考核体系

SQL 的员工绩效考核设计思路，还挺值得一看。讲清楚了怎么建表、怎么写查询，甚至还提到了安全权限和自动化。对前端来说，虽然你不写 SQL，但理解后端数据结构，写接口调用时就不迷糊了。

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本课程将深入剖析Hadoop的起源和体系架构，帮助您全面理解这个大数据处理平台。

在 Oracle数据库 的架构体系中，主要包括多个关键组件，协同工作来实现数据库的高效运转。Oracle架构通常由三个层次组成：物理层、逻辑层和视图层。物理层包括数据文件、控制文件和日志文件等，负责数据的存储和管理；逻辑层则包括表空间、数据库对象等，定义了数据的逻辑结构；而视图层则为用户提供对数据库的交互接口。此外，Oracle数据库体系还包括重要的功能模块，如实例、数据字典和共享内存等，它们共同确保数据库的高可用性和高性能。

考核方式为闭卷笔试，成绩占比60%，答疑时间安排在星期一中午，地点为教2-316。平时成绩占比40%，包括课堂练习和到课率评估，实验部分包括实验操作和报告撰写。

USB体系解析 总线拓扑结构 剖析USB的物理构成与逻辑架构，阐述各部件间的协同关系。 通信流模型 揭示主机与设备间的USB通信机制，详解四种通信类型。 总线访问管理 探究主机如何协调、管控众多USB设备的通信需求，实现高效的总线访问。 同步传输机制 为同步传输设备提供专项特性，保障数据传输的实时性。

Hadoop 的学习体系总结文档挺实用的，内容细、覆盖面广，适合你系统性地啃下这块大数据骨头。从环境搭建到组件使用，像HDFS、MapReduce、Hive、Spark都有详细，配合实战理解也比较快。是你要搭建一整套大数据平台或者做数据流程优化，用这份材料挺省心的。嗯，顺着它的章节练，照着动手跑几次流程，熟得快。

用户界面：CLI、JDBC/ODBC、WebUI 元数据存储：关系型数据库（如 MySQL、Derby） 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：存储（HDFS）和计算（MapReduce）

黑色背景的分布式系统图挺直观，Hadoop 的体系也比较清晰，适合刚入门的你快速过一遍核心概念。讲了三个方面：Hadoop 的快速入门、分布式系统概览、离线。没那么教条，思路挺顺，配图也还行，刷一遍知道怎么回事了。 Hadoop 的入门内容讲得比较轻松，不是死板的架构图堆叠。比如你第一次接触HDFS，这里的解释就是拿“拆文件存到多台机器”来打比方，挺容易懂的。再配合用MapReduce做个简单统计，思路就开了。 分布式系统部分提到了数据块副本、节点协作等点。嗯，别听着头大，它其实讲得还蛮接地气的。你可以把它想成一个“班级抄作业”的系统，哪台机器先做出来，其它照着跑，速度和稳定性也就上来了。 离

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