oracle四大秘笈之2Oracle基础管理

详细介绍了Oracle SQL的运行环境及其基础语法。通过学习，读者将能够熟练掌握Oracle SQL的使用技巧。

世界银行的四大数据库包括世界发展指数（在线数据库）：World Development Indicators。

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Nosql数据库的四大分类：键值存储数据库使用哈希表，简单易部署，如Redis, Voldemort, Oracle BDB。列存储数据库应对海量数据，键指向多个列，如Cassandra, HBase, Riak。文档型数据库以版本化的JSON文档存储，允许嵌套键值，如CouchDB, MongoDb。图形数据库使用灵活的图形模型，可扩展至多服务器，如Neo4J。NoSQL数据库无标准查询语言，通常使用REST式接口或查询API。

事务的ACID特性 数据库事务处理的核心任务就是确保事务的ACID特性，它是保证数据一致性和可靠性的基石。 ACID特性包括： 原子性（Atomicity）：事务内的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，不存在部分成功的情况。 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库必须从一个一致性状态转换到另一个一致性状态，不会破坏数据的完整性约束。 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，每个事务就像独立执行一样，不会相互干扰，保证数据的一致性。 持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的修改将永久保存，即使系统发生故障也不会丢失。 ACID特性面临的挑战 在实际应用中，多种因素可能破坏事务的ACID特性，例如： 并发操作：多个事务并行运行时，不同事务的操作交叉执行，可能导致数据的不一致性，例如脏读、不可重复读、幻读等问题。 事务中断：事务在运行过程中，可能因为系统故障、断电等原因被强行停止，导致数据处于不一致状态。

大数据时代正推动会计行业经历四大重要变革。

【大数据技术之Hadoop入门】 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于解决大规模数据的存储和分析计算问题。它起源于Doug Cutting创建的Lucene项目，实现类似Google的全文搜索功能。随着数据量的增加，Lucene面临与Google相似的挑战。Cutting及其团队学习并模仿了Google的解决方案，例如GFS（Google文件系统）对应HDFS（Hadoop分布式文件系统），Map-Reduce对应Hadoop的MapReduce计算框架，而BigTable启发了HBase的发展。Hadoop的发展可以追溯到2001年，当时Lucene成为Apache基金会的子项目。2003年至2004年，随着Google公开GFS和MapReduce的部分细节，Cutting等人在两年内基于这些概念开发了DFS和MapReduce，极大地提升了Nutch的性能。2005年，Hadoop正式成为Apache基金会的一部分，其名称源自Cutting的儿子的玩具大象。Hadoop有三个主要版本：Apache、Cloudera和Hortonworks。Apache版本是最原始的版本，适合初学者学习。Cloudera广泛应用于大型互联网企业，提供支持、咨询和培训等商业解决方案，其产品CDH在兼容性、安全性和稳定性方面有所增强，Cloudera Manager则是集群部署和管理的平台。Hortonworks由雅虎工程师创立，对Hadoop的贡献非常大，其主打产品HDP是100%开源的，包含了Ambari等管理工具以及对Hive性能优化的HCatalog。Hadoop生态系统包括多个组件，如HDFS用于分布式存储，MapReduce负责大数据处理，YARN作为资源管理系统，HBase是NoSQL数据库，Zookeeper提供分布式协调服务，Hive提供类似SQL的接口进行数据分析，Pig简化了大数据处理的编程模型，Oozie是工作流调度系统，Sqoop用于Hadoop和传统数据库之间的数据导入导出，Flume用于日志收集和传输。Hadoop的核心特性包括高容错性、可扩展性和成本效益。通过数据的分布式存储和计算，Hadoop能够处理PB级别的数据。

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The Top 10 Algorithms in Data Mining。第五章，EM算法，详细教材内容，共5小节，9页。