用法 两种执行方式 hive -e 用于执行查询类的语句，-e 后的后就是代码 hive -e "sql 代码" hive中“一次使用...hive -e "SELECT * FROM MYTABLE LIMIT 10" > /tmp/mytable/data.csv 查看信息 cat /tmp/mytable/data.csv 如果觉得在执行的时候出现很多不必要的中间...data.csv hive -f 用于执行sql文件 hive -f data.hql 传递参数 这里介绍两种方法：hiveconf 和 hivevar，hiveconf属于hive-site.xml下面配置的环境变量

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    欧盟数据监管机构将正式调查Facebook和Google的数据纠纷（Security)

    [图源：Adobe Stock] 欧盟已经对Google和Facebook如何收集，处理，使用数据并将其商品化用于广告目的进行了调查。...欧盟执行机构欧盟委员会周一对CNBC表示，作为对Google和Facebook数据实践初步调查的一部分，它已开始分发调查表。...今年7月公开声明的对亚马逊的调查旨在评估亚马逊对来自在其市场上销售商品的独立零售商的敏感数据使用是否违反了欧盟竞争规则。 韦斯特格指出：“欧洲消费者越来越多地在网上购物。”...与消费者福利相比，这些调查的共同点与其说与企业不法行为或反竞争行为有关，不如说与消费者福利有关。...“欧盟也正在调查谷歌是否符合GDPR及其加入请求。” 通用数据隐私条例（GDPR）是欧盟的一项法律，它赋予人们对数据更大的控制权，并对那些没有适当保护消费者数据的公司处以高额罚款。

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    与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

    与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...基于模型的方法:mclust 基于密度的方法:dbscan 基于画图的方法:plotcluster,plot.hclust 基于验证的方法:cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart...： arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则 DRM：回归和分类数据的重复关联模型 APRIORI算法，广度RST算法：apriori,drm ECLAT算法：采用等价类，RST...:pdf,postscript,win.metafile,jpeg,bmp,png 8、数据操作 缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack,unstack...其他：aggregate,merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka:通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。

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    关于数据库选择倾向性的问卷调查

    1 单机版和网络版的区别： 单机版：优点是无需安装第三方数据库，安装方便，开箱即用。...缺点是在多人多项目使用的情况下，会产生各自的编码数据库，编码没有唯一性，无法形成公司级统一的材料编码（当然如果所有项目都由一个人做编码理论上也行）； 网络版：优点是所有人连接到同一个数据库，多人多项目同时使用的情况下编码也能保证唯一性...，形成公司级统一编码，后期与其它系统做数据集成开发时比较容易，缺点是需安装第三方数据库，安装、配置略麻烦，数据的的备份和回复需要人员维护，无法做到开箱即用； 2 什么是Naki.CI What is Naki.CI...3 设计理念 Idea 编码规则最大限度简化，满足管道大宗散材编码需要即可，重在易于维护； 编码一定要正向做，正向可以保证材料编码的质量、及时性，而且编码、系统集成更合理，数据流转更顺畅； 等级只维护一套...，不做重复工作，避免不一致的数据源。

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    几道和「黑洞照片」那种海量数据有关的算法问题

    于是去更加详细的搜索资料，果然发现了端倪，其中一个点就是 望远镜观测到的数据量非常庞大 ！...2017 年时 8 个望远镜的数据量达到了 10PB（=10240TB），2018 年又增加了格陵兰岛望远镜，数据量继续增加。庞大的数据量为处理让数据处理的难度不断加大。...数据运输花了很长时间，最后用飞机花了几个月来运输这千万亿大小的字节数据。 平时面试的时候老是说海量数据，海量数据，这次的数据真的是海量数据了。...这次的数据流之大，导致每个射电望远镜产生的数据，都只能用硬盘来储存。...海量数据查找中位数 题目描述 海量数据查找中位数[1]： 现在有 10 亿个 int 型的数字（ java 中 int 型占 4B），以及一台可用内存为 1GB 的机器，如何找出这 10 亿个数字的中位数

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    KDnuggets调查|数据科学家最常用的10种算法

    根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？ 于是就有了以下基于844份答卷的结果。...图1：数据科学家最常用的10大算法，所有算法见文末表格 每个受访者平均用到了8.1种算法，这相比于 2011 的相似调查显示的结果有了巨大的增长。...相比2011年对数据分析算法的调查，我们注意到最常用的方法仍然是回归，聚类，决策树/规则以及可视化。比例增幅最大的是（增幅=%2016/%2011 -1）： Boosting算法，提升了40%。...政府和产业界的数据科学家们使用的算法类型比学生和科学界要多。产业数据科学家们更倾向于使用元算法。...参与调查人员的地区分布： 美国/加拿大, 40% 欧洲, 32% 亚洲, 18% 拉丁美洲, 5.0% 非洲/中东, 3.4% 澳大利亚/新西兰, 2.2% 在2011年的调查中，我们把产业和政府两个行业的被调查者合为一组

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    python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

    总体参数通常是通过样本统计量来预测得到的。另一方面,统计量还可以用来对数据进行分析,检验的变量。由于统计量是样本的已知函数,其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来,是统计推断中一个重要的基本概念。...抽样分布的方差或标准差越大,抽样的随机误差就越大,所以我们通常用抽样分布的方差或标准差来衡量抽样的随机误差。 从理论上看,抽样的随机误差与三个因素有关。...一般在市场调查实践中,对于抽样误差范围或置信度是在调查方案中事先规定的,并据此确定样本容 量。 另一方面,进行区间估计,以样本指标推断总体指标。...,卡方统计量的计算公式为: 卡方值用于衡量实际值与理论值的差异程度，它包含了以下两方面信息， 第一，实际值与理论值偏差的绝对大小,由于平方的存在,差异是被放大了, 第二,差异程度与理论值的相对大小有关系...我们知道t统计量服从t分布,因为标准误与样本容量n直接相关,所以t统计量的t分布也与样本容量n有关,这就是t分布的自由度。

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    有关于双向绑定功能在ES6中实现的数据代理（数据劫持）

    考核内容: es6 数据代理（数据劫持）的使用方法 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: 前端界空前繁荣，各种框架横空出世，包括各类mvvm框架横行霸道，比如Angular、Regular...、Vue、React等等， 它们最大的优点就是可以实现数据绑定，再也不需要手动进行DOM操作了，它们实现的原理也基本上是脏检查或数据劫持。...最近接触了一些面试者，当我问起“如何实现数据双向绑定”时，会脱口而出“数据劫持”，然后呢？...然后就没有然后了 ；“数据劫持”是基础，但远不是想听到的答案； 数据代理（也可叫数据劫持） 指的是在访问或者修改对象的某个属性时，通过一段代码拦截这个行为，进行额外的操作或者修改返回结果。...首先要理解问题：数据双向绑定 是一种模式，web语境下一般指数据从dom到JS对象之间的自动同步。

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    对墨天轮年度调查数据的一点解读

    近期参加墨天轮社区举办的《2022年新春发布会暨国产数据库年度颁奖典礼》，并有幸受邀作为嘉宾，对外发布了数据库大调查报告。...此次调查收集3000余份有效调研数据，从中可对国内数据库（包括国产数据库、云数据库）、从业者的现状与发展有了相对全面的了解。这也将为后续政策引导，行业、企业、个人发展带来一定指导意义。...这一特征是多少有些出于意料的。一方面可能与收集样本偏差有关；另一方面云数据库、智能运维的出现也减少对数据库管理类需求。从研发人员来看，上述特征就不是很明显。...企业数据库现状 此次调查中从行业、人员规模、数据库种类等，分析了企业使用数据库的现状。 ❖ 企业规模与行业 从企业的行业分布上看，以金融、互联网、通信、政企、交通等，整体占比最高。...调查中也收集了现有云数据库使用现状。 ❖ 使用云数据库的行业 从云厂商来看，以阿里云、华为云、腾讯云为代表的头部厂商，整体占比较高，其他二线厂商差异较大。

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