Hadoop的历史背景和基础知识

SPC 过程统计的资源还蛮全的，尤其适合刚上手质量控制的前端或者测试同学。历史背景讲得比较清楚，为什么会有 SPC、它了什么问题、和传统质量检验的区别这些，都有展开。内容虽偏向制造业，但概念挺通用，做数据监控和异常检测也能用得上。再说了，谁不想提前发现问题、少踩点坑？

Powerpoint幻灯片介绍补丁和旋转函数的使用方法。包括13个示例，展示如何有效绘制2D和3D补丁，并使用旋转将其移动。幻灯片中包含漂亮的动画和丰富的示例。

嘿，作为前端开发者，如果你对大数据和数据仓库感兴趣，得知道大数据数据仓库是企业大规模数据不可缺少的部分。它通过像Hadoop和Hive这样的开源框架来应对 PB 级数据的存储和需求。说到数据仓库，它通常会有几个分层，像是数据缓冲区（ODS）和基础数据模型（DWD），这些层次帮你更好地管理数据，避免重复开发，还能提高查询效率。 数据模型的选择关键。比如星型模型和雪花模型，各有各的优势。星型模型结构简单，查询性能挺不错，但会有些数据冗余；而雪花模型通过规范化减少冗余，存储更节省，不过查询性能稍差一点。 此外，数据仓库的构建流程也挺重要，像业务调研、采集数据样本这些步骤都能你更清晰地理解需求，并确保

Oracle基础知识的概述非常全面，无论是工作还是学习都非常实用。

Hadoop 的基础知识面试题合集，真的是前端同学了解大数据环境的好帮手。虽然咱平时写页面写 JS，但项目一旦对接大数据平台，像 Hadoop 这类基础概念就得心里有数。文档讲得挺系统，从运行模式、组件结构到配置文件、故障恢复一网打尽。讲得不啰嗦，还蛮接地气，看完基本能搞清楚它怎么跑、哪里容易出问题。你要是最近在看后台联调或者系统集成，强烈建议抽点时间过一遍。

Hadoop 的入门知识点和发展史，算是新手上路的必修课了。讲得比较通俗，适合你刚接触大数据的时候翻一翻，像看地图一样，一下就知道该往哪儿走。 Hadoop 的核心概念讲得还挺清楚，从MapReduce到HDFS，都有提到，没啥废话。尤其是分布式存储那块，解释得比较贴地气，理解起来不费劲。 发展历程部分挺有意思的，从最早的 Nutch 项目聊起，到 Yahoo 接手，Apache 孵化出来整个生态，像看技术圈的“创业故事”。对了解行业背景挺有。 如果你想更深入看看HDFS的结构或者部署细节，我这边也顺手挑了几个还不错的扩展资料，配合着看，事半功倍： Hadoop HDFS 分布式存储机制

了解OGG的基本概念。

Adaptive Server® Enterprise 性能和调优系列文章介绍了 ASE 的基本性能概念和调优最佳实践。

该指南为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 提供基础知识，涵盖数据存储原理、写入和读取操作等内容。