Flink 核心概念 时间语义与窗口 状态管理与容错 数据流编程模型 Flink 架构解析 JobManager、TaskManager 执行图与数据流 部署模式 并行度与资源管理

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELETE 语句删除表中的数据行。 运算符 算术运算符：进行基本的数学运算，如 +, -, *, /。 比较运算符：比较两个值的大小关系，如 >, <, =, !=。 逻辑运算符：组合多个条件，如 AND, OR, NOT。 函数 MySQL 提供了丰富的内置函数，用于处理字符串、数值、日期等数据，例如： 字符串函数：CONCAT, SUBSTR, LENGTH 等。 数值函数：ABS, ROUND, SUM 等。 日期函数：CURDATE, NOW, DATE_FORMAT 等。 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。MySQL 支持多种类型的索引，例如 B-Tree 索引、哈希索引等。 查询优化 优化查询性能是数据库管理的重要任务，可以通过以下方式进行优化： 使用合适的索引。 避免全表扫描。 优化查询语句。 使用缓存机制。 事务 事务是一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。MySQL 支持事务管理，可以使用 COMMIT 和 ROLLBACK 语句控制事务。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千个节点，处理 PB 级数据。 高吞吐量: 并行处理能力强，可高效处理大规模数据集。 低成本: 采用普通硬件构建集群，降低硬件成本。 Hadoop 应用场景 数据存储: 存储海量非结构化、半结构化和结构化数据。 数据分析: 使用 MapReduce 或 Spark 等框架进行数据分析和挖掘。 机器学习: 训练机器学习模型，进行预测和分类。

MySQL知识点包括MySQL命令服务的相关内容，SQL重要概念的详细讲解，以及SQL命令语句的创建方法。

MySQL 核心概念速查 数据库系统 (Database System) DBS 数据库 (Database) 数据库管理系统 (Database Management System) DBMS SQL 语言 Structured Query Language：结构化查询语言 SQL 分类 DDL - 数据定义语言 DML - 数据操作语言 DQL - 数据查询语言 DCL - 数据控制语言

数据挖掘通过探索大量数据集寻找有价值的模式和趋势，帮助企业了解客户、优化流程和做出明智决策。

基本概念及原理 安装配置与应用管理 分布式协调与锁服务 集群状态管理与变更通知 实践场景与案例分析

掌握 DB2 的基本原理 数据库架构: 探索 DB2 数据库的结构，包括表、视图、索引等核心组件。 数据类型: 了解 DB2 支持的各种数据类型，例如整数、字符串、日期等。 SQL 语法: 学习使用 SQL 语言进行数据操作，包括查询、插入、更新和删除数据。 数据安全: 理解 DB2 的安全机制，例如用户权限管理和数据加密。

分类与聚类 分类是将数据划分到预先定义好的类别中。例如，将邮件识别为垃圾邮件或非垃圾邮件。 聚类则是将数据分组到不同的类别，这些类别事先并不确定。例如，根据用户的购买行为将用户划分到不同的消费群体。 分类与预测 分类和预测都是数据分析的重要形式，用于解决预测问题。 分类侧重于预测数据的类别标签，例如将客户分类为高价值客户或低价值客户。 预测则侧重于预测连续值，例如预测未来一周的销售额。 预测与回归 预测是指利用历史数据识别数据变化规律，构建模型，并利用该模型预测未来的数据类型、特征等。 回归分析是预测的一种典型方法，用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并利用该模型进行预测。