公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
{{ noteEditor.content.length }}/2000
包含本视频的课程:
Oracle数据库日常巡检方法
Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志(如ORA错误)、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况,以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现,也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程,并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。
SQL Server 2005安装
视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动,接受许可条件,到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性,涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作,包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service,特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例,并提供账户权限配置及服务启动方案。最后,讲解身份验证设置,包括windows验证和混合模式,并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。
MySQL备份恢复12个项目
视频内容围绕MySQL数据库的备份与恢复操作案例展开,强调了六种不同工具(mysql dump、mysql pub、my dumper、cp、Xtrabackup 以及公司官方企业版工具)的实际应用。通过具体情境模拟,比如数据库误删除和数据目录被清空,讲解了如何使用上述工具进行数据恢复。课程设计注重于实战操作,旨在使学员能够快速掌握基本的备份恢复技巧,进而处理实际工作中可能遇到的数据丢失事件。内容强调快速入门并以后续深入学习为目标,适合初级和中级数据库管理员,特别是新进技术人员快速培养实战能力。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。
我国大数据水平处于什么阶段?
中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战,尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段,对大数据价值认识不足,相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片;计算管理中虚拟化产品国产化程度低;分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全,增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。
美国大数据现状
美国以其大量的信息技术巨头牵头,大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位,特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性,美国加强了数据获取能力,并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度,旨在建立一个未来导向的大数据创新生态,涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面,同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。
数据分析之电商数据整体任务分析
视频内容涵盖了从数据清洗到数据分析各个步骤的详细教学。主要介绍了如何处理交易数据中的缺失值、重复值和异常值之后,进入到数据分析阶段。具体分析内容包含交易额、订单量、客户数、商家数、商品种类(SPU)和数量(SKU)、客单价及评价量等关键指标。通过SQL查询,提取了指定时间范围内的电商平台的营业数据,计算了各类重要业务指标,并对数据分析结果进行了简要解读,如单月交易额、平均订单量、客户挖掘潜力、商品多样性等。此视频适合数据分析师、电商运营、SQL技术人员。