SF1R

SF1R 是一个分布式的存储搜索一体化海量数据引擎，源自 iZENECloud 团队多年的研发成果，并在商业网站上经受了严苛的考验。2014 年，iZENECloud 团队将 SF1R 以 Apache License 2 开源，希望与社区共同改进和维护。 SF1R 全称为 Search Formula 1 Revolution，是 iZENECloud 团队内部使用的搜索引擎项目代号。 SF1R 项目历史悠久，完全基于 C 语言开发，最新的 master 分支可以使用 C 11 编译。早期开发时参考了 Lucene 的索引设计并进行了改进，包括实时索引和更好的压缩手段（如 PForDelta 和 NewPFor）。 然而，在使用过程中，团队发现基于文件的 Lucene 索引在应对高并发和低延迟方面不具优势。鉴于大多数大规模搜索引擎的索引都完全放置在内存中，iZENECloud 团队为 SF1R 添加了 Zambezi 和 Suffix 两种内存索引，这两种索引都是业界最佳设计，大大提升了 SF1R 的性能。 iZENECloud 团队根据需求不断调整 SF1R，添加了众多功能，包括各种数据挖掘特性，并集成了推荐引擎，使其成为一个庞大的搜索、存储、推荐、挖掘一体化引擎，但也因此变得臃肿。 因此，在 2014 年，iZENECloud 团队对老版本的 SF1R 进行了大量裁剪，删除了数据挖掘和推荐引擎，只保留了搜索和存储功能，这就是 SF1R-Lite 项目。 目前，大多数应用都采用了 Lucene 以及基于 Lucene 的 Solr 和 Elasticsearch 等搜索解决方案。这些方案经过多年的改进，在通用化方面已经非常优秀。那么，为什么还要采用新的搜索方案 SF1R 呢？主要有以下三个原因： 基于 Java 的搜索方案在面临高压力场景时，由于 GC 的存在，经常会出现延迟抖动。SF1R 在实际应用中可以跑满全部 CPU（例如 16 核），并 7x24 小时不间断运行，没有上述抖动。 SF1R 采用的两种内存索引在性能上远高于常规方案，更能满足对性能要求苛刻的应用。 SF1R 拥有独特的优势，例如在单一节点上处理大量数据的能力。

Apache Spark

在数据分析过程中，R语言的数据可视化至关重要，能帮助用户深入理解数据模式和统计信息。\"R语言数据绘图包data1.rar\"提供了丰富的资源，包括详细的数据文件和学习指南。通过学习这些资源，用户可以掌握基础的R语言语法，如变量赋值、数据类型和控制流，进而使用plot()、hist()和ggplot2等函数创建各种精美的图表。

系统需求 操作系统: CentOS 6.4 x86-64 内核版本: 2.6.32-358.1.el6.centos.plus.x86_64 数据库版本: Oracle 12c R1 安装步骤 准备工作: 配置系统环境，包括创建用户、设置内核参数、安装依赖包等。 获取安装文件: 从 Oracle 官网下载 Oracle 12c R1 for Linux x86-64 的安装文件。 解压安装文件: 将下载的安装文件解压到指定目录。 运行安装程序: 以 root 用户身份运行解压目录下的 runInstaller 脚本。 按照图形界面: 根据安装向导的提示进行安装，包括选择安装类型、配置数据库选项等。 完成安装: 安装完成后，根据提示配置监听器并创建数据库。 验证安装 使用 SQL*Plus 连接到数据库，验证安装是否成功。

从入门到精通，通过案例深入学习数据挖掘与R语言。

Microsoft SQL Server 测试数据库示例 AdventureWorks2008R2_SR1。

Oracle 12c R1官方安装指南PDF提供了详尽的安装说明，是最权威和全面的安装指导手册。

MySQL GUI Tools 5.0 R12 Win32的第一部分提供了必要的工具和资源，用于简化MySQL数据库的管理和操作。这些工具包括图形界面管理工具和实用程序，提高用户的数据库管理效率和操作体验。用户可以通过这些工具轻松执行数据查询、管理表格、备份和恢复数据库等任务。

本指南详细介绍了oracle 12c的安装步骤，强调了安装过程中的注意事项，并解答了常见安装问题。

RCT-Simulation-v1项目提供基础的R代码，用于模拟随机对照试验。项目从简单的示例入手，逐步扩展到更复杂的代码。 初期示例尽量减少对高级R知识的依赖，仅在必要时才使用软件包，避免为R新手设置障碍。代码注释力求实用，但用户仍需具备R语言、随机对照试验和常用统计分析方法的基本知识。 RCT_Binary_Outcome 提供模拟两组平行臂随机试验的代码，该试验的结果为二元变量。RCT_Binary_Outcome_Interim_Efficacy_Manual 提供模拟两组平行臂随机试验的代码，该试验的结果也为二元变量，并添加了计划内的中期分析，其中包含基于疗效的终止规则。示例采用O'Brien-Fleming方法，中期分析计划在收集到50%的观测数据时进行。