数据支持

Greenplum数据库客户端推出了pgAdmin3-1.16版本，相比以往版本，此版本增加了数据导入功能，操作更加便捷高效，提升了用户体验。

数据仓库：决策支持的数据基石 数据仓库并非简单的数据库，它以支持管理决策为核心目标，具备以下鲜明特征： 面向主题: 数据组织围绕特定主题，如“产品”、“客户”等，提供决策所需的简明信息视图。 数据集成: 整合来自多个异构数据源的数据，消除信息孤岛，构建统一数据视图。 时变性: 数据存储包含时间维度，记录历史变化，为决策提供全面的时间视角。 非易失性: 数据相对稳定，主要用于分析和查询，与实时操作数据分离，确保数据安全。 数据仓库作为决策支持数据模型的物理实现，为企业战略决策提供信息支撑，并通过整合异构数据源，构建支持结构化查询、分析报告和决策制定的体系结构。

技术支持涵盖了多种物理数据源，如OLTP和ODS系统、数据仓库、数据马特、SAP、Oracle PSFT、Siebel以及自定义应用程序文件，包括Excel和Lotus。语义对象层物理数据源数据模型的生成（SQL Gen Metadata）、主机业务流程、分布式查询、维度、层次结构、指标、分区、聚合规则、时间序列、缓存和映射。

MySQL 数据库支持与 Apache、PHP 和 Java 等多种环境和语言协同工作。

数据挖掘领域涌现出众多方法，其中支持向量机以其独特的优势备受瞩目。 支持向量机，作为一种机器学习算法，在高维数据分析中展现出强大的分类和预测能力。其核心思想在于构建一个最优超平面，将不同类别的数据点以最大间隔分隔开来，从而实现精准分类。 凭借其坚实的理论基础和出色的泛化性能，支持向量机在诸多数据挖掘任务中得到广泛应用，例如： 文本分类：区分垃圾邮件和正常邮件 图像识别：识别图像中的物体 生物信息学：分析基因序列数据 深入理解和掌握支持向量机，将为我们解锁数据背后的宝贵信息，赋予我们洞察未来的能力。

Oracle产品文档提供了广泛的支持和指导，帮助用户有效管理和优化其数据库系统。

Windows 系统上跑 Hadoop 的时候，Hadoop.zip里的内容还挺关键的，尤其是那个winutils.exe。多人装完 Hadoop 后发现命令跑不起来，率就是少了它。它其实是个桥梁，让 Hadoop 能在 Windows 上模仿 Linux 的操作，像管理 HDFS 文件、跑 MapReduce 啥的都靠它支撑。 压缩包里的hadoop.dll和hdfs.dll也蛮重要的，前者帮你跑 Hadoop 服务，后者则让你能读写 HDFS。这两个不放进去，多功能都不灵。是你用 Java 写点测试代码，不加载这些 DLL，调试都跑不通。 说到配置，主要是把bin目录加进PATH，搞定几个

获取MAMCACHED所依赖的必要JAR，方便项目开发。

SQLite Security ODBC 驱动程序提供 ODBC 访问 SQLite 数据库的能力，并透明加密 SQLite 数据库。

通过改进oracle支持服务，提升系统运行效率和用户满意度。