IBM大型机关键技术面试详解

IBM大型机（cobol，jcl，cics，db2）面试全指南。IBM大型机（cobol，jcl，cics，db2）面试全指南。

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迈向大型机核心：2012下半年学习计划 目标 深入解析大型机架构，剖析其核心组件与运作原理。 掌握大型机操作系统（如z/OS）的关键概念和操作技巧。 探索大型机常用软件及应用，例如数据库管理系统、交易处理系统等。 研究大型机在企业级应用中的角色，分析其优势与挑战。 了解大型机未来发展趋势，洞察技术革新方向。 学习路径 计划通过以下途径展开学习： 研读经典书籍和技术文档，构建扎实的理论基础。 参与线上线下技术社区，与同行交流经验，拓展视野。 积极动手实践，通过模拟环境或实际操作巩固所学知识。 关注行业动态，了解大型机最新技术发展和应用案例。 预期成果 期望通过下半年的学习，能够： 独立完成大型机基本操作和维护任务。 针对特定场景选择合适的软件和工具。 参与大型机项目的设计与实施。 对大型机技术发展趋势有深刻理解。 展望未来 大型机作为企业IT架构的重要组成部分，在未来仍将发挥重要作用。通过深入学习和实践，掌握大型机技术，将为个人职业发展打开更广阔的空间。

大数据所需的关键技术包括海量数据的分布式处理，使用Hadoop生态系统进行实时数据处理和流计算引擎，以及非结构化数据的文本和多媒体处理技术。此外，还涉及到数据的可视化交互界面和智能数据分析，保护数据隐私和高效管理大规模数据等安全技术。

深入学习 Spring Cloud 分布式系统构建，掌握 Elasticsearch 构建高效搜索引擎，了解 ZooKeeper 分布式协调服务，巩固数据结构与算法基础，学习设计模式优化代码架构，熟练运用 JDK 常用工具提升开发效率。

数据挖掘是实现商业智能（BI）的一个关键技术，这一技术可能对你有所帮助。

撬动大数据价值的技术基石 ETL: 数据仓库构建的核心，将原始数据转换为可分析的格式。 众包 (CrowdSouring): 集结群体智慧，获取和处理大规模数据集。 大数据技术: 涵盖数据采集、存储、处理、分析的各类工具和框架，赋能数据驱动决策。

大数据核心技术包括Storage HDFS、计算、离线分析、服务、索引、分类、聚类、协同过滤、模式挖掘、向量相似度、回归分析等。随着技术的不断发展，大数据已经在各行各业展现出重要作用。

根据提供的信息，我们可以推断这是一份关于IT学习资源的详细指南，涵盖了MySQL数据库管理系统的核心知识和技术。MySQL作为开源免费的关系型数据库管理系统，利用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。它以高效的性能和跨平台支持著称，适用于多种操作系统。本手册详细介绍了MySQL的基础概念，包括SQL语言的基础、数据库设计的规范化与反规范化，以及不同存储引擎（如InnoDB、MyISAM和MEMORY）的特点和优势。此外，还探讨了性能优化策略，如索引的创建和查询优化技术，帮助读者深入理解和应用MySQL数据库技术。