数据生命周期的管理是数据仓库(容量很大的库)的管理重点之一。1.要有严格的建表审查机制,在表建立的时候就应对表的数据增长有预期,选择合适的表属性2.对于大容量表,分区表是最合适的,卸载分区和重新挂载分区都很方便3.很少
政务云大数据平台的能力,我的认识是:数据公开和数据挖掘我对政务云的一点点想象和认识来自于涂子沛的《大数据》这本书,里面提到的“2000年后美国的数据放开运动”和“2008年,美家海洋和大气管理局(NOAA)又发布研究报告说,仅
我做运维,所以就都懂一些但都不精通,我仔细思考过关于在哪个技术方向深入学习的事,我的感受是,如果是dba那么就在这个方向上走下去,在mysql和主流的分布式数据库上下功夫,调优是个永无止境而且很吃技术的活,放弃自己打好的基
找个培训班上,这是最靠谱的办法(前提是能跟上课程进度)。
搭建一套企业网络安全防护不光是很专业的事,而且投入也是巨大的,并且普遍认为效果真能算一般般。普通的病毒一般都能正常查杀啦,但如果受到定向攻击的话,我觉得多半是防不住的,这可能是某些企业把财务等系统隔离的原因吧
我觉得这是一个识别风险的问题,补丁并不是打的越及时越好,我认为这很大一部分的判断来自架构或者系统组工作人员的评估(也就是依赖个人经验以及技术判断)
如果有利旧的存储设备就存着,一般最多也就再保留2年(经验值)
呃,我觉得简单举例就好,尿布与啤酒(如果没听过,请自行百度),这还是一本入门的数据挖掘的书吧
最近两年刚好参与了两次大的企业信息系统升级,我的理解是,如果业务模块是整体升级,在这个过程中,是整理存储与数据的最佳时机,而如果是业务系统没有升级计划,只是平稳运行的话,那么存储的扩容、迭代,投入更多的人力、精力去优
没有做过征信行业,针对lz的问题只有点浅见,我觉得这个问题还是传统etl过程中的数据清洗问题,按理说央行从各平台拿到的数据应该是谈好接口规范的格式化数据啊,难道是采集的原始数据?我对数据准确性的理解就是说数据质量,数
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