掌握微策略：从报表设计到决策支持

数据采集和分析已从经验性推断演变为系统性的科学研究，为决策提供了扎实的基础。

探索 NoSQL 世界，开启 MongoDB 学习之旅 本教程将引领你逐步掌握 MongoDB，从基础概念到高级应用，助你成为一名 MongoDB 专家。 核心概念解析 文档数据库：深入理解 MongoDB 的数据模型 集合与文档：学习如何组织和管理数据 查询语言：掌握灵活强大的查询语法 实战演练 搭建 MongoDB 环境：快速搭建本地开发环境 数据操作：增删改查，样样精通 索引与聚合：优化查询性能，深入挖掘数据价值 进阶主题 事务与并发控制：保障数据一致性 分片与集群：构建高可用、可扩展的数据库系统 安全机制：保护你的数据资产

掌握Hive：从入门到优化 这份资料将引导你了解Hive，并逐步掌握其优化技巧。 内容涵盖： Hive架构与核心概念 数据类型、表结构和分区 HiveQL基础与进阶 数据操作：加载、查询、分析 性能调优策略与实践 案例分析与实战技巧 通过学习，你将能够： 熟练运用Hive进行数据仓库的管理与分析 构建高效的Hive查询语句 优化Hive性能，提升数据处理效率 适用人群： 数据分析师 数据仓库工程师 大数据开发人员 对Hive感兴趣的技术爱好者 学习路径： 建议按照文档顺序逐步学习，并结合实际案例进行练习，以加深理解。

探索 Access 2007 的强大功能 专为个人用户和小规模企业打造的数据库开发工具——Microsoft Access 2007，以其焕然一新的界面和功能，引领您进入数据库管理的全新境界。 本书将带领您逐步深入 Access 2007 的世界，涵盖六大关键领域： Access 组成部分: 奠定坚实基础，了解 Access 的核心元素。 Microsoft Access 编程: 掌握编程技巧，定制和自动化数据库操作。 更高级的 Access 技术: 深入探索高级功能，提升数据库管理效率。 专业数据库开发: 学习专业开发方法，构建功能强大的数据库解决方案。 作为企业平台的 Access: 发掘 Access 在企业环境中的应用潜力。 附录: 获取实用参考资料，巩固学习成果。 经验丰富的 Access 专家撰写，并提供示例数据库，让您边学边练，轻松掌握 Access 2007 的各项功能。清晰的文字和丰富的插图，助您快速理解和应用所学知识。

컴퓨터 기초와 Access入门 이 자료는 컴퓨터 기초 지식과 Access 데이터베이스의 기본 사용법을 익히는 데 도움을 주기 위해 제작되었습니다. 주요 내용 컴퓨터 기초 (1강): 컴퓨터의 구성 요소, 운영 체제, 소프트웨어 등 기본적인 컴퓨터 지식을 학습합니다. Access 기초 (2-3강): 데이터베이스의 개념과 Access 사용 환경을 이해합니다. 테이블 생성, 데이터 입력, 쿼리 작성 등 데이터베이스 관리의 기본 기능을 익힙니다. 학습 후 기대 효과 컴퓨터 시스템과 데이터베이스의 기본 개념을 이해할 수 있습니다. Access를 활용하여 간단한 데이터베이스를 직접 설계하고 관리할 수 있습니다. 추가 자료 본 자료와 함께 학습에 도움이 되는 참고 자료 및 실습 파일을 제공합니다. 궁금한 점은 언제든지 질문해 주세요!

经典SQL语句详解 一、基础操作 1. 创建数据库- 语法: CREATE DATABASE database-name;- 说明: 此命令用于创建一个新的数据库实例。database-name应替换为实际数据库名称。 2. 删除数据库- 语法: DROP DATABASE dbname;- 说明: 该命令用于删除指定的数据库。在执行前请确保重要数据已备份或迁移。 3. 备份SQL Server 步骤: 创建备份设备: 语法: sql USE master; EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:mssql7backupMyNwind_1.dat'; 说明: 此步骤用于在master数据库中创建备份设备，用于存放备份文件。 执行备份: 语法: sql BACKUP DATABASE pubs TO testBack; 说明: 使用创建的备份设备对pubs数据库进行备份。 4. 创建新表- 语法:sqlCREATE TABLE tabname (col1 type1 [NOT NULL] [PRIMARY KEY],col2 type2 [NOT NULL],...);- 说明: 用于定义一个新表结构。tabname为表名，col1, col2为列名，type1, type2为对应的数据类型。 示例: 基于现有表创建新表: 语法: sql CREATE TABLE tab_new LIKE tab_old; 说明: 此命令将复制tab_old表结构以创建tab_new表。 根据已有表的定义创建新表: 语法: sql CREATE TABLE tab_new AS SELECT col1, col2 FROM tab_old DEFINITION ONLY; 说明: 仅复制tab_old表的列定义。

《Hadoop权威指南中文版》是由Apache Hadoop项目的主要开发者之一汤姆·怀特（Tom White）所著，并由曾大聃和周傲英翻译成中文。本书深入解析了大数据处理框架Hadoop的核心组件和功能，适合不同层次的读者。Hadoop作为一款开源大数据处理框架，通过其强大的数据存储和计算能力，为数据处理提供了优越的解决方案。 1. Hadoop的历史与背景 了解Hadoop的起源及其如何成为大数据领域的重要工具。Hadoop最初作为Google MapReduce的开源实现，随着发展成为了一个完整的大数据生态系统。 2. Hadoop生态系统组件 Hadoop的核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce模型。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器和Zookeeper等组件，使得Hadoop能够高效管理大规模数据的存储与计算。 3. HDFS原理与实践 HDFS是Hadoop的分布式文件系统，具有高容错性和扩展性。掌握HDFS的存储原理和数据访问方式，是学习Hadoop的关键。 4. MapReduce编程模型 MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它支持开发者并行处理海量数据。通过学习MapReduce的编程接口和设计方法，可以高效开发大数据处理任务。 5. YARN资源管理 YARN负责Hadoop集群的资源分配与任务调度，理解YARN的调度策略有助于优化集群性能。 6. Hadoop生态系统其他组件 除了核心组件，Hadoop还包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume和Oozie等，涵盖数据仓库、流处理和NoSQL数据库等功能。 7. Hadoop的安装与配置 深入学习Hadoop的安装与配置，为搭建稳定的Hadoop环境打下基础。

SQL是一种ANSI标准的计算机语言，用于访问和操作数据库系统。它可以与多种数据库程序如MS Access、DB2、Informix、MS SQL Server、Oracle和Sybase等协同工作。SQL，即结构化查询语言，被广泛应用于管理和处理关系数据库。它支持查询数据、插入新记录、更新和删除现有数据，以及创建和管理数据库结构，包括表格、存储过程和视图等。SQL的核心功能包括使用SELECT语句查询数据，使用INSERT INTO语句添加新记录，使用UPDATE语句修改记录，使用DELETE语句删除记录，使用CREATE语句创建数据库和表格，使用ALTER语句修改表结构，使用GRANT和REVOKE语句设置访问权限。

《Hadoop权威指南》第三版是一部关于大数据处理和分布式计算的经典之作，专为对Hadoop有兴趣的读者提供深入理解和实践操作的指导。书中详细介绍了Hadoop生态系统的核心组件及其工作原理，帮助读者掌握如何在大规模数据集上进行高效的数据处理。 核心模块：HDFS与MapReduce Hadoop是一个开源框架，由Doug Cutting创建，用于存储和处理海量数据，设计思想源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）论文。Hadoop主要由两个部分组成：1. HDFS（分布式文件系统）：提供了高容错性和可扩展性。2. MapReduce：一种编程模型，专门处理和生成大型数据集。 知识点详解 HDFS基础：了解HDFS的设计原则、架构，命名节点（Namenode）和数据节点（Datanode）的角色，数据的冗余和容错机制。 MapReduce：掌握MapReduce的工作流程，分为Mapper和Reducer阶段，以及Combiner和Partitioner的使用。包括如何编写MapReduce程序并提供实例演示。 Hadoop集群配置：学习Hadoop集群的设置与管理，包括硬件选择、网络规划、安全策略与资源调度等。 Hadoop生态系统扩展：介绍YARN（资源管理器），替代了原来的JobTracker，扩展到包括HBase、Hive、Pig等工具。 数据输入与输出：理解TextInputFormat和SequenceFile等输入格式的使用，输出格式的处理及自定义。 故障检测与恢复：监控Hadoop集群的健康状态，如何应对节点故障与数据丢失问题。 优化技巧：优化MapReduce作业、HDFS配置，并通过Hadoop命令行工具进行管理与维护。 高级主题：更深入探讨Hadoop与大数据领域的前沿技术。