持续执行

数据特点：- 真实可靠- 涵盖预算数据和实际数据- 多个组织的数据整合和共享- 支持多版本预算的创建和对比- 强大的历史数据库- 数据不仅限于会计领域

部署后的优化，一直是多人容易忽略的环节。Golang 高级编程里提到的持续优化方法还挺实用的，不光讲怎么提升模型精度，还聊了数据质量、适配性这些实打实的问题。模型刚上线，效果还行，但时间一长，数据变了、需求也变了，模型不跟着调一调，快就废了。模型的适用范围要随时扩，数据也得越用越准。不然用起来心里没底，出点问题也不知道是不是模型太旧了。书里说得挺直接：要想模型不被边缘化，靠的就是持续打磨。这点我认同，尤其是工业场景下，稳定性第一，别为了更新把系统搞崩了。还有个重点是模型结构要灵活，不能太死板。你想啊，万一业务逻辑一改，模型压根不支持，那维护成本就上天了。所以开发阶段就得多想一步，提前预留调整的

在本大数据实战系列中，我们将深入探讨大数据处理的核心概念和关键技术，这些技术在当今信息化社会中具有重要意义。大数据不仅仅是海量数据的处理，更是如何高效地从中获得有价值的见解。参与者将有机会亲自实践，深入体验大数据的魅力。基础架构通常基于Hadoop生态系统，包括开源的HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，将数据集分块存储在多台服务器上，提供高容错性和可扩展性。MapReduce是一种并行处理模型，用于生成和处理大规模数据。搭建大数据平台需要下载Hadoop发行版，配置环境变量，并正确设置核心配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-sit

运行需要几天才能完成的Matlab程序？担心电脑自动进入睡眠状态？ SleepNo.m 可以帮助你！它通过每 60 秒轻微移动鼠标，保持电脑处于活动状态，确保程序顺利运行。

数据库镜像的延续指数据库管理系统自动复制整个数据库或其关键数据到另一个磁盘。镜像技术确保主数据与复制数据的一致性。（见图7.5a）

当今企业战略核心聚焦于客户和股东价值。然而，分析技术往往过度关注复杂的技术和统计数据，而忽视了长期价值创造。Verbeke、Bravo 和 Baesens 合著的《Profit-Driven Business Analytics》一书恰逢其时地提出了一种亟需的转变：将分析技术发展为成熟的、增值的工具。该书建立在作者团队丰富的研究和行业经验之上，对于任何希望利用分析技术创造价值并获得可持续战略优势的人来说都是必读之作。尤其在当今这个可持续价值创造的新时代，追求长期价值必须由可持续发展的强大组织来推动。随着公民参与和社会贡献逐渐成为关键的战略支柱，企业雇主的角色也在不断演变。

统计过程控制 SPC 的资源集合，挺实用的，尤其是你要搞质量管理或者制程优化。SPC 的统计图表、CPK 计算、过程监控这些都有，配套资料也比较全。不光有 Excel 的技巧，还有 MATLAB 的仿真支持，复杂模型也不含糊。像CPK这种制程能力，手工算麻烦，用 Excel 就快多了。你可以直接套模板，数据一贴，图表立马就出来。蛮适合日常工厂制程数据。要是你在搞控制图，控制图怎么选、怎么读数，文章里也有。像Xbar-R 图、P 图这些都能找到用法。还有一篇挺硬核的，用 MATLAB 和 Simulink 建模仿真，适合喜欢动手试的同学。想深入搞控制策略，可以看看。哦对了，如果你写 MySQL

国控点全国 PM2.5 站点监测数据（2013~至今）持续更新中，数据还是挺全面的，适合对环境质量、空气质量监控有兴趣的同仁。你可以通过这个资源，实时获取全国范围内的 PM2.5 数据，趋势，做点数据什么的。适合用来做环境监测或者空气质量相关的项目。嗯，数据一直在更新，挺稳定的，质量也是比较有保障的。 如果你是搞前端开发的，应该知道做数据可视化时，获取实时数据就重要，这个资源的 PM2.5 数据，可以让你轻松绘制实时监控图表，展示空气质量的动态变化。推荐给需要展示实时数据的开发者，直接接入 API，起来会更方便。 不过，记得检查数据源的稳定性哦，虽然一般情况都稳定，但偶尔的更新延迟也要考虑进去

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。