PRBS产生原理简介

PostgreSQL 的架构设计挺精妙的，不仅稳定，而且高效。它通过多个进程来分担任务，让整个数据库系统更易管理和扩展。比如，postmaster进程负责监听客户端求，而每个查询都会启动独立的后端进程，避免了线程之间的复杂竞争。内存管理方面，它通过shared buffer来缓存常用数据，这样能提高性能。而且，MVCC的实现方式保证了高并发情况下数据的稳定性，避免了传统锁机制的性能瓶颈。WAL机制又保障了系统在崩溃时的数据一致性，真的是保证数据安全的关键。，PostgreSQL 适合对数据一致性和高可用性有要求的应用。如果你对数据库性能优化感兴趣，深入了解这些原理一定有。

Flume 概述 Flume 是一个分布式、可靠、高可用的日志收集、聚合和传输系统。 Flume 特征 数据流模式：数据从源头（Source）流向通道（Channel），最后到达汇（Sink）。 可靠性：保证数据可靠传输，即使在系统故障或网络中断的情况下。 可扩展性：支持水平扩展，可根据需要添加组件来处理更大的数据量。 灵活性：支持多种数据源和汇，可轻松与现有系统集成。 Flume 组件 Source：收集数据的组件。 Channel：存储和缓冲数据的组件。 Sink：将数据传输到最终目标的组件。 Flume 配置 Flume 配置使用配置文件进行配置，指定数据流、组件和处理选项。 F

你会对数据挖掘中的关联规则产生兴趣，尤其是在使用 SPSS-Clementine 进行时。通过计算支持度和置信度来提取关联规则，可以你发现数据中的潜在模式。比如，假设你在做零售数据，发现购买面包的顾客通常也会买牛奶。那么，这就是一个典型的关联规则。你可以通过公式计算规则的置信度，来判断这个模式是否可靠。在 SPSS-Clementine 中，运用这些规则进行，操作相对简单，效果也蛮显著的。如果你刚接触这块，建议先掌握基本概念，再深入了解不同类型的关联规则挖掘算法。你可以查看相关的资料和教程，掌握更多技巧，提升的准确性。

Spark-SQL工作原理： SqlParseAnalyserOptimizerSparkPlan

Redis 的高性能键值存储，安装部署其实也没那么复杂。它的伪分布式搭建方式挺适合本地测试，想研究主从复制、哨兵、集群架构，这份文档都讲得蛮清楚。操作命令也都列得挺全，新手上手也不难，老手复习也合适。适合拿来当个工具书放着，随时翻翻。

HDR数据库简介及原理tHDR（Hierachical Data Replication）技术是informix server产品自带的一个功能，中文名称为：高可用性数据复制。即由一个主用数据库服务器和一个辅助数据库服务器构成一个hdr对。HDR一旦被启动后，HDR对中的主用服务器上数据的任何变化都被复制到辅助服务器上，当主用服务器发生宕机等错误时将由辅助服务器接管充当主用服务器，以满足24小时不间断的业务要求。 thdr数据库操作中主库可以进行读写操作，而备库只可以进行读操作。当在主库中建立表、增删改数据时，会自动同步到备库。

L1产生候选集C2： 项集 ｛I1，I2｝｛I1，I3｝｛I1，I4｝｛I1，I5｝｛I2，I3｝｛I2，I4｝｛I2，I5｝｛I3，I4｝｛I3，I5｝｛I4，I5｝

设计数据库结构时，需深入分析现实世界和用户需求，选择合适的模式。规范化步骤在此过程中至关重要。

A：离散值 生成：二叉树