20门课程

Oracle内部数据库培训指南详细介绍了20门必修课程，涵盖了从基础到高级的数据库管理技能。

技术进步引领下，我们可以通过以下查询语句选取选修了三门以上课程的学生学号：SELECT Sno FROM SC GROUP BY Sno HAVING COUNT(*) > 3。

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MySQL 面试20问 MySQL 中有几种数据类型？ 什么是主键和外键？ 如何创建一个 MySQL 数据库？ 如何选择数据库？ 如何创建一个表？ 如何插入数据到表中？ 如何从表中选择数据？ 如何更新表中的数据？ 如何删除表中的数据？ 什么是索引？ 如何创建索引？ 什么是视图？ 如何创建视图？ 什么是存储过程？ 如何创建存储过程？ 什么是触发器？ 如何创建触发器？ 什么是事务？ 如何使用事务？ 如何优化 MySQL 查询？

9.4数据倾斜9.4.1合理设置Map数。通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或多个map任务。主要的决定因素包括input的文件总个数、input的文件大小以及集群设置的文件块大小。是不是map数越多越好？答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成。而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，这会造成很大的资源浪费。同时可执行的map数也是受限的。是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？答案也是不一定的。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或两个小字段，却有几千万的记录。如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做肯定也比较耗时。针对上述问题，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数。9.4.2小文件合并以减少map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat则没有这种功能。执行set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 9.4.3复杂文件增加Map数，当input的文件都很大且任务逻辑复杂时，map执行非常缓慢，可以考虑增加Map数，使每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。增加map的方法为：根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式调整。

利用MATLAB中的人工神经网络（ANN）对XOR门进行分类的方法。

（1）配置历史服务器的设置，包括mapred-site.xml中的参数配置：mapreduce.jobhistory.address设为hadoop102:10020，mapreduce.jobhistory.webapp.address设为hadoop102:19888，并通过sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令启动历史服务器。您可以通过访问http://192.168.1.102:19888/jobhistory查看作业历史记录。（2）创建原始数据表、空id表和合并后的数据表。

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3.1 数据集成3.1.1 爬虫管理爬虫管理页面主要负责对爬虫脚本进行新建、编辑和管理。如果需要管理某个特定的爬虫脚本，可以通过该页面进行操作。

该包含20个.arff格式数据集，源自机器学习和数据挖掘开源软件Weka。