SQLite权威指南(第二版) 是一本关于 SQLite 起源、特性、简介、使用及深度解析的书。全书首先从 SQLite 最初起源、特性、设计理念、实际应用讲解开始,逐步深入、全面地介绍了在各个平台如何使用 SQLite。接着,介绍 SQLite 的一般 SQL 和高级功能的 SQL,采用举例说明,使得本书内容生动有趣。然后,全面介绍了各种语言如何与 SQLite 进行编程交互,重点介绍 SQLite 原生语言 C语言 中的 API,使得使用者可以不管扩展 SQLite 的功能。本书还介绍了目前火热的 iOS 和 Android 开发中如何使用 SQLite,并给出实际例子。最后,介绍了 SQLite 内部架构设计,使得读者可以深入理解 SQLite,高级开发者可以进一步参与 SQLite 开发或开发自己的 SQLite。
SQLite权威指南深入解析与应用
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深入解析SQLite权威指南
SQLite权威指南详细解读####一、书籍介绍- 书名及作者:“SQLite权威指南”是Michael Owens编写的,首次出版于2006年。本书为学习SQLite数据库系统提供全面且深入的资源。 - 推荐者的观点:推荐者分享了他对SQLite的兴趣,特别是在中文资源稀缺的情况下,他通过阅读和翻译部分章节来推广SQLite。虽然英语水平有限,但他鼓励对SQLite感兴趣但无法阅读英文的读者尝试阅读原著。 - 版权与分享:尽管SQLite本身没有版权,但本书受到版权保护。推荐者的翻译行为推广SQLite及其相关知识。 ####二、目录概览- 总目录:包括前言、SQLite介绍、入门、关系模型、SQL、设计与概念、核心CAPI、扩展CAPI、语言扩展、SQLite内核等,并包含SQL参考、CAPI参考、Codd的12条准则以及索引。 - 第一章:SQLite介绍 - 内嵌式数据库:讨论了SQLite作为内嵌式数据库的特点及其适用场景。 - 开发者的选择:强调了SQLite作为开发者的便捷选择。 - 管理的利器:探讨了SQLite在管理方面的优势。 - SQLite的历史:概述了SQLite的发展历程。 - 用户群体:列举了一些知名应用和项目中使用SQLite的例子。 - 架构:解释了SQLite的内部结构,包括接口、编译器、虚拟机和后端等组成部分。 - 工具和测试:强调了用于SQLite的辅助工具和测试代码的重要性。 - 第二章:入门 - 获取SQLite:指导读者如何获取相关资源。 - Windows平台使用:详细介绍了在Windows上安装和使用SQLite的方法。 - 命令行工具:说明了如何获取并使用SQLite的命令行工具。 - DLL文件:介绍了如何使用SQLite的动态链接库(DLL)进行开发。 ####三、SQLite的特性- 零配置:介绍了SQLite不需要复杂安装配置即可使用的特性。 - 跨平台:支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。
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《Hadoop权威指南》是大数据领域的一本经典著作,它深入浅出地介绍了Apache Hadoop这一开源分布式计算框架。Hadoop由Doug Cutting和Mike Cafarella共同创建,处理和存储海量数据,尤其适合大规模数据分析。这本书是理解Hadoop及其生态系统的关键资源。
Hadoop概述:Hadoop的核心由两个主要组件构成——HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统,提供高容错性和高可用性,使得数据可以在多台廉价服务器上进行冗余存储。MapReduce则是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,通过将任务分解为映射和化简两步来实现并行计算。
HDFS详解:HDFS的设计遵循主从结构,包括一个NameNode作为主节点管理元数据,多个DataNode作为从节点存储数据块。心跳机制和Block Report确保了NameNode对DataNode状态的实时监控。HDFS的副本策略确保数据可靠性,通常每个文件都有三个副本,分别存储在不同机架上,以提高容错性。
MapReduce原理:Map阶段将输入数据分割成小块,然后在各个节点上并行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果聚合,生成最终输出。中间结果通过Shuffle和Sort过程进行排序和分区,为Reduce阶段做好准备。MapReduce模型简化了大规模数据处理,使得程序员可以专注于编写Map和Reduce函数。
YARN:随着Hadoop的发展,资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来,形成了YARN(Yet Another Resource Negotiator)。YARN作为一个通用的资源管理系统,允许多种计算框架如Spark、Tez等在同一个集群上运行。
Hadoop生态:Hadoop生态系统包括许多工具和服务,如HBase(分布式数据库)、Hive(数据仓库工具)、Pig(数据流处理)、Oozie(工作流调度)、ZooKeeper(分布式协调服务)等。这些工具扩展了Hadoop的功能,使其能更好地适应各种大数据应用场景。
Hadoop应用:Hadoop广泛应用于互联网公司的大数据分析,例如搜索引擎索引构建、广告定向等场景。
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