选型原则

这份报告深入剖析了 Hadoop 生态系统中的各个开源组件，并对 Apache Hadoop 原生产品与 Cloudera、华为、大快搜索等厂商发行的 Hadoop 产品进行了多维度对比分析，涵盖架构设计、运行原理等关键技术细节，为您的 Hadoop 技术选型提供有力参考。

企业eHR软件选型攻略二详细解析。

基于当前市场上几款流行的Hadoop产品进行全面分析，考虑部署便捷性、功能、性能和成本等多方面因素，CDH与HDP是推荐的选择。根据具体使用场景，功能全面且部署案例丰富的CDH是首选；而追求部署快捷和易上手的情况下，开源纯度高、支持ApacheHCatalog的HDP也是优秀选择。此外，HDP的Stinger技术显著优化了Hive项目，对于初学者提供了易于使用的沙盒环境。

优化目标：减少服务器资源消耗，优化设计和编码两方面 设计方面：- 依赖 Oracle 优化器并提供优化条件- 使用合适的索引，了解索引的双重效应，考虑列的选择性 编码方面：- 利用索引，避免大表全表扫描- 合理使用临时表- 避免编写过于复杂的 SQL- 在不影响业务的前提下，减小事务粒度

Principles of Data Mining 是数据挖掘领域的权威教科书，内容全面，深入浅出，是学习数据挖掘的理想参考书。

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

SQL优化通用原则的目标是减少服务器资源消耗（主要为磁盘IO）。设计方面应尽可能依赖并为Oracle优化器提供条件：选择合适的索引以利用其双重效应和列的选择性。编码方面，充分利用索引以避免大表全表扫描；合理使用临时表；避免编写过于复杂的SQL语句，可考虑拆分为多个语句解决问题；在不影响业务的前提下，减小事务的粒度。

大数据应用场景及技术选型指南，适合初学者入门阅读。

主键特性： 主键可以是单个字段或多个字段的组合（复合主键）。 主键值必须唯一且非空（对于复合主键，每个组成字段都不能为 NULL）。 主键设计原则： 为每张表定义一个主键，避免使用空值或重复值。

【MySQL表格设计原则详解】是关于数据库设计的详细介绍，涵盖了多个关键知识点，提升数据库设计能力。在设计数据库表时，遵循一定的原则至关重要。以下是这些原则和相关技术的详细说明：1. 表格设计原则：- 简化单表：确保每个表专注于单一的业务实体，减少跨表关联，降低复杂性。- 数据冗余：适度的数据冗余可以减少关联查询，提高性能。但这需要权衡，因为可能导致数据一致性问题。- 数据分割：限制表的字段数量不超过30个，以保持表格的清晰度和管理效率。- 数据归档：将冷数据和热数据分离，以优化性能和存储资源。- 数据标签化：避免状态拼凑，使数据更易于管理和理解。2. 字段设计：- ID生成机制：可以选择自增