RHadoop基础与高级分析详解

深入剖析Rhadoop的开发技术，探索利用Hadoop框架进行高效并行运算的奥秘。该书内容经典，助您驾驭大数据分析领域的核心工具。

这本书由盖国强主编，包括九章内容，涵盖了DBA入门、进阶与诊断案例。

针对RHadoop环境配置提供实用的实践指南，帮助用户成功配置和使用RHadoop环境进行数据分析。

oracle_10g高级分析函数详解

本书共分为三个部分：第一部分涵盖了MySQL的基本信息、安装和基础使用；第二部分探讨了MySQL在数据处理、客户端工具及API应用、服务器功能优化和维护方面的应用；第三部分介绍了MySQL管理的一般知识、存取权限系统以及如何有效管理MySQL用户。此外，附带的资料包括MySQL高级配置和管理的PDF文件。

Oracle数据库系统是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统之一，由美国甲骨文公司（Oracle Corporation）开发。将深入探讨Oracle数据库的核心知识点，涵盖基础概念和高级技术。 Oracle数据库架构：Oracle数据库采用多层架构，包括用户接口层、应用服务器层、数据库服务器层和存储层。用户通过SQL*Plus、PL/SQL Developer等工具与数据库交互，应用服务器处理业务逻辑，数据库服务器负责数据存储与管理，而存储层包含数据文件、控制文件、重做日志文件等。 SQL与PL/SQL：SQL是结构化查询语言，负责数据库操作，如查询、插入、更新和删除数据。PL/SQL是Oracle特有的过程化语言，结合了SQL的功能，适用于编写复杂的数据库程序，如存储过程、函数和触发器。 表与索引：Oracle中，数据以表的形式存储，每个表由列和行组成。索引是提高查询性能的关键，分为B树索引、位图索引、函数索引等，根据实际需求选择合适的索引类型。 安全性：Oracle提供强大的安全机制，包括用户权限管理、角色、对象权限、系统权限和审计等，确保数据的安全访问。 备份与恢复：Oracle支持多种备份策略，如物理备份、逻辑备份、RMAN（恢复管理器）备份等。恢复机制包括闪回恢复、时间点恢复、归档日志恢复等，确保数据在故障后能够快速恢复。 数据库性能优化：Oracle提供多种性能优化工具，如SQL Trace、TKPROF、AWR（自动工作负载仓库）和ASH（活动会话历史），帮助分析和改善数据库性能。 分区与分片：针对大规模数据，Oracle支持表和索引的分区，从而提高查询效率和管理便捷性。分片技术可以将数据库分布在多个物理位置，实现水平扩展和高可用性。 数据库链接：通过数据库链接，Oracle可以实现不同数据库之间的通信和数据共享，便于构建分布式数据库系统。 并发控制：Oracle采用多版本并发控制（MVCC），通过读已提交的数据和行级锁定来处理并发事务，保证数据一致性。 RAC（Real Application Clusters）：RAC技术允许多个数据库实例在同一数据库上并行操作，提高数据库的可用性和扩展性。

Python作为广泛使用的编程语言，在数据分析领域尤为突出。借助强大的库，如Numpy、Pandas和Matplotlib，Python成为数据科学家的首选工具。本资源涵盖Python基础和数据分析的核心内容，适合有一定编程基础的学习者。Python基础部分包括变量、格式化输出、数据类型和控制结构。变量是数据存储的基本单元，Python支持多种数据类型，如列表、元组、集合和字典。格式化输出可通过百分号符号%或f-string实现。此外，还介绍了类型转换函数和控制结构，如循环和条件语句。

第二部分：数据库基础知识 本部分深入探讨关系型数据库的核心概念，包括数据表结构设计、数据类型选择、约束条件设置等。 SQL语言概述 SQL（结构化查询语言）是与数据库交互的通用语言。本部分将详细介绍SQL语言的各个方面，包括： 数据查询：SELECT语句的使用，条件筛选，排序，聚合函数等。 数据操作：INSERT，UPDATE，DELETE语句，实现数据的增删改。 数据定义：CREATE，ALTER，DROP语句，用于创建、修改和删除数据库对象。 通过学习本部分内容，您将掌握扎实的数据库基础知识，并熟练运用SQL语言进行数据库操作。

高级分析与Spark ####一、书籍概述《高级分析与Spark》由四位Cloudera的数据科学家Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen及Josh Wills合著，是一本关于如何利用Spark进行大规模数据分析的实用指南。本书详细介绍了Spark及其生态系统的基本概念，并通过实例演示如何应用统计方法和机器学习技术解决现实世界中的数据问题。 ####二、Spark简介Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，简化大数据处理流程。相较于传统的Hadoop MapReduce，Spark提供了更高的处理速度和更易用的API。它支持多种编程语言（如Java、Python和Scala），并提供丰富的库支持，例如用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX等。 ####三、主要内容本书涵盖多种数据分析模式，每个模式均包含一个具体的案例，涵盖不同领域和技术。以下详细介绍这些模式： #####1.推荐音乐与Audioscrobbler数据集- 模式概述：展示如何利用协同过滤算法推荐音乐。 - 应用场景：音乐流媒体服务、社交网络等。 - 关键技术：协同过滤、推荐系统算法。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：包含大量用户听歌记录的Audioscrobbler数据集。 #####2.使用决策树预测森林覆盖- 模式概述：介绍如何利用决策树模型预测森林覆盖类型。 - 应用场景：环境科学、地理信息系统等领域。 - 关键技术：决策树算法、分类任务。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：森林覆盖数据集。 #####3.网络流量中的异常检测与K-means聚类- 模式概述：利用K-means聚类算法识别网络流量中的异常行为。 - 应用场景：网络安全监控、入侵检测系统等。 - 关键技术：K-means聚类、异常检测。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：网络流量日志。 #####4.使用隐语义分析理解维基百科- 模式概述：通过隐语义分析（LSA）提取维基百科内容。