深入解析大数据挖掘核心知识点

了解 Hadoop 生态系统的基础，包括 HDFS、MapReduce 和 YARN，掌握这些知识点对大数据初学者、开发工程师和数仓工程师至关重要。

本导图概览了MySQL基础、核心查询和高级应用的核心概念。

Apache Flink特刊核心知识点解析 一、Apache Flink发展现状与特点 背景介绍： 根据Qubole发布的调查报告，Apache Flink在2018年成为大数据和Hadoop生态系统中发展速度最快的引擎之一，其采用量相比2017年增长了125%。这一快速增长主要归因于Flink在流计算领域的技术创新和优秀的设计理念。 关键特点：- 流处理能力： Flink提供了先进的状态管理和分布式一致性快照实现的检查点容错机制，使得其在流处理方面的能力非常强大。- 批处理与流处理统一： Flink通过流处理模拟批处理的方式，能够同时支持实时流处理和批量数据处理，实现了流批一体的数据处理架构。- 支持多种应用场景： 除了流处理外，Flink还支持交互式查询、机器学习等广泛的数据处理场景，成为一个通用计算平台。 二、Apache Flink相比其他计算引擎的优势 与Apache Spark对比：- 流处理模式： Spark Streaming通过微批处理的方式模拟流处理，这种方式存在一定的局限性；而Flink采用了真正的流处理模式，支持连续处理（Continuous Processing），能够更好地应对实时处理的需求。- 容错机制： Flink的状态管理和检查点机制更加高效，能够实现低延迟、高吞吐的数据处理。 与Apache Storm对比：- 性能优势： Flink支持高吞吐量和低延迟，优于Storm的性能表现。- 功能完备性： Flink对Exactly Once语义的支持更加强大，并且提供了丰富的窗口处理功能，适用场景更加广泛。 三、Apache Flink在国内的应用实践 阿里巴巴：- 双十一实战： 阿里巴巴成功地将Flink应用于双十一购物节期间的数据处理任务中，有效应对了高峰时段每秒高达17亿的流量压力。- 批处理优化： 经过优化后的Flink批处理性能有了显著提升，能够更好地满足大规模数据处理的需求。 滴滴出行：- 复杂业务需求支持： Flink为滴滴提供了一种简单直观的API支持，帮助其解决极其复杂的业务处理需求。 字节跳动：- 流处理标准化： 字节跳动逐步将原有的JS流处理标准化，逐步向Flink迁移，提升了系统的一致性和可靠性。

Oracle速成教程共分为6章，涵盖了Oracle关键知识点的详细解析。

1、MySQL索引结构有哪些，各自的优劣是什么？ 在MySQL中，索引的数据结构和具体存储引擎实现方式密切相关。常用的索引结构主要有Hash索引和B+树索引。 B+树索引 B+树是一种平衡多叉树，具有良好的搜索效率。其高度差值在每个节点间保持平衡，同层节点通过指针连接。 优点：适合顺序扫描，基于索引的查询时，可通过双向指针快速左右移动。此种索引广泛应用于数据库和文件系统。 Hash索引 Hash索引通过特定的哈希算法将键值映射为哈希值。 优点：等值查询时性能优越，因为只需一次哈希运算直接定位。 局限：不适合范围查询，因为键值的哈希处理打破了键值的顺序性。 在MySQL中，InnoDB存储引擎实现了B+树索引，而Memory存储引擎采用的是Hash索引。

本篇解析MySQL数据库中常见的几个重要概念，包括范式、事务、索引、MVCC以及锁机制，并结合面试场景，提供深入浅出的讲解。 1. 数据库范式 数据库范式是数据库设计中的一组基本原则，用于减少数据冗余、提高数据一致性。常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。理解和应用范式可以帮助我们设计出结构合理、易于维护的数据库。 2. 事务 事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败。事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）四大特性，保证了数据的一致性和可靠性。 3. 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据库的查询速度。常见的索引类型包括B+树索引、哈希索引等。合理地创建和使用索引可以显著提高数据库的性能。 4. MVCC（多版本并发控制） MVCC是一种并发控制机制，用于解决数据库并发访问时的数据一致性问题。它通过维护数据的多个版本，使得不同事务可以读取到不同版本的数据，从而避免了锁的使用，提高了并发性能。 5. 锁机制 锁机制用于控制对共享资源的访问，保证数据的一致性。常见的锁类型包括共享锁、排他锁等。MySQL中使用了多种锁机制，例如行级锁、表级锁等，以满足不同的并发控制需求。 深入理解和掌握这些核心知识点，对于MySQL数据库的开发、优化和维护至关重要，也是面试中常见的考察内容。

Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，由美国甲骨文公司开发。在本MLDN李兴华讲师的Oracle笔记中，我们将深入探讨Oracle的核心概念、安装配置、SQL语言、表空间管理、索引优化、备份恢复以及性能调优等多个关键知识点。 Oracle核心概念 数据库实例与数据库：数据库实例是内存结构和后台进程的集合，而数据库是存储在磁盘上的数据文件。实例和数据库通过SGA（系统全局区）进行交互。 表空间与数据文件：表空间是存储数据的逻辑单位，由一个或多个数据文件组成。每个表、索引和其他对象都位于某个表空间中。 控制文件：记录了数据库的元数据信息，用于数据库的启动和恢复。 安装与配置 安装步骤：包括选择安装类型（如企业版、标准版等）、设置响应文件、配置监听器、创建数据库等。 环境变量配置：如ORACLE_HOME、PATH、TNS_ADMIN等，确保Oracle软件能正常运行。 数据库启动与关闭：使用SQL*Plus中的STARTUP和SHUTDOWN命令，或者通过srvctl命令行工具。 SQL语言 DML操作：INSERT、UPDATE、DELETE用于数据的增删改。 DDL操作：CREATE、ALTER、DROP用于定义和修改数据库对象，如表、视图、索引等。 查询语句SELECT：掌握JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等子句，以及聚合函数（COUNT、SUM、AVG等）。 表空间管理 系统表空间与用户表空间：系统表空间存放系统对象，用户表空间用于用户数据。 数据文件的增加与删除：通过ALTER DATABASE命令调整表空间的大小，或者用DROP DATAFILE移除不再需要的数据文件。 索引优化 B树索引：最常用的索引类型，适用于大部分查询场景。 位图索引：适用于选择性高、更新少的列，节省存储空间。 唯一性与非唯一性索引：前者不允许重复值，后者允许。 备份与恢复 冷备份与热备份：冷备份在数据库关闭时进行，热备份则在数据库运行时。 RMAN（恢复管理）：用于高效的备份与恢复管理。

MySQL 核心知识点 数据库语言- SQL（结构化查询语言）：ANSI/ISO 标准化关系型数据库语言，用于管理和操作数据库。 SQL 分类- DDL（数据定义语言）：创建、修改和删除数据库对象（数据库、表、列）。- DML（数据操作语言）：插入、更新和删除表中的数据。- DCL（数据控制语言）：管理访问权限和安全级别。- DQL（数据查询语言）：检索和查询表中的数据。 MySQL 优点- 易学且操作性强。- 广泛支持于主流数据库系统。- 非过程化，大部分操作由 DBMS 自动完成。

MongoDB核心知识点详解 一、MongoDB简介与特性 MongoDB是一种流行的开源文档型数据库管理系统，属于NoSQL（Not Only SQL）数据库的一种。它以其灵活性、高性能和易于扩展的特点著称，被广泛应用于现代互联网应用中。 1. NoSQL概述 定义: NoSQL（Not Only SQL）指非关系型数据库，是为大规模数据存储而设计的数据库系统。摒弃了传统关系型数据库的部分特性，如固定的表结构和ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，转而强调更高的性能和可扩展性。 优点: 高并发读写：能够处理大量的并发请求。 海量数据存储：支持存储非常大的数据集。 高可扩展性：可以通过增加更多的硬件资源轻松扩展系统能力。 高可用性：具有强大的容错能力和灾难恢复机制。 缺点: 缺乏事务一致性：相比关系型数据库，事务支持较弱。 缺乏读写实时性：对实时性要求极高的场景不够理想。 不支持复杂查询：查询语言不如SQL丰富。 2. NoSQL数据库类型 Key-Value：使用键值对的形式存储数据，适用于快速存取场景。 列式数据库：按列存储数据，适合大数据分析。 文档型数据库：以文档形式存储数据，MongoDB即属于此类。 图结构数据库：基于图形模型存储数据。 二、MongoDB数据模型 MongoDB采用了一种面向文档的数据模型，其中包含了数据库(Database)、集合(Collection)和文档(Document)三个主要组成部分。 1. 数据库(Database) MongoDB中的数据库是一个容器，用于组织相关的集合。每个数据库都是独立的，并且有自己的权限设置。 命名规则： 必须是任意的UTF-8字符串，例如“我的数据库”。 不能是空字符串。 不能包含特定字符如空格、.、$、/、\\。 长度不得超过64个字节。 保留词：admin、local、config等。 2. 集合(Collection) 集合类似于关系型数据库中的表，用于存储文档。 3. 文档(Document) 文档是MongoDB中数据的基本单元，类似于关系型数据库中的行。每个文档是一个JSON格式的对象，具有灵活的结构。