本节介绍数据库的基本概念，包括数据库存储方式、数据库技术的发展历史、数据库的存储结构以及数据库在开发中的作用。 什么是数据库 数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。 数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据是数据库中存储的基本对象，是按一定顺序排列组合的物理符号。 所以，数据和对数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义也称数据的语义，因此数据与其语义密不可分，没有语义的数据是没有意义和不完整的。 逻辑数据描述 逻辑数据描述是指用户或程序员用于操作的数据形式，逻辑数据是一种抽象的概念，是对客观现实世界的反映和记录，这些数据也可以称为逻辑记录。
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析 二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计 数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。 三、Iceberg概念及特点1、概念 Apache Iceberg是一种用于大型数据分析场景的开放表格式（Table Format）。 ，Iceberg是一种数据湖解决方案。
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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前置知识 概述：数据模型的基本概念 模型就是对现实世界特征的模拟和抽象，数据模型是对现实世界数据特征的抽象。 最常用的数据模型分为概念数据模型和基本数据模型。 1)概念数据模型 概念数据模型也称为信息模型，是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调其语义表达功能，易于用户理解，是用户和数据库设计人员交流的语言，主要用于数据库设计。 2)基本数据模型 基本数据模型是按计算机系统的观点对数据建模，是现实世界数据特征的抽象，用于DBMS的实现，不同的数据模型具有不同的数据结构形式，目前最常用的数据结构模型有层次 模型(Hierarchical 非关系模型的数据库系统在20世纪70年代非常流行，在数据库系统产品中占据了主导地位。 E-R模型（什么是E-R图） 概念模型是对信息世界的建模。
类和对象 1.1 什么是面向过程？什么又是面向对象？ 说明：关于性能的问题，这里只是在笼统意义上来说，具体性能优劣，需要结合具体程序，环境等进行比对 1.2 说一说类、对象、成员变量和成员方法的关系和理解 类：一组相关的属性和行为的集合，是一个抽象的概念。 所以可以得出结果：类是对象的抽象，而对象是类的具体实例。类是抽象的，不占用内存，而真正根据类实例化出具体的对象，就需要占用内存空间了。 1.3 成员变量和局部变量有什么区别？ 1.6.1 什么是静态方法 static 修饰的方法一般叫做静态方法，静态方法不依赖于对象访问，因此没有 this 的概念（this 代表所在类的对象引用），正因如此静态方法能够访问的成员变量和成员方法也都必须是静态的 1.6.3 什么是 静态代码块 静态代码块是在类中（方法中不行）使用static关键字和{} 声明的代码块 static { ...
这两天研究了一下tween.js的补间动画效果，基于three.js实现了一个简单的效果：
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。 数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。 T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。 +n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。 O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。 先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？” 我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义 ，那么这种符号就可以被认为是数据。 不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。 大数据，首先你要能存的下大数据。 对传统的单机文件系统来说，横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。 MapReduce采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程，但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。 那什么是Map什么是Reduce？ 这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。 另一个比较独立的工具是KV Store，类似于Cassandra，HBase，MongoDB等等非常非常多的其他东西。他是什么意思呢，假如你有一堆键值，你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据。
为什么传统的软件工具不胜任了？在之前的一篇博文中，我们注意到一些区分一个项目是否是机器学习项目的关键属性： 不像传统的软件，其主要目的是满足功能需求。机器学习的目标是优化一个指标。 一个目录或者数据库，用来记录模型信息，包括某个模型什么时候被测试、训练和部署的。 一个验证数据集的目录，以及对存储的模型的准确度测量结果。 第一个是概念漂移。由于现实世界的变化，生产环境中的模型的准确性会随着时间的推移而降低，这是由于训练模型的数据与需要预测的数据之间的差距变得越来越大。第二个问题是地域。 第三是数据质量。由于机器学习模型对输入数据的含义很敏感，传统数据质量工具经常忽略的数据分布变化会对模型的准确性造成严重影响。 实际的情况是，企业需要对于语言库、建模工具和使用的环境更灵活的应用能力。幸运的是，初创公司和大企业已经开始构建用于在企业中实现机器学习的综合工具。
大数据应用40ZB究竟是个什么样的概念呢？地球上所有海滩上的沙粒加在一起估计有七万零五亿亿颗。40ZB相当于地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍。 Informatica所指的‘数据回报率’，是为帮助高级IT和业务部门领导者进行大数据基本的战术和战略含义的讨论而设计的一个简单概念。 163大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。 创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。 大数据时代:如何节省存储成本“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已 ，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。 在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
知识分享之概念——程序中多态的理解，什么是继承什么是多态？ 开发环境 系统：windows10 数据库：MariaDB 内容 在百度百科上面是这样说的 在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。 说到多态，我们就不得不谈一下继承的概念，我们日常生活中经常听到的“财产继承”就很好的阐述了继承的概念，本质上就是父辈的资产继承给子孙后代。 那什么是多态呢，那我们就依旧延续继承的资产问题再进行分析，假设子孙后代都继承了一万元，分别是A、B、C三个，这时大家都面临着这笔钱怎么处理的问题，这个问题就产生了一个统一的接口“花钱”，子孙A在花钱上用做了日常的花天酒地 而这就是我们本节讲的多态，总结：多态即是统一类别接口下的多种运行状态，是同一类别下不同子级的独立实现。
---- 大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 ，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。 首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ? 数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ? 个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。 数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。 数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解 ，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。 ---- 三个问题只是个概念，在解决问题的时候每个大问题又会分出很多个小问题，但是只要按照这个大思路走。数据就不会跑偏。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（ 二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。 也有块的概念,默认为64MB(一个map处理的数据大小).HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块,与其他文件系统不同的是,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间. 大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。 既然决定从事互联网行业，那就得给自己找一个不错的方向，并为之不断学习~ 数据挖掘的概念： 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。 数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。 一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。
对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。 然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示： ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。 本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解，如果读者是第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。 这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？ 关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
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