问题描述 存储过程是由一系列Transact-SQL语句组成的程序，它们经过编译后保存在数据库中。因此存储过程比普通Transact-SQL语句执行更快，且可以多次调用。 如果每次要用的时候，又去创建新的存储过程，是对资源的一种浪费。因此，学会管理存储过程就显得尤为的重要。 同样，存储过程与表、视图以及关系图这些数据库对象一样，在创建之后可以根据需求对它进行修改和删除操作。 对于现成的存储过程，我们有几种方法可以对该过程的信息进行查看。 图1-1 查看存储过程 这样就可以查看到相应数据库的存储过程。接下来就看看怎么修改存储过程吧。在SQL Server 2008中通常使用ALTER PROCEDURE语句修改存储过程。 管理好数据库存储过程，往往会有事半功倍的效果！
云数据管理架构包括本地、多云和云间部署，数据被分散部署在各种分布式部署环境中，企业需要平衡其中的风险和收益。云数据管理架构分为混合云、多云、互联云三种。混合云串联了本地和云两个环境。 主动型混合云顾名思义，可以主动管理本地和云端的数据。例如 DBMS 能够将一些副本、分区或分片驻留在本地，而将一些副本、分区或分片驻留在同一数据库的云中。 该架构适合按年龄、访问频率或地理位置对数据进行分区；动态容量分配，以适应不一致的激增资源需求；管理数据局部性的法规要求等场景。 仅当需要支持灾备或开发生命周期功能等业务活动时，才会在本地于云之间移动数据。 例如，访问控制和身份管理可能难以统一，并且可能需要将此功能扩展到云对象存储、DBMS 或应用程序级别，而不是依赖于云供应商的服务。
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以项目的方式管理R代码和文件，可以很大程度规避 1）工作路径不对，2）找不到文件 ，3）代码和文件不对应 ，等常见的问题。 RStudio是一款流行的R语言IDE(开发者集成环境)，在安装Rstudio之前一定要先安装R软件，本文简单的介绍如何使用Rstudio进行项目管理。 一 项目式管理代码 数据 1.1 新建New Project 打开Rstudio，点击左上角箭头所示的位置，选择New Directory，选择New Project （或者File --- New 二 数据读取 存储 数据分析当然首先需要数据，之前的推文中用到了几种，比如 载入R 或者 R包的内置数据集； 通过matrix或者data.frame等构建简单的数据集 ； 读取文件获取数据集 。 (expr,cli,surv,cli_surv ,file = "Step1_data_join.RData") #load("Step1_data_join.RData") 使用R Project 管理代码和数据
ASM是Automatic Storage Management（自动存储管理）的缩写。ASM是一个集成的高性能的文件系统和卷管理器。 Oracle将所有的存储分为disk groups，我们只需要管理这些disk groups，而不用去管具体的数据文件，也就是所谓的Oracle自动存储管理ASM。 ? Oracle自动存储管理ASM能够提供高效率的存储管理，提供完整的集群文件系统和卷管理能力。其中需要用到的条带化技术是一种用于在多个磁盘驱动器之间分散数据的技术。 其中Dynamic Storage Configuration（动态存储配置）可以在数据库运行时更改数据库的配置，ASM会自动Rebalance。 用来给每一种类型的数据库文件设置镜像化和条带化的属性的。 以上就是关于Oracle自动存储管理ASM的详细介绍，ASM的五个组成部分各司其职，相辅相成，为Oracle数据库提供高效率的存储管理。
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每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。 数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。 以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。 Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。 9 大数据遇见大视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。
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