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在本大数据实战系列中，我们将深入探讨大数据处理的核心概念和关键技术，这些技术在当今信息化社会中具有重要意义。大数据不仅仅是海量数据的处理，更是如何高效地从中获得有价值的见解。参与者将有机会亲自实践，深入体验大数据的魅力。基础架构通常基于Hadoop生态系统，包括开源的HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，将数据集分块存储在多台服务器上，提供高容错性和可扩展性。MapReduce是一种并行处理模型，用于生成和处理大规模数据。搭建大数据平台需要下载Hadoop发行版，配置环境变量，并正确设置核心配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。此外，还需安装YARN来管理资源调度。此外，学习NoSQL数据库如HBase，建立在HDFS上，适合实时读写操作，并提供强大的索引和查询功能。数据清洗和预处理通常使用Apache Pig或Apache Hive，分别提供高级数据处理语言和基于SQL的接口，简化大数据分析。另外，Spark作为一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持多种工作负载，包括批处理、交互式查询和流处理。学习Spark核心模块如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib将极大地增强实战项目的能力。

数据库镜像的延续指数据库管理系统自动复制整个数据库或其关键数据到另一个磁盘。镜像技术确保主数据与复制数据的一致性。（见图7.5a）

数据特点：- 真实可靠- 涵盖预算数据和实际数据- 多个组织的数据整合和共享- 支持多版本预算的创建和对比- 强大的历史数据库- 数据不仅限于会计领域

IT行业中，数据库是至关重要的组成部分，尤其是在数据存储和管理方面。MySQL和Oracle作为两大主流数据库管理系统，在企业应用中占据主导地位。求职者需要掌握这两种数据库的基本概念及SQL语言，以备面试之需。详细讨论了MySQL与Oracle数据库的知识点，以及SQL的基本语句。MySQL作为开源、免费的关系型数据库系统，以其高效、稳定和易用性著称。面试中常见问题涵盖ACID特性、存储引擎如InnoDB与MyISAM的比较，以及触发器和存储过程的使用。Oracle则是全球领先的商业数据库解决方案，支持复杂数据类型和高级并发控制。面试时需了解其表空间、分区、Materialized View及RMAN备份恢复策略等特性。此外，SQL语言在MySQL和Oracle中的重要性不言而喻，常见面试题包括选择查询、联接查询、子查询、聚合函数和分页查询等。

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当今企业战略核心聚焦于客户和股东价值。然而，分析技术往往过度关注复杂的技术和统计数据，而忽视了长期价值创造。Verbeke、Bravo 和 Baesens 合著的《Profit-Driven Business Analytics》一书恰逢其时地提出了一种亟需的转变：将分析技术发展为成熟的、增值的工具。该书建立在作者团队丰富的研究和行业经验之上，对于任何希望利用分析技术创造价值并获得可持续战略优势的人来说都是必读之作。尤其在当今这个可持续价值创造的新时代，追求长期价值必须由可持续发展的强大组织来推动。随着公民参与和社会贡献逐渐成为关键的战略支柱，企业雇主的角色也在不断演变。

在Facebook的运营中，质量保障策略是其成功的关键因素之一。作为一个拥有数十亿用户的社交平台，Facebook通过持续部署（Continuous Deployment）机制，采取了一种更为谨慎和细致的发布策略。不同于传统的CD，Facebook的内部代码和bug修复每天发布两次，而生产代码则每周更新一次。这得益于其架构允许独立的微小更改，可以低成本地实施。 为了确保新功能的安全性和稳定性，Facebook使用了Gatekeeper工具来控制用户功能访问，这种方法被称为“暗启动”（dark launching）。这种方式允许新功能在部分用户中进行秘密测试，之后逐步推广到所有用户。此外，Facebook非常注重代码所有权，开发人员不仅负责编写代码，还需承担代码的运维责任。这种文化促进了开发人员对代码质量的重视，避免了问题责任的外包。 在代码库管理方面，大多数源文件由少数工程师负责，其中三分之一的代码由单一工程师修改，四分之一的代码由两位工程师维护，仅10%的文件涉及7位以上工程师，这显示出代码库的长尾分布现象。 Facebook的测试策略以自动化为主，开发人员需编写单元测试、回归测试及自动化性能测试，并依赖A/B测试收集用户反馈。代码审查在质量保障流程中至关重要，每行代码需经至少一位非作者工程师的审查，以发现潜在缺陷并推广编码最佳实践。在安全性上，Facebook强调用户数据保护和持续监控，以确保平台的安全。 通过持续部署、代码所有权、自动化测试、暗启动、代码审查和用户反馈，Facebook建立了一个高效、可靠的质量保障系统，确保全球用户享受稳定和安全的服务。

通过大数据分析，城市决策者可以深刻理解城市中的人口流动、资源分配和社会互动模式，从而制定更具针对性和可持续性的政策，提升城市居民的生活质量。

随着5G通讯网络的快速发展，传统的人工选址和分类方法已不再适应其发展速度和工作强度。在可持续发展和绿色经济的背景下，如何进行合理的基站选址和分类管理已成为当前的紧迫问题。本研究团队针对此问题进行了深入建模，采用了多目标规划和0-1规划相结合的优化模型。为解决弱覆盖问题，我们利用智能优化算法——粒子群算法，通过成本和覆盖率综合考量，最终选定了3303个宏基站和218个微基站，总成本为33248，覆盖了167138个弱覆盖区域，覆盖率达到91.43%。同时，针对模型一和模型二进行了算法改进，提升了选址方案的精确度和效率。

通过视图进行数据的插入、删除和修改是SQL Server中的重要操作。由于部分视图更新无法直接映射到基表的更新，关系数据库系统通常只允许对特定的行列子集视图进行更新。例如，将视图IS_Student中学号为95002的学生姓名修改为“刘辰”，可以转换为UPDATE IS_Student SET Sname = ‘刘辰’ WHERE Sno = ‘95002’。