wait 命令可以增强这种场景的数据安全性。 wait 会阻塞当前 client 直到之前的写操作被指定数量的 slave 同步成功。 wait 可以提高数据的安全性，但并不保证强一致性。...小结 Redis Cluster 不保证强一致性，存在丢失数据的场景： 异步复制 在 master 写成功，但 slave 同步完成之前，master 宕机了，slave 变为 master，数据丢失。...wait 命令可以改为同步复制，但也无法完全保证数据不丢，而且影响性能。...网络分区 分区后一个 master 继续接收写请求，分区恢复后这个 master 可能会变为 slave，那么之前写入的数据就丢了。...可以设置节点过期时间，减少 master 在分区期间接收的写入数量，降低数据丢失的损失。
与此同时，大数据的发展却越来越受到数据孤岛、数据质量、数据安全等问题的制约。区块链技术会替代大数据技术吗？二者将此消彼长吗？本文将讨论这一问题，对区块链和大数据的关系一探究竟。...大数据时代面临的挑战 大数据时代发展至今似乎进入一个瓶颈期，如何翻越数据孤岛、数据质量、数据安全这三座大山，已成为大数据是否能有更大作为和更宏伟发展前景的最大困扰。...三是数据未经所有者同意而被采集并使用，会造成用户安全、企业安全乃至国家安全的问题。...二是数据质量改善。区块链技术通过制定数据标准和共识验证来保证链上数据的真实性、准确性，通过数据追溯机制改善数据的可信度，使得数据获得强信任背书。 三是数据安全保障。...大数据规模会随着区块链技术的迅速发展而越来越壮观，不同业务场景的区块链数据融合连接，进一步扩大数据的丰富性。
1 如何描述数据 "机器都能够从数据中学习和趋优了，我们也要如此，坚持学习和进步。" 面对一个数据集，你会描述它吗？ 描述数据集，目的是为了理解数据。...你对数据理解的越充分和全面，你就越能够更好地处理数据和应用数据。 描述你自己的数据集，可以从这些方面入手。...一 概况分析 1 数据集大小，包括观察大小和维度大小 2 变量的类型观察，因为不同的变量类型会使用不同观察手段和工具 3 元数据分析，也就是对于数据解释的数据，比方说，每个变量表示什么意思，有什么业务含义...（一切数据业务化，一切业务数据化）。...二 数据观察 1 从大量数据中可以先选择一部分数据来观察，以对数据有个直观认识 三 数据摘要分析 1 采用描述性统计分析的方法，变量类型的统计特征进行计算和了解 四 变量重要性分析 1 选择一种算法
而此时的大数据就如雨后春笋，开始拔地而起。 那么什么是大数据呢？...大数据（big data），麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种 规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数 据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、 快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征...当今世界，大数据可以说是无处不在，甚至可以说是涉及各行各业，与我们日常生活也是息息相关。大数据行业的未来的发展空间很大，大数据工程师的职业之路当然也就同样充满希望。...无论是创业型公司还是大企业，大数据已经成为不可或缺的一部分。 最后，把大数据的一些优势进行了一个简单的梳理。...并且从国家层面来讲，国家对于大数据的人才储备需求也是急剧扩大。可见，很长一段时间，大数据会“异常吃香”。
Java会逐渐趋于衰落？并且会有很多不同的语言取而代之吗？ ? 似乎JavaScript是目前流行的唯一一种真正护城河的语言，因为它在浏览器中运行，可能因为WebAssembly而消失。...但是Kotlin是第一个真正被创造成为更好的Java的人，而且如果你习惯于编写Java8风格的代码，你会非常快速地接受Kotlin并坠入爱河。...在讨论Java时，企业环境会被提及很多，但在非企业环境中也是如此，任何人都在做数据科学。 Python和R可能是数据科学的工作语言，但Java仍然支持数据科学的语言。...对我来说很烦人，不时有人会提出java已死的主题。虽然这只是普通的无知话题，但是听到java语言消失的时候更让我烦恼，不是因为它是不是真会这样，而是因为谁更关心？...请注意，同时java语言的确会慢慢演变。 12. Ruby很活跃，Python擅长数据科学、人工智能和ML而飙升，Java活得很好（可能不太适合新的Android应用程序，就是这样）。
；而 UDP 尽最大努力交付，不提供可靠传输的机制，如果在数据传输的过程中出现部分数据的丢失，UDP 协议本身并不能做出任何检测或补救措施 4）正是由于 UDP 没有了可靠传输机制，所以速度远远快于 TCP...，一般会先使用 UDP 协议发送 DNS 查询报文，若 DNS 服务器发现 DNS 响应报文的长度大于 512 字节，则多出来的部分会被 UDP 抛弃（截断 TrunCation），那么服务器会把这个部分被抛弃的...那么所谓区域传输（zone transfer）呢，就是辅助域名服务器与主域名服务器通信，并同步数据信息的过程。 辅域名服务器会定时向主域名服务器进行查询以便了解数据是否有变动。...区域传输使用 TCP 而不是 UDP，因为数据同步传送的数据量比一个 DNS 请求和响应报文的数据量要多得多。 文章开头提到的既然 UDP 更快，为什么 HTTP 不使用 UDP 呢？...使用场景如下： DNS 在域名解析的过程中，会根据 DNS 响应报文的大小选择使用 TCP 还是 UDP。
导读 随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的...随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的，及时的...对于这些局限于市场调研和客户分析的咨询公司而言，首要的进行咨询服务工作的条件是获取数据，包括企业数据和行业数据。...但是，咨询公司未必能够拥有和大数据时代的企业相匹敌的数据资源，不论是广度还是深度，咨询公司的数据，即便是有了，可能也只是过时的，传统的数据，而且是静态的。...在下一个传统产业的变革周期，数据资源将成为企业重要的，甚至是核心的资产组成。数据，不再是简单的报表数据，而是以搜索、定位、地图、APP、管理系统等多种渠道建立的海量的，全样本的，动态的大数据。
机房设备.jpg 【所需恢复数据情况】 我们这次要恢复的数据就是原来271G中文件系统里的所有用户数据，这些数据包含了数据库、网站程序与网页、单位OA系统里的所有办公文档。...因reiserfs文件系统对文件系统里所有的文件(含目录)线性化后，再以文件key生成B+树，树不断增加节点会导致树的结构整体拉展后向整个磁盘的数据区做平滑迁移。...前2G覆盖的数据已经无法恢复，只能希望不要恰好覆盖用户数据。因文件系统前面对整个树的索引全丢失，加上reiserfs的树概念设计得很抽象，重搭建树会很困难。...在修复用的suse虚拟机下，挂载用于copy数据的目标硬盘，mkfs后将所有数据cp到目标盘。用户通过find命令整理所需数据，修正部分目录文件位置与名称。...最后由用户进行验证数据，数据没有问题，本次数据恢复成功。
网络的变迁 早期的以太网只有集线器（Hub）、没有交换机（Switch），所以发出去的包能被以太网内所有的机器监听到，所以数据包就需要带上源mac地址和目的mac地址，每个机器只需要接受和自己的MAC地址相匹配的数据包...局域网数据传输并不是通过网络层的IP地址进行路由和转发，想要在局域网中发送数据，还需要知道设备的mac地址。...step2：接收到ARP请求的设备会检查目的IP地址和自己的IP地址是否一致，不一致就会忽略当前的ARP请求，一致就会向源主机发送ARP响应。...，因为交换机需要学习局域网中不同设备的Mac地址并将数据帧转发给特定的主机。...Mac地址还可以用很久 有限的Mac地址，不断的使用，迟早是会消耗完的。但是Mac地址数量足够多，还可以使用很长一段时间。
MAC 地址相匹配的数据包。...局域网数据传输并不是通过网络层的 IP 地址进行路由和转发，想要在局域网中发送数据，还需要知道设备的 mac 地址。...step2：接收到 ARP 请求的设备会检查目的 IP 地址和自己的 IP 地址是否一致，不一致就会忽略当前的 ARP 请求，一致就会向源主机发送 ARP 响应。...，因为交换机需要学习局域网中不同设备的 Mac 地址并将数据帧转发给特定的主机。...Mac 地址还可以用很久 有限的 Mac 地址，不断的使用，迟早是会消耗完的。但是 Mac 地址数量足够多，还可以使用很长一段时间。
GPT 与传统的机器学习方法不同，它通过预先训练来学习大量文本数据，然后可以进行各种自然语言处理任务。它的训练方法非常有效，在许多 NLP 挑战赛中取得了优异的成绩。...最后 我想看到这里，关于「ChatGPT 未来会开源吗？」的问题，想必大家心中已经有了答案。 我个人的观点是：ChatGPT 不会开源。
来源 | 《用数据讲故事》 我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实 在幻灯片中，数据的作用一直很受重视。在工作场合，饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图充斥在幻灯片中。...要有数据，要理解数据，要可视化呈现数据，而且要干净地呈现，还要围绕你的呈现讲述一个好故事。 这就是 Cole 在这本书中做的全部努力。我们不仅仅要知道数据，更重要的是要利用数据做出决策。...数据之所以能影响我们的判断，首先是因为它揭示了某种我们没有注意到的规律。 有意思的是，看惯了饼图、条形图、折线图的人们，开始对很多数据图表产生免疫力。...并不一定是你的图表数据有问题，而是图表的呈现方式过于单一。 和我到处宣传做 PPT 的原则一样，做数据图表也要琢磨一个道理：少就是多。 呈现在 PPT 上的信息越少，被听众记住的信息反而越多。...她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。 她的作品《用数据讲故事》通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。
可是能达到这种水平的分析师不就是三国时代的诸葛亮吗？但“诸葛亮”也有自己的痛苦，每个月月底当数据已经全部具备的时候，分析师往往还需要几天的时间才可以给出对业务的观点。...其实，单靠社交网站的数据是不足的，如果能结合交易和新闻等历史数据及实时数据进行去伪存真的分析，可以立马做出一份几乎可以跟一个资深分析师媲美的分析报告。 HedgeChatter就是这样的一家公司。...机器的强项不仅在于其对数据和信息的无限记忆能力和高速处理能力，而且不用休息；互联网的厉害之处在于创造了海量数据和信息，并可以在瞬间把它们关联起来；大数据的厉害之处在于能把所有的东西进行量化，方便人类识别盲点...OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的. ______________________________________________...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
测试环境：11.2.0.4 1.构建数据块损坏的测试环境 2.有备份：常规恢复坏块 3.无备份：跳过坏块 1.构建数据块损坏的测试环境 1.1 创建测试表 --Create Table t_test conn...RMAN备份，那么很简单，直接恢复损害数据块即可。...3.无备份：跳过坏块 3.1 查看AFN和RFN 绝对数据文件号：AFN是数据文件在整个系统范围内的编号。 相对数据文件号：RFN是数据文件在表空间范围内的编号。...就是表有坏块，但索引没有损坏，通过表扫描会出现错误，但是通过索引扫描仍然可以返回结果，这会造成数据的不一致性。...此外，针对坏块问题，还有一种方式是设置10231 event，具体可参考： 《Oracle数据块损坏篇之10231内部事件》 Reference http://blog.itpub.net/4227/viewspace
有时候，犯罪分子会故意损坏手机来破坏数据。比如粉碎、射击手机或是直接扔进水里，但取证专家仍然可以找到手机里的证据。 如何获取损坏了的手机中的数据呢？ ?...图1：在炮火中损坏的手机 访问手机的存储芯片 损坏的手机可能无法开机，并且数据端口无法正常工作，因此，可以使用硬件和软件工具直接访问手机的存储芯片。...那么产生的结果是准确的吗？研究人员将数据加载到了10种流行的手机型号上。然后，他们自己或外部专家进行了数据提取，以此测试，提取的数据是否与原始数据完全匹配，并且没有任何变化。...他们还输入了具有多个中间名和格式奇奇怪怪的地址与联系人，以此查看在检索数据时是否会遗漏或丢失部分数据。此外，他们还开着手机GPS，开着车在城里转来转去，获取GPS数据。...要知道，在过去，专家们通常是将芯片轻轻地从板上拔下来并将它们放入芯片读取器中来实现数据获取的，但是金属引脚很细。一旦损坏它们，则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?
5）有两个命令能帮助我调试脚本：set -e 遇到执行非0时退出脚本，set-x 打印执行过程。
此番行动不禁让大家联想到，SIEM是否会就此转向XDR。 根据Forrester分析师Allie Mellen所说，XDR和SIEM并不是融合，而是相互碰撞。 ?...XDR是对SIEM供应商的警钟吗？ Mellen表示，SIEM在过去十年中已经在慢慢地进化了。...SIEM的反击 SIEM的领导者Splunk表示，并不担心XDR会侵蚀安全分析市场。...此外，越来越多的客户将数据存储在多个数据湖和超大规模云提供商的数据存储中，并希望能够有一种能够跨不同的云和数据湖访问这些数据的威胁检测和响应服务。...Geller说，“我不知道SIEM是否会像客户的安全数据湖一样永远存在下去，也不知道这种方法是否会永远存在下去，因为无论数据存储在哪里，重要的是能访问这些数据。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？...当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，...如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。...你可以看到图中有三种不同颜色的点： 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
二、大数据行业会带来巨大的经济效益 只要开发一个系统，便可以实现同时服务上百万人，这样伟大的成就只有数据开发工程师才能做到。...然而作为在现实情况里，性能更好、效率更高、更简化的新工具总是会时不时的就出现。所以作为大数据行业的从业者也就需要不断的进行学习不停的进行更新。 所以，如果你选择了大数据行业，就相当于选择了终身学习。...比如说同样的是大学生，学实体制造类的专业，和学大数据相关的专业，毕业后的起步工资可能都要差一倍以上，干个二三年积累经验后，差距可能会更大！真是男怕入错行。...那么是为什么相关从业者就能拿到如此高的工资呢，其实就是因为借了互联网时代的大风口而已，同样的天赋，同样的努力，从事大数据行业的人，获得的收入就是会远远高于其他行业，如此最好的解释便是站在了风口上。...由于发现越来越多的人开始从事这一行业，便也会开始有很多人会担心未来的工资走势会下滑。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种开源的内存数据库，常用于缓存和数据存储。然而，一个常见的面试问题是：当Redis的内存数据满了之后，会发生什么情况？是否会宕机？...以下是一些可能的情况： 内存数据淘汰（Eviction）： Redis会根据配置的淘汰策略，删除一些旧的数据，以腾出空间来存储新的数据。...这意味着Redis会尽力保持内存不溢出，但可能会删除一些数据。 写操作失败： 如果Redis的内存达到了极限，写操作可能会失败。...这意味着尝试写入新数据的操作会被拒绝，应用程序需要处理这种情况，以避免数据丢失或错误。...举例说明 假设你运行一个电子商务网站，使用Redis来存储商品信息和用户购物车数据。如果内存数据满了，LRU淘汰策略会删除最近最少使用的商品信息，以腾出空间。
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