Oracle 大数据手册

《大数据Apache Mahout实战手册》是一本专注于探索大数据分析与机器学习技术的专业著作，重点介绍了Apache Mahout框架的应用。Mahout作为Apache软件基金会的开源项目之一，致力于提供可扩展且易于使用的机器学习库，用于构建大规模数据挖掘系统。本书详细阐述了如何利用Mahout进行数据挖掘和预测分析，涵盖了数据处理模型、Mahout架构、机器学习算法及其应用实例。此外，书中还介绍了Python在大数据处理中的应用及其在量化交易领域的具体案例，为读者提供全面的实践指导。

本手册提供大数据高可用集群搭建的详细指南，包括配置文件、版本、环境、集群规划和 HA 解决方案。

随着大数据通过流媒体云技术的扩展，传统的基于防火墙和半隔离网络的安全机制对于处理大规模动态数据已显不足。举例来说，异常检测分析产生的异常值过多。同时，如何改造现有的云基础设施也尚不明确。流数据需要能够实现超快响应的安全和隐私解决方案。详尽列举了大数据服务提供商应遵循的增强基础设施的最佳实践，涵盖了大数据安全和隐私面临的十大挑战及相应的一百个最佳实践。

大数据分析在商业智能与数据分析中的重要性不断增强。尽管大数据分析项目复杂，但通过选择合适的分析工具和技术，企业能够有效应对挑战。项目规划阶段至关重要，帮助企业明确需求和目标。成功的大数据分析项目遵循最佳实践，从业务角度出发并避免常见错误。未来，面对数据整合和处理速度等挑战，供应商的高效解决方案将至关重要。

政务大数据治理平台用户操作手册，详细介绍了如何有效管理和利用政府大数据资源。本手册涵盖了数据采集、分析和应用的流程，帮助用户提升数据治理和决策效率。通过本手册，用户可以了解到如何利用技术工具和最佳实践，优化政务数据的管理与应用。

《大数据存储与可视化技术研究手册》是一部重要的学术资源，探讨了大数据分析和技术在多学科领域中的作用，帮助深入理解大数据在建筑模式、程序系统和计算能源等广泛主题上的应用。本出版物适合寻求当前研究和应用主题的专业人士、研究人员和学生。

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Oracle数据库手册详细介绍了其语法、函数、触发器和DDL PL/SQL等重要内容，适合数据库管理人员和开发者参考。

目录贺辞序译者序前言第一部分数据库体系结构第1章Oracle体系结构1 1.1数据库概述及实例1 1.2数据库1 1.2.1表空间2 1.2.2文件2 1.3实例3 1.4数据库内部结构3 1.4.1表、列和数据类型4 1.4.2约束条件5 1.4.3抽象数据类型6 1.4.4分区和子分区7 1.4.5用户7 1.4.6模式8 1.4.7索引8 1.4.8簇9 1.4.9散列簇9 1.4.10视图9 1.4.11序列10 1.4.12过程10 1.4.13函数10 1.4.14软件包11 1.4.15触发器11 1.4.16同义词12 1.4.17权限及角色12 1.4.18数据库链接13 1.4.19段、盘区和块14 1.4.20回滚段14 1.4.21快照和显形图14 1.5内部存储结构15 1.5.1系统全局区15 1.5.2环境区17 1.5.3程序全局区17 1.6后台进程18 1.7外部结构20 1.7.1重做日志20 1.7.2控制文件21 1.7.3跟踪文件与警告日志21 1.8基本数据库的实现21 1.8.1备份/恢复功能22 1.8.2安全性能23 1.8.3典型数据库逻辑设计24 1.8.4典型数据库物理设计24 1.9逻辑模型约定25 1.9.1一对一关系25 1.9.2一对多关系26 1.9.3多对多关系26 1.10创建数据库27 1.10.1修改创建模板的脚件27 1.10.2创建数据库后修改MAXDATAFILES 27 1.10.3使用OEM 28第2章硬件配置研究30 2.1结构概述30 2.2独立主机31 2.2.1磁盘阵列独立主机31 2.2.2磁盘镜像独立主机34 2.2.3多数据库独立主机35 2.3网络主机36 2.3.1数据库网络37 2.3.2远程更新：高级复制选项39 2.3.3集群服务器：Oracle并行服务器40 2.3.4多处理器：并行查询和并行装载选项41 2.3.5客户机/服务器数据库应用42 2.3.6三层体系结构43 2.3.7 Oracle透明网关访问44 2.3.8备用数据库44 2.3.9复制型数据库45 2.3.10外部文件访问45第3章数据库逻辑设计47 3.1最终产品47 3.2优化软结构47 3.2.1起点：SYSTEM表空间47 3.2.2分离应用程序数据段：DATA 48 3.2