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工作之后就很少时间用来沉淀知识了#xff0c;难得用空闲时间沉淀一下自己。 成为一名中级数据开发工程师。偏向于数据仓库#xff0c;数据治理方向。
整体排期
1 hive 2 hadoop 3 flink 4 spark 5 闲杂工具 kafka maxwell cancal 6 数据建模#xff08;偏向于kimbo…目标
工作之后就很少时间用来沉淀知识了难得用空闲时间沉淀一下自己。 成为一名中级数据开发工程师。偏向于数据仓库数据治理方向。
整体排期
1 hive 2 hadoop 3 flink 4 spark 5 闲杂工具 kafka maxwell cancal 6 数据建模偏向于kimboll维度建模 7 机器学习 --常见算法理论 简单应用 8 python编程 numpy pandas matplotlib等常用分析工具 9 ETL开发 10 shell 常规使用
1 Hive
概念
acid : atomicity 原子性: 要么全部成功要么全部失败恢复如初 consistency : 一致性 数据库保持完整性不可能一个人账单 isolation 隔离性 多并发的时候是否保持隔离 durability 持久性 一旦更改成功哪怕机器坏掉了数据页不会丢失 cap : consistency 一致性 数据更新完后所有的数据完全一致。 availability:可用性 任何节点都需要在一定时间完成。 partiton tolerance: 分区容错性 cap只能满足两个 ca的话传统数据库 mysql cp的话 redis hbase这些 ap 的话数据不一致就没办法了。 一般大数据都是谈cp,ap如果没有p,就不要谈大数据了。 怎么说CAP理论的C和ACID的C一致性含义不一样要记住哦。
