深度解读知识抽取与挖掘

数据模型概览 数据预处理技术剖析 数据仓库及其应用 大型数据挖掘深入 数据分类方法详解

深度解读局域网与广域网 局域网（LAN） 覆盖范围较小，通常在一栋建筑物、一个办公室或一个家庭内。 数据传输速率高，延迟低。 易于搭建和维护，成本相对较低。 常用的局域网技术包括以太网和无线局域网。 广域网（WAN） 覆盖范围 geographically 广泛，可以跨越城市、国家甚至全球。 数据传输速率相对较低，延迟较高。 搭建和维护成本较高，需要依赖电信运营商提供的服务。 常用的广域网技术包括专线、帧中继、ATM 和 VPN 等。 局域网与广域网的比较 | 特征 | 局域网 | 广域网 || -------- |

《知识发现和数据挖掘》是中国大陆知名学者史忠植的经典著作。本书详细讲解了知识发现和数据挖掘的核心理论与应用，深受数据科学领域研究者和实践者的欢迎。通过系统的方法论和丰富的案例，本书不仅探讨了数据处理的复杂技术，也深入分析了数据挖掘在商业决策、人工智能和大数据分析中的实际应用。

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

韩家炜先生的著作《数据挖掘：概念与技术》中文版，以 PDF 格式呈现，深入探讨数据挖掘领域的核心概念和实用技术。

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本篇内容着重探讨 Hadoop 第二版 的核心内容，深入浅出地剖析其架构原理、功能模块以及应用场景。

数据抽取是将数据从异构系统中提取到数据仓库或其他分析平台的过程。它涉及远程分布式提取模式，并使用各种方法，包括使用 SQLPlus、OCI、ProC、Oracle UTIL_FILE 和 Oracle Export Utility。

将深入剖析 Kafka 源码，以图文并茂的方式解析其生产和消费模型，帮助读者快速掌握 Kafka 核心知识。 我们将从以下几个方面进行展开： 生产者客户端源码分析: 消息发送流程与核心组件 分区策略与消息可靠性保证 序列化机制与自定义配置 消费者客户端源码分析: 消费组与消费位移管理 消息拉取与消费流程解析 消息确认机制与异常处理 服务端源码分析: 主题与分区管理机制 消息存储与索引结构 高可用性与数据一致性保障 通过对 Kafka 源码的深入分析，读者将能够： 深入理解 Kafka 生产和消费模型的内部工作机制。 掌握 Kafka 核心组件的实现原理。 学习 Kafk