数据装入

在 MATLAB 中，使用 save 和 load 命令可以将数据从工作空间保存到文件，或者将文件中的数据加载到工作空间中。 save mydata.mat：将工作空间中所有变量存入文件。 save yourdata.mat a b c：将工作空间中的变量 a、b、c 存入文件。 load mydata.mat：将文件中的变量读入工作空间。 load mydata.mat a b c：将文件中的变量 a、b、c 读入工作空间。

Hadoop 2.x 的安装教程讲得蛮细的，尤其适合刚入门分布式的小伙伴。YARN 的改进说得比较清楚，像资源调度、HA 这些点都覆盖到了。PDF 里的步骤也挺实在，从环境准备到部署启动一步步走，照着做基本不会出错。哦对，还有 WordCount 的实战例子，拿来练手正好。如果你刚好想在 Linux 下搭个 Hadoop 环境，这份 PDF 真挺值一读的。

数据仓库的高效装入能力，说白了就是怎么把一大堆数据快、准、稳地塞进去。嗯，这块做不好，啥的都白搭。像文章里提到的那种一次性装入整批数据，配合索引的延迟构建，在多场景下都挺实用，比如你白天用户多，不想占资源，就夜里装入。 语言接口也别忽视。支持SQL不说，还要能批量、支持索引查询，这些都是实打实的提效手段。建议你开发时，注意抽取日志和元数据管理，是在多源系统接入的时候，这块能帮你省不少心。 哦对了，如果你想深入研究怎么用深度学习从 MRI 图像中识别阿尔茨海默氏病，推荐几个方向不错的代码资源，基本都附带论文和案例： 1. 使用深度学习技术识别 MRI 数据中的阿尔茨海默氏病 2. 数据仓库与数据

数据仓库的高效装入能力，是你在大规模数据时绕不开的一关。国家电子政务外网的安全等级保护实施指南里，这部分讲得还挺细的。尤其是并行存储和元数据管理，思路实在，也给了不少实操建议，适合拿来做参考。 并行存储的思路挺适合做数据分片、节点调度的优化参考。说白了，多机器分着干，性能自然就提上去了。 元数据管理这块讲得也还行，强调了数据仓库和普通数据库的区别，比如开发模式更偏“试错+演进”，元数据就变得关键。像数据表结构、字段映射、抽取日志这些，全都得有。 语言接口这一节比较偏实用。讲了接口要支持批量/单条访问，能插入更新，还得有 SQL。，接口不能太拉胯，不然光写查询你就能疯。 数据装入这里提的关键点：

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件