DB2技术路线图详解

大数据技术进阶路线 基础阶段 编程语言：Java 或 Python Linux 基础操作 Hadoop 生态系统：HDFS、MapReduce、YARN 分布式数据库：HBase 数据仓库：Hive 进阶阶段 实时计算：Spark、Flink NoSQL 数据库：MongoDB、Cassandra 消息队列：Kafka 数据湖：Delta Lake 机器学习：Spark MLlib、TensorFlow 高级阶段 云计算平台：AWS、Azure、GCP 容器技术：Docker、Kubernetes 流处理：Kafka Streams、Spark Streaming 数据治理：数据质量

探索 MySQL 复制和 MySQL Fabric 的最新发展方向。

大数据方向的学习图谱，清晰直观，一张图就能理清整个路线图，蛮适合刚入门或者想系统梳理知识的你。涉及的数据、Hadoop 框架、日志这些内容都囊括了，嗯，看着不费劲，用起来也方便。 数据的入门路径不算复杂，先掌握基本的数据清洗、可视化，慢慢往机器学习靠。你可以看看这个大数据的资料，内容比较实用，案例也接地气。 Hadoop 的 HDFS+MapReduce组合，适合批量大文件，架构上有点像工厂的流水线。你平时如果要上百 G 的日志数据，这篇Hadoop Linux 大数据框架文章挺适合拿来练手。 日志这块别忽视，尤其是做后台埋点或者性能的时候关键。网页日志怎么？这篇大数据与网页日志文件讲得还不错

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

深入探究DB2特性与功能，掌握数据库管理精髓。

公共路线图的 dynobase-roadmap，挺适合想深入了解 Dynobase.dev 发展方向的你。Dynobase.dev 专注做Serverless架构下的NoSQL数据库体验优化，核心用的就是 AWS 的DynamoDB。路线图里会定期更新新功能、性能改进、界面优化等信息，方向还蛮明确的。像支持全局二级索引、TTL、增强查询性能，都在计划内，甚至还有考虑多云平台支持，比如 Google、Azure 也在考虑中。无服务器嘛，说白了你不用操心部署运维那一套，写完代码就能跑。Dynobase 又加了一层工具封装，比如表管理、查询编辑都更友好，省了多时间。路线图文档建议你每隔一阵翻一下，说

DB2 pureXML是IBM开发的一种XML数据库技术，允许将XML文档直接存储在数据库中，并使用包含XQuery和XPath的SQL来查询和操作这些文档。pureXML使得数据库能够高效处理和管理XML数据，极大地增强了数据的灵活性和查询能力。XQuery是一种用于查询XML数据的标准语言，允许用户根据文档结构和内容进行复杂的数据查询和分析。

DB2数据同步是一个重要的技术领域，特别适合那些希望深入学习DB2的人士。它提供了关键的参考和学习资源。

DB2技术参考大全是关于DB2数据库的全面解读和技术指南，涵盖了从基础概念到高级应用的所有内容。