数据存储与处理

创建存储过程和触发器 查询、删除和应用存储过程和触发器

大数据技术的全景梳理书还真不多，这本《大数据技术原理与应用》就挺值得一看。内容从概念、存储到应用，讲得比较系统，适合刚入门或者想捋清思路的人。Hadoop、Spark这些常见技术也都有提到，嗯，框架清晰，讲得不啰嗦。 清楚的大数据架构图，配合具体案例，比如怎么日志数据，怎么做用户行为，看着不会发懵。HDFS的也比较贴地气，讲了它怎么拆分大文件、怎么保证不丢数据，理解起来没啥门槛。 数据部分也讲得还不错，MapReduce流程清晰，还穿插了一些小技巧，像是怎么优化任务、怎么分区调度，这些对实际项目挺有用。再加上有配套的练习题，你要是动手做一做，会更有感觉。 如果你之前对大数据只是听说过但没系统学

Oracle XML开发手册是一本针对XML在Oracle数据库中应用的权威指南，主要涵盖了XML技术与Oracle数据库的集成、存储和处理等方面。XML（eXtensible Markup Language）是一种用于标记数据的语言，广泛应用于数据交换和存储，尤其是在企业级信息系统中。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统，对XML的支持非常全面，使得XML数据可以无缝地与关系型数据进行交互。手册的前五章通常会介绍以下关键知识点：1. XML概述：首先会介绍XML的基本概念，包括XML的结构、语法和验证机制，如DTD（文档类型定义）和XML Schema。还会讲解XML的主要优势，如

在海量数据存储领域，NoSQL占据着不可忽视的地位。CAP、BASE、ACID 这些经典原理，曾为其发展提供重要指导。 CAP 定理 数据一致性（Consistency）：所有节点访问相同最新数据副本。 高可用性（Availability）：可读写状态始终保持，停工时间最小化。 分区容错性（Partition Tolerance）：可容忍网络分区。 例如，传统数据库通常侧重 CA，即强一致性和高可用性；而 NoSQL 和云存储则通常选择降低一致性，以换取更高的可用性和分区容忍性。 ACID 原则 根据 CAP 分类，ACID 原则多用于 CA 型关系数据库。 值得注意的是，近年来随着实时

现代信息技术领域中，Linux操作系统以其开源、稳定和高效的特性，在大数据处理中扮演着至关重要的角色。Linux提供了多种工具和框架，如Shell脚本、MySQL主从复制、多种数据存储方案以及自动化数据采集功能，用于管理和处理大规模数据。这些工具不仅包括HDFS等分布式文件系统，还有NoSQL数据库如MongoDB和传统的RDBMS如MySQL，以及利用Hive进行大规模数据处理和分析。

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

Hive 的数据存储有许多值得注意的技术点，RCFile存储方式就是其中一个。在这种存储结构中，表格是被水平划分的，每个划分叫做行组，行组内部的列是独立存储的，这样做的好处是能够有效提高查询效率。RCFile的一个亮点是它采用了列维度的压缩方式，使用了懒解压技术，避免了不必要的解压操作，提升了性能。行组的大小可以灵活调整，，调整时需要在数据压缩和查询性能之间找到一个平衡。如果你正在做与数据存储相关的工作，这个技术方案值得一看。

关于存储过程如何进行分页操作，希望这些方法对大家有所帮助，可以尝试应用。

这门大数据课程蛮适合初学者，是对零基础的朋友。由厦门大学的林子雨老师主讲，课程内容覆盖了大数据的基础知识、存储、和等方面。最关键的是，课程不仅了理论知识，还结合了实际应用，你快速掌握大数据技术。也挺生动，结合了多实际案例，学习起来不枯燥。配套教材《大数据技术原理与应用》已经被不少高校采用，学习完这门课程，你的理解就会更透彻，能真正上手做一些大数据项目。课程的相关资源也丰富，像Spark、Linux、Matlab等技术都有涉及，如果你对这些感兴趣，课程里也有，挺实用的。总体来说，如果你刚开始接触大数据，这门课程还是蛮值得推荐的，入门难度不大，逐步深入也能你构建起完整的知识体系。

SQL Server数据库中，事务管理是确保数据完整性和一致性的关键机制。它将一系列操作组合成不可分割的工作单元，通过BEGIN TRANSACTION启动新事务，COMMIT TRANSACTION提交事务以永久保存更改，ROLLBACK TRANSACTION撤销事务并回滚到初始状态。此外，存储过程和触发器也是SQL Server中数据管理的重要组成部分。存储过程可以批量执行SQL语句，而触发器则是在数据库中特定事件发生时自动执行的SQL语句集。