数据体系

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逻辑结构：描述数据元素之间的关系，如线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图）和抽象数据类型（集合、队列）。 存储结构：描述数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作：定义针对每种数据结构的基本操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 算法：- 算法设计：将解决问题的步骤形式化为指令，使得计算机可以执行。- 算法特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。- 算法分类：排序算法、查找算法、图论算法、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。- 算法分析：评

大数据方向的学习路线里，Hadoop、Hive、HBase和Spark这些技术就像四驾马车，想入门或者精进都少不了它们。这份课程体系整理得挺系统的，从基础到高级全覆盖，适合想扎实掌握数据工程的你。教程内容还细到每个模块都有实际操作指南，比如 HDFS 命令、MapReduce 案例、Hive QL 优化啥的，拿来就能用，效率也高。 Hadoop 的内容全，从搭建集群、HDFS 权限、命令手册到 Shell 脚本、DistCp 和 MapReduce，每一块都讲得明明白白。像是hdfs dfs -put和distcp的使用细节也有提到，挺实用的。 Hive 部分也不只是教你怎么写 SQL，更是把

本课程将深入剖析Hadoop的起源和体系架构，帮助您全面理解这个大数据处理平台。

在 Oracle数据库 的架构体系中，主要包括多个关键组件，协同工作来实现数据库的高效运转。Oracle架构通常由三个层次组成：物理层、逻辑层和视图层。物理层包括数据文件、控制文件和日志文件等，负责数据的存储和管理；逻辑层则包括表空间、数据库对象等，定义了数据的逻辑结构；而视图层则为用户提供对数据库的交互接口。此外，Oracle数据库体系还包括重要的功能模块，如实例、数据字典和共享内存等，它们共同确保数据库的高可用性和高性能。

MySQL Redis 事务

Oracle 数据库体系结构是理解 Oracle 数据库工作原理的关键。它定义了数据库的各个组件以及它们之间的交互方式，对于数据库管理员、开发人员以及任何想要深入了解 Oracle 数据库的人来说都是至关重要的知识。

1.账户：收入和支出的主要对象实体。 2.支出：该账户的支出金额。 3.收入：该账户的收入金额、 4.余额：该账户在进行收入以及支出事件之后当前金额数。 5.支出清单：账户每次详细的支出记录。 6.收入清单：账户每次详细的收入记录。

大数据产品的测试体系说起来复杂，但梳理下来其实也就那几件事：数据测得准、流程跑得稳、性能扛得住。这篇总结就挺全的，讲了生态、流程、类型、痛点，还有不少实践经验，思路清晰，落地性也强。对新手和有几年经验的同学都挺有。 大数据测试的知识点梳理蛮全的，从技术生态到具体测试流程都讲得挺细。比如测试流程分成准备、设计、执行、几个阶段，每一步都能落到实处，不是那种泛泛而谈的总结。 数据质量测试和性能测试是重点，完整性、准确性这些指标不说清楚，出了问题可不是小事。而且这篇里有讲到ETL 测试，关注点就是提取、转换、加载这几个环节有没有坑。 测试痛点那段真实，什么效率低、工具不够用、平台兼容问题，确实是日常容

大数据体系的搭建，其实绕不开一个字——“实”。作者的经历就挺典型：从网易的银河统计系统，到内容发布 CMS，再到全栈操刀的红演圈 App，都是硬实战堆出来的。文章里分享的内容不止有架构思路，还有实际踩过的坑，对开发者蛮有启发。是多系统接入和高并发场景下的方式，讲得还挺细。看完你会突然想起自己项目里那些混乱的数据流逻辑，嗯，是时候整理一下了。