IBM BigInsights概述_CSDN -v11.pdf

IBM DB2 Universal Database (DB2 UDB)是一款由IBM开发的关系型数据库管理系统，支持多种操作系统平台，包括Windows、Unix和Linux等。DB2 V9.1是该系列的一个重要版本，引入了多项性能、可靠性和安全性改进。新特性包括SQL Cookbook示例、存储过程与函数、触发器、事务管理，以及多种数据类型与表结构优化，如数值类型、字符类型、日期时间类型等。安装与配置方面，DB2 V9.1要求严格的系统和环境设置，并提供了安全管理功能。

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IBM DB2 V9.7是一款重要的关系型数据库管理系统，推出于2010年，提升企业级数据管理效能。其中"db2ese_c.lic"文件是安装DB2 Enterprise Server Edition（ESE）所必需的许可证文件之一。这个版本引入了PureScale集群技术，支持多节点数据库集群，提升高可用性和可扩展性；BLU Acceleration则通过列式存储、压缩和并行处理，显著加速数据分析，尤其对大数据处理效果显著。此外，DB2 V9.7还优化了SQL查询执行速度、提升了安全性特性和数据仓库功能，支持各种操作系统和云环境部署。获取"db2ese_c.lic"文件需通过IBM官网或授权渠道获得。

支持各种类型数据库向 DB2 迁移数据，简化迁移过程，提升数据完整性和安全性。

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数据挖掘技术概述####导论和数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的跨学科领域，从大量、不完整、噪声干扰、模糊不清及随机存在的实际数据中，提取事先未知但潜在有用的信息和知识。本书《数据挖掘技术概述》由韩家炜编写，基于J. Han和M. Kamber的原著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 - 数据挖掘的重要性及应用场景：数据挖掘在于帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的模式，这些模式可用于指导决策、优化业务流程和提高效率。 - 数据挖掘的定义：数据挖掘是一种从大数据中提取有用信息的过程，包括数据清洗、数据转换和应用数据挖掘算法等多个步骤。 - 适用数据类型：数据挖掘可应用于多种数据集，如关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统和应用。 ####数据挖掘的功能及模式- 概念/类描述：通过提取数据集特征描述或区分不同类别。 - 关联分析：发现数据项之间的有趣关联或相关性，如市场篮分析。 - 分类与预测：建立模型预测新数据的类别或值。 - 聚类分析：将相似数据对象分组形成聚类。 - 异常检测：识别与大多数对象显著不同的异常对象。 - 时间序列分析：分析数据随时间变化的模式。 ####数据挖掘的挑战及问题- 有趣模式的发现：数据挖掘可能会发现大量模式，但真正有价值的可能很少。 - 数据挖掘系统分类：根据不同标准，数据挖掘系统可分不同类型。 - 主要问题：如数据质量、隐私保护及挖掘结果解释是数据挖掘实践中的关键挑战。 ####数据仓库与OLAP技术- 数据仓库：为数据分析设计的数据库，包含历史数据并优化以支持快速查询。 - OLAP技术：在线分析处理，支持复杂多维数据分析。

Informix是IBM公司推出的关系数据库管理系统（RDBMS）家族，定位于IBM在线事务处理（OLTP）的旗舰级数据服务系统。IBM长期规划中，Informix和DB2相辅相成，各自吸取对方的技术优势。2005年，IBM推出了Informix Dynamic Server（IDS）第10版，而最新版本IDS11（v11.50，代号“Cheetah 2”）于2008年5月6日全球发布。

Navicat Oracle V11是一款数据库管理工具，提供对Oracle数据库的操作和管理功能。

Apache Kafka最初由LinkedIn开发，并于2011年初开源。在2012年10月23日，经过Apache孵化器的审批，它成为Apache软件基金会的正式项目。2014年11月，几位曾在LinkedIn工作的工程师，包括Jun Rao、Jay Kreps和Neha Narkhede，创建了Confluent公司，专注于Kafka的进一步发展。