信息工作

《经济学人》杂志大胆宣称，数据现在是“世界上最有价值的资源”。但是，正如 Kenett 和 Redman 细致描述的那样，释放数据的价值需要的不仅仅是技术上的卓越。 《数据科学的真正工作》这本书探讨了理解问题、处理质量问题、与决策者建立信任、将数据科学团队置于正确的组织位置以及帮助公司成为数据驱动型企业。 这些工作区分了优秀的数据科学家和伟大的数据科学家，区分了做出边际贡献的团队和推动业务发展的团队，区分了从数据中获取一些价值的公司和数据真正成为“最有价值的资源”的公司。 这两位作者是分析、数据管理和数据质量方面的世界级专家；他们对这些主题的了解比我们大多数人所知的还要多。他们的著作...

查询所有从事CLERK工作的雇员姓名及其部门名称、部门人数。 SQL查询语句： SELECT e.ename AS employee_name, d.dname AS department_name, COUNT(e.empno) AS department_count FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE e.job = 'CLERK' GROUP BY d.dname, e.ename;

SQL通信区允许主语言传递SQL语句执行状态，从而控制程序流程。2. 主语言提供参数给SQL语句，并处理数据库返回的结果。3. 游标解决了集合操作语言与过程操作语言之间的兼容性问题。

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Applicat

ZooKeeper 的工作原理小总结，讲得挺系统的，适合你想快速搞清楚它在分布式协调里到底干了啥。像Leader 选举、ZAB 协议、事务同步这些核心机制，全都用大白话讲了一遍。比如那个ZXID，其实就是个带版本号的事务 ID，顺序性就靠它保证了。 选主流程也分了两种模式：Basic Paxos和Fast Paxos，思路清晰，图文结合会更好（虽然这个文档没有图）。你要是做分布式存储、注册中心或者配置中心，对这些原理弄明白，真的能少走多弯路。 再说同步流程，写求怎么广播、怎么确认提交，Leader 和 Follower 怎么配合，讲得也挺细的。比起翻源码或者啃论文，看看这个文档先过一遍概念，效

函数名：xls_delete_sheets 用法： xls_delete_sheets(xlsfile)：删除所有空工作表 xls_delete_sheets(xlsfile, sheets)：删除指定工作表 输入： xlsfile：Excel 文件名 sheets：工作表名称数组或工作表索引数组（正整数） 输出： 修改后的 Excel 文件 xlsfile

Redis是一个使用ANSI C语言编写的开源数据库系统，支持网络访问，并且可以作为日志型的键值存储，支持内存存储和持久化存储。随着时间的推移，它已成为一种流行的解决方案。

MySQL工作台提供了MySQL数据库的图形化界面，使得用户可以更便捷地管理和操作数据库。

MapReduce 的工作流程讲得还挺清楚的，适合你想系统了解下分布式任务到底是怎么跑起来的。它的结构设计就是为了“大块头”数据服务的，先拆分再合并，效率还挺高。尤其是 Map 阶段的数据切分、缓冲和磁盘合并说得细，配图的话理解会更快。Reduce 阶段也有实操感，像拉数据、排序、归并这些，在真实业务里就是每天都要面对的活。要是你刚接触 Hadoop 或者准备上 MapReduce 任务，这篇总结能帮你扫掉不少盲区，避免踩坑。

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。