第2章 快速入门教程

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第2章快速入门教程

本章提要

●练习1：用ArcCatalog组织数据

●练习2：向地理数据库中导入数据

●练习3：创建子类和属性域

●练习4：创建对象间的关系

●练习5：创建几何网络

●练习6：为数据创建注记

●练习7：为地理数据库中的数据创建层

●练习8：编辑地理数据库

通过数据管理工具ArcCatalog创建一个地理数据库或增加一个数据库非常容易，不需要编写任何程序就能实现。ArcCatalog可用来浏览、储存、组织和发布数据。在ArcMap中查询和编辑地理数据库时——ArcMap用于编辑、分析和编辑地图——不需要定制任何代码，就能充分利用地理数据库。

在教程中，利用ArcCatalog创建一个地理数据库来模拟自来水设施网络（water utility netword）。将通过创建子类、有效性规则、关系和几何网络增加行为（behavior）到地理数据库中。利用ArcMap编辑已有的要素和增加其它要素到地理数据库时，会体会到在地理数据库中使用行为的好处。

本教程研究的区域是位于Alabama的Montgoney市的一个部分。这个地理数据库中包含大部分资料：表示一个自来水侧水管（water laterals）的一个Coverage，INFO表表示宗地属主（parcel owner）数据，我们需要将Coverage和INFO表导入到地理数据库中，然后修改属性以赋予其行为。

本教程通过ArcMap、ArcCatalog，掌握使用地理数据库的能力。可以在机器上根据自己的安排而无须其它辅助完成这本教程。本章教程包括8个练习，每个练习大约需要10-20分钟完成。

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本章将使用多个数据集。下面的表是对这些数据集的具体描述：

要素类描述

Parcels Parcel多边形

Road_cl 道路中心线

Road_eop 道路边线

Roadnames 道路中心线注记

Dimensions 度量要素

Distbmains 自来水分配主水管

DistmainDiam 自来水分配主水管注记

Fittings 自来水网络装置

Gatevalves 自来水阀门

Hydrants 自来水消防栓

Pipencasement 自来水管箱

Prodwell1 生产井1

Prodwell2 生产井1

Pumpstat 泵站

Sysvalves 自来水系统阀

Tanks 自来水箱

Transmains 传输主水管

transmainsdiam 传输主水管注记

trtplant 自来水处理厂

vaults 自来水表拱顶

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本教程中的数据由Alabama的Montgoney市水厂和污水公司提供，ESRI公司把这些数据简单化。Montgoney市不能保证这些数据的可靠性。数据是从不同的来源得到的，并且空

间数据也不精确。对这些数据的更新或修改，恕不另行通知。

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练习1：用ArcCatalog组织数据

在开始学习之前，必须找到并组织需要的数据，这些操作将在ArcCatalog中完成。

连接数据

在ArcCatalog中，通过文件夹连接获取数据，当查看一个文件夹连接时，能很快地看到文件夹及所包含的数据源。现在，通过创造一个文件夹连接来组织数据。

1．双击安装在桌面的ArcCatalog快捷图标或开始菜单中的程序列表启动ArcCatalog；

2．单击connect to folder按钮，定位到安装教程数据的位置（默认情况安装在C：\ArcGIS\ArcTuTor\BuildingaGeodatabase），单击OK，建立一个文件夹连接；

新的文件夹连接——c:\ArcGIS\ArcTuTor\BuildingaGeodatabase——正显示在目录树中，通过连接能获取学习教程中的各种数据。

浏览数据

在开始修改地理数据库之前，浏览教程中的数据集。

1．单击在c:\ArcGIS\ArcTuTor\BuildingaGeodatabase文件夹上的"+"号，查看包含在文件夹中的数据集，单击Preview项然后单击laterals图层来查看它的几何图形（geometry）。

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2．单击Montogomery地理数据库旁的"+"号，并双击每一个要素数据集查看其包含的要素类和关系类。单击其中每一个要素类，预览它们的几何图形；

3．单击owner.dat INFO表，注意浏览类型自动变为表，显示表的记录。该表包含有Montogomery地理数据库中宗地要素类属主的信息。在后面的练习中，将表导入到地理数据库中，并创建宗地和属主之间的关联；

将要完成的任务大多数是用ArcCatalog修改Montogomery地理数据库的表结构，然后将用ArcMap创建注记和编辑地理数据库。

现在开始第一个学习任务：导入数据到地理数据库中。

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练习2：向地理数据库中导入数据

在为数据增加行为之前，必须将其导入到地理数据库中。这里将导入两个数据集到Montogomery地理数据库中——laterals和owner.dat。laterals coverage包含了Montogomery 自来水管线信息，owner.dat INFO表包含了宗地属主的信息，而相应的宗地要素已经存在于地理数据库中。

导入Coverage

1．在ArcCatalog中，右击在Montogomery地理数据库中water要素数据集，指向Import，再单击Coverage to Geodatabase；

使用Coverage to Geodatabase工具导入laterals coverage中的弧段到water数据集中。

这个工具来指定输入coverage、输入要素类和输出要素类，因为我们是通过鼠标右击一个要素类来打开这个工具，所以输出地理数据库“Montogomery”和输出要素数据集“water”已被填好了。

有多种方法来设置输入和输出要素数据集。可以在文本框中输入完整的路径名，也可以在ArcCatalog树选择一个数据集并拖动它到该文本框上。另外，可以单击Browser按钮，打开一个最小化ArcCatalog浏览窗口，选择需要的数据集。

在本教程中只要求简单地输入数据集的文件名和路径到相应的文本框。但是，用上面的方法，更加自由方便。

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1．在Input Coverage文本框中，输入c:\ArcGIS\ArcTuTor\BuildingaGeodatabase\laterals；

2．默认的输入要素类是arc（弧），表示Coverage中的弧将被导入，接受默认设置，在输出要素类中，输入“laterals”用作新要素类名；

3．单击OK；

一个消息框显示数据导入进度。所有地理数据导入工具和向导都会显示这样的消息框或进度条，当工具或向导完成以后，这个消息框自动消失，表明所有要素已经被导入到数据库中。

4．在ArcCatalog树中，选中laterals要素类，单击Preview标签，点击Preview标签查看要素；

5．右击laterals，并单击properties；

存储在地理数据库中的要素类和表的名称就象存储在关系数据库中（RDMS）物理表的

名称一样。在RDMS中存储数据时，表和字段的名称并不是十分直观，需要详细的数据字典来跟踪表中存储的数据及其字段所表示的内容。

地理数据库允许创建字段、表和要素类的别名。别名是指这些项目的另一个名称，不象真名，别名不受数据库的限制，它可以包括特别的字符象空格等。当我们在ArcMap中使用数据的别名时，别名会自动地应用在要素类、表和字段上，然而在ArcCatalog中，这些项目总是用真名表示。

现在需要为新要素类和它的字段创建一个别名。

6．点击General标签；

7．为这个要素类输入一个别名“Water laterals”；

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8．单击Fields标签，单击OBJECTID字段，输入“Feature Identifier”作为它的别名；

9．对下面字段重复第9步的操作：

Field Alias

Shape Geometry field

DEPTH_BURI Depth buried

RECORDER_L Recorded length

FACILITY_I Facility identifier

DA TE_INSTA Installation date

TYPECODE Subtype code

10．单击OK。

现在完成了导入laterals要素类到地理数据库，并增加了相应别名。接下来就可以导入owner.dat的INFO类。

导入INFO表到地理数据库中

在Montogomery地理数据库中，宗地要素类中的宗地属主信息包含在owner.dat INFO 表中。为了建立宗地和属主之间的关系，属主信息必须导入到Montogomery地理数据库中，使用Table to Geodatabase工具，导入owner.dat INFO表到Montogomery地理数据库中，然后为表建一个别名。

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1．右击Montogomery地理数据库，指向Import，然后单击Table to Geodatabase，使用Table to Geodatabase工具导入Owner.dat INFO表到Montogomery地理数据库中；

2．在Input INFO or dBASE table文本框中输入输入C：\ArcGIS\ArcTuTor\Building Geodatabase\owner.dat；

3．在Output Geodatabase Table文本框中输入“owners”；

4．单击OK，出现显示操作进度消息框；

5．在ArcCatalog树中，单击Montogomery数据库中owners表，然后击Preview标签，浏览其记录；

6．右击owner表，然后单击Properties，查看表的属性；

7．输入“Parcel owners”，作为表的别名；

8．单击Field标签，并输入下面的字段别名：

Field Alias

ROWID Object identifier

OWNER_NAME Owner name

OWNER_PERCENT Percentage ownership

DEED_DA TE Date of deed

9．单击OK；

在laterals Coverage中的数据和owner.dat INFO表现在已经存放在Montogomery数据库中。接下来通过为数据赋予行为来体现利用地理数据库的好处。下面将通过创建子类（subtype）和属性域（Attribute Domains）开始这个任务。

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练习3：创建子类和属性域

把数据储存在地理数据库中最大的优点是能定义如何编辑数据的原则。在练习3中，将学习定义某些规则来为自来水管直径创建一个新的属性域，为laterals要素类创建子类。并将新建的属性域、现有属性域以及默认值与每个子类的字段关联起来。

属性域是描述一个字段类型的有效值的规则。多个要素类和表可以共享数据库中的属性域。但是并非要素类和表中的所有对象都需要共享相同的属性域。

例如：在自来水网络中，假定消防自来水管线可以承受40到100psi的压力，但供水自来水管线可以拥有50到75psi的压力。可以使用属性域来确保这种规则。为了实现这种有效性规则，不必为消防和供水自来水管线建立各自的要素类。但为了能清楚知道每一种管线的类型，可以建立各自的域和默认值。可以通过建立子类来完成。

要了解更多关于子类和属性域的内容，请参阅第五章“子类和属性域”。

创建一个属性域

用ArcCatalog创建一个新的代码值属性域。这个新域为新的laterals要素类描述一组有效的管道直径。

1．右击Montogomery地理数据库，再单击Properties；

2．单击在Domain Name下面的第一个空行，然后输入“LatDiameter”，作为新域的名称，在Description字段，输入“V alid meters for water laterals”作为域的描述。

现在可以指定域的属性，这些属性包括这个域可以和什么类型的字段相关联，域是什么类型（范围或代码值），分割和合并策略，域的有效值等。

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一个范围域描述数字型值的有效范围，而代码值域描述一组有效的值。本例将创建一个新的代码值域。

所有域都有分割和合并策略，当一个要素被分割或合并后，ArcInfo系统查看这些策略来确定结果要素一个特定属性的值。

3．单击Field type，出现一个下拉列表，为这个域的字段类型选择float型；

4．单击Domain type，出现一个下拉列表，为域类型选取Code V alues；

5．单击Split policy出现一个下拉列表，单击Duplicate作为域的分割策略，合并策略采用Default V alue；

为代码值域输入有效值和代码，并给每个代码提供一个友好的描述。在后面的教程中，ArcMap使用关联有代码值域的字段的友好描述而不是代码来描述字段。

6．单击在Code列下面的第一个空字段，输入13，然后再单击其右边的描述字段输入“13””作为代码的描述。

7．依次增加下面代码值到列表中:

Code Description

10 10＂

8 8＂

6 6＂

4 4＂

3 3＂

2.25 21/4＂

2 2＂

1.5 11/2＂

1.25 11/4＂

1 1＂

0.75 3/4＂

-9 Unknown

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8．单击OK，增加域到地理数据库中。

现在已经增加了属性域到地理数据库中，在教程的下一部分中，将进一步学习关联这个域到要素类的字段。

创建子类并将默认值和域关联

使用laterals要素类的属性，可以创建子类以及使每个子类的字段与默认值和域相关联。并非所有water laterals要素都需要有相同的子类、默认值以及教程后面介绍的连通性规则。1．右击laterals要素类，再单击Properties；

2．单击Subtypes标签；

为laterals要素类指定子类字段。子类字段包含了一个特定要素所属子类的标识值。3．单击Subtype字段的下拉菜单，选中TYPECODE；

现在可以增加子类代码和相应的描述，每增加一个新的子类时，将为子类的某些字段分派一个默认值和域。

4．单击子类代码0旁边的描述字段，在里面输入“Unknown”；

5．单击H-CONFID旁边的默认值，输入“0”作为它的默认值。同样为DEPTH-BURI和PECORDED-L输入“0”。为WMN-TYPE、PWTYPE字段输入“WUKNOWN”作为默认值。

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6．单击DIAMETER右边的Default V alue字段，输入“8”，作为默认值。单击Domain字

段的下拉菜单列表选中Lat Diament作为这个Unknown子类字段的属性域；

7．为MA TERIAL字段重复第6步的操作，输入“DI”作为默认值，然后在Domain下拉列表中选中Material；

8．增加下列其它子类，并象Unknown子类一样设置默认值和属性域。但WMN-TYPE和PWTYPE字段的默认值例外，这些默认值如下表。

Code Description

1 Hydrant laterals

WMN_TYPE,PWTYPE Default

value=WHYDLIN

2 Fire laterals

WMN_TYPE,PWTYPE Default

value=WFIRELIN

3 Service laterals

WMN_TYPE,PWTYPE Default

value=WSERVICE

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当在ArcMap编辑环境下增加新的要素到带子类的要素类中时，如果没有明确指定子类时，默认的子类分配给这个新的要素。增加了所有子类后，可以从中选择一个设为默认的子类。

9．单击默认子类旁边的下拉列表，选Service laterals作为默认子类。

10．单击OK。

现在已经通过增加域并创建子类向数据库中增加了行为。在练习8中，将体会ArcMap 编辑器如何应用这些域和子类。在这之前，还需要创建关系为地理数据库增加一些行为。

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练习4：在对象间创建关系

在练习2中，已经导入包含对象的INFO表到Montgomery地理数据库中。这个数据库中有一个叫parcels（宗地）的要素类包含了宗地对象。现在可以在宗地和宗地属主之间建立关系。这样，在ArcMap使用数据时，就能很容易找出哪些人拥有哪些宗地。

1．右击Landbase要素数据集，单击New，再单击Relationship class；

New Relationship Class向导出现，向导的第一个面板用来指定关系名称、源要素类和目标要素类或表。

2．输入“Parcel Owners”作为关系类的名称；

3．单击Owners作为源表；

4．双击Landbase，再单击其中的Parcel，作为目标要素类，单击Next。

下一个面板用来指定新建的关系类的类型。现在正在创建一个简单的关系类，因为属主和宗地可以在数据库中相互独立的存在。这里我们接受默认值——简单关系类。

5．单击Next；

现在必须指定路径标签和消息通知方向。向前路径标签描述了从源要素类到目标要素类的关系。在本例中，为从属主到宗地的关系；向后路径标签描述了相反方向——从宗地到属主的关系。

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消息通知方向描述了消息在相关对象间如何传递。在本关系类中，不需要消息通知，因此可以接受默认值-None。

6．为向前路径标签输入“owns”，为向后路径标签输入“is owned by”，单击Next；

现在需要确定关联基数。关联基数描述了与源要素类或表中一个对象相关联的目标要素类或表中对象的可能数量。

7．单击1-M（一对多），表明一个用户可以拥有多个宗地，单击Next；

现在需要指明新的关系类是否有属性，在本例中，Parcel owners关系类不要求有属性，选择默认值。

8．单击Next；

下一步，要在源表（owners）指定一个主关键字并在目标表（Parcels）中指定一个外部关键字。Owners表和Parcels表中在这些字段中有相同值的记录将被关联起来。

9．单击第一个下拉箭头，选择PROPERTY-ID作为源表的主关键字；

10．单击第二个下拉箭头，选择PROPERTY-ID作为目标表中的外部关键字；

11．单击Next，一个信息汇总页出现，看完汇总页后，单击完成。

现在已经在地理数据库中增加了第二类行为——关系。练习8学习如何在ArcMap中编辑关系。在这之前，还需要通过创建几何网络和定义连通性规则向地理数据库中增加行为。

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练习5：创建几何网络

在同一要素数据集中的要素类可以加入到几何网络中。几何网络模拟现实网络系统，如自来水网络。在教程的这一部分中，将从Montgomery地理数据库中的Water要素数据集的

要素类中创建几何网络。然后建立连通性规则定义网络中的哪些要素能相互连接。

创建自来水网络

1．在Montgomery地理数据库中，右击Water要素数据集，单击New，再单击Geometric Network。

创建几何网络向导（Build Geometric Network Wizard）被打开，通过向导可以从已有要素类建立一个几何网络或创建一个空的几何网络。本例从water要素数据集中已有的要素类创建几何网络。

2．单击Next；

第二个面板用来确定是从已有的要素类创建一个网络，还是创建一个空的几何网络。选择默认设置，从已有的要素创建一个网络。

3．单击Next；

在要素数据集中选择哪些要素类将加入几何网络，并确定几何网络的名称。

4．选中列表中所有要素类；

5．输入“WaterNet”作为几何网络的名称，单击Next；

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必须指定几何网络中哪些要素类作为复杂边要素类。默认情况下，所有线要素类作为简单边要素类。

6．单击Y es，确定有些线要素类将作为复杂边；

7．选中Distribmains和Transmains，使自来水分配主水管和传输主水管成为主要复杂边；8．单击Next；

在几何网络中的要素类必须与其它要素类相连。要素类的几何体可以被调整，通过捕捉（snapping）建立连通关系。在网络创建过程中，为了确保要素能够相互捕捉到，必须明确提出这些要素是否需要调整。

9．单击Y es，指定需要调整的要素类，输入“1.0”，作为捕捉容限值；

10．选中所有要素类，表示每一个要素类都可以被调整；

11．单击Next；

如果有接合点（junction）要素类，必须指定一个作为网络中的源（source）和宿（sink）。ArcInfo利用这些源和宿来确定网络中流的方向。

12．单击Y es，表明某些接合点要素类将作为源和宿。

13．选中Tanks要素类，表明它在网络中可以作为源或宿。

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14．单击Next；

现在可以分配网络的权。权值描述经过逻辑网络中一个元素时的损耗，如水流过管道时会有压力损耗一样。本章中的几何网络不要求指定权，这是默认值。

15．单击Next，出现信息汇总页面，单击Finish。

一个进度指示器显示网络创建每一个阶段的过程。

WaterNet几何网络已经创建。下面要为自来水网络建立一个连通性规则。

创建连通规则

网络连通规则约束相互连接的网络要素的类型以及可以与其他类型要素连接的要素的数量。通过这些规则我们能更好维护数据库中的网络连通的一致性。

1．右击WaterNet，单击Properties；

打开一个几何网络属性对话框，该对话框给出了网络中要素类和网络权值列表，可以使用这个对话框进行增加、删除和修改连通性规则。

2．单击Connectivity标签；

该项允许你进行增加和修改几何网络的连通性规则。首先创建一个新的边—结点规则，表示消防栓可以与消防管线连接。这同时也表明，当网络中增加一个消防管线时，其自由端（free end）应增加一个消防栓接合点。

3．单击下拉菜单，选中Laterals；

4．在要素类的子类列表框中，单击Hydrant laterals；

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现在可以单击网络中Hydrant laterals可以连接的接合点类型，为了简单起见，Hydrant olaterals只能连接到Hydrant上。

5．选中网络中的子类列表框中的Hydrant选项。另外还需要明确，当创建一个Hydrant laterals网络时，如果laterals的一个端点没有连接到另外一条边或接合点，一个（新的）Hydrant就放置在该端点。

6．点击Hydrants旁的“+”号，右击其下的Hydrants项，然后点击Set as Default。在Hydrant 子类旁将出现一个蓝色的“D”字符，表明它是这个子类的默认接合点。

现在可以创建一个新的边——边规则。该规则确定Hydrant laterals可以通过水龙头（taps）、T形物（tees）和鞍形物（Saddles）连到分配主水管中。在Hydrant laterals和分配主水管之间默认的连接接合点是taps。

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7．在网络子类的列表中，单击Distribmians旁边的"+"号，选中它下面的Distribmains。因为在网络子类列表中选择了边线，这样网络中接合点子类列表变为活动状态，可以指定Hydrant lateral（消防侧水管）和distribution mains（分配主水管）具体连接的接合点类型。

8．在接合点子类列表中，单击Fitting旁边的“+”号，依次选取Tap、Tee和Saddle，注意在Tap旁边有一个蓝色“D”字，表示Tap是默认的接合点，选中WaterNet-Junctions，它是最初的或默认的网络类型；

9．单击OK；

现在已经通过定义连通性规则为地理数据库增加了其他的行为。通常还需要为网络定义更多的连通性规则。在教程的这一部分，只要按要求定义连通性规则。在教程的下一部分将为新Hydrant laterals的要素类创建要素链注记（feature-linked annotation）。

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练习6：创建注记

练习1中，我们浏览了Montgomery地理数据库中的所有要素类，一些要素类中包含与distribution和transmains两个要素类链接的注记。然后我们从一个Coverage中导入Water Laterals到Water Laterals要素数据集中。下面将为Water Laterals创建一个存放要素链接注记的注记类（annotation class）。

创建注记类

下面我们将在Montgomery地理数据库的Water要素数据集中创建注记类。

1．右击Water要素数据集，单击New，然后单击Feature Class；

打开New Feature Class向导，该向导可以用来在地理数据库中创建一个简单的、网络的、定制的或注记要素类。第一个面板要求指定新要素类的名称和别名，也提供了可以选择存储要素类中非简单要素（网络、注记等）的选项。

2．在名称文本框中输入“LateralDian”；

3．在别名文本框中输入“Water lateral Diameter annotation”；

4．在type单选框中，选择第二个存储注记对象。然后再单击第一个下拉箭头，选择ERSI Annotation Feature；

5．选中Link the Annotation to the following feature class复选框；

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6．单击第二个下拉列表箭头，选中Laterals为water lateral创建注记；

7．单击Next；

用这个面板来确定注记类是如何链接到被标注的要素。可选择链接要素类中的一个字段或复合字段作为注记内容，同时还可以指定注记的符号和放置的位置等高级内容。

8．单击Label Field的下拉箭头，选择DIAMETER；

9．单击Expression按钮，确定注记表达式；

表达式属性对话框出现在屏幕上，使用该对话框，可以从链接要素类中选择多个字段用来标注，并且可以使用逻辑表达式选择字段来标注。在这里，指定长度超过200英尺的laterals 用直径和材料类型来联合标注；长度小于200英尺的，仅用直径标注。

10．从标注字段列表中拖放Shape-Length和MA TERAL到表达式文本框中。

11．选中Advanced复选框，按下面的内容修改文本框中的表达式：

Function Findlabel([Shape_Length],[DIAMETER],[MA TERIAL])

If [Shape_Length]>200 then

Findlabel=[DIAMETER]&””&[MA TERIAL]

Else

Findlabel=[DIAMETER]

End if

End Function

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12．单击V erify按钮，保证输入表达式没有错误。如有错误，重新输入表达式；

13．单击OK；

14．单击Symbol；

Symbol Select对话框出现在桌面上，可以选择注记的字体、颜色、大小。

15．单击黑体（B）和斜体（I）按钮；

16．单击OK；

17．单击Label Placement选项：

placement properties对话框出现，可以指定注记的默认放置位置。

18．选择第二项，指定为每个lateral要素创建一个注记；

19．单击OK；

20．单击向导上的Next；

使用这个面板确定注记在多大比例尺时用所指定的符号显示在地图上。当放大地图时，地图上注记也随着放大，缩小地图时，注记也将随着缩小。

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21．输入“1000”作为参照比例；

22．单击地图单位下拉箭头。选Feet作为地图单位。当在链接要素类中创建一个新要素也希望同时创建一个新注记要素时，选择该复选框。单击Next。

这个面板为数据库存储要素类指定储存参数。默认值是不指定参数。

23．单击Next。

这个面板用来增加在面板中出现的字段。这里不要求增加字段。

24．单击Finish。

现在已经为laterals要素类创建了新的与之链接的注记类。新的注记类还没有包括注记要素。可以用ArcMap为laterals要素类中所有要素创建注记要素。

生成注记要素

要为laterals要素创建注记要素并把它们存储在要素链注记类中，需要使用ArcMap。

1．在ArcCatalog中，通过单击ArcMap图标按钮启动ArcMap。也可以通过桌面上的快捷图标或开始菜单中的程序列表来启动ArcMap；

2．单击Add Data按钮，增加Laterals要素类和Lateral Diam注记类到地图上。弹出Add Data 对话框。

3．浏览到water要素数据集，选择Laterals和Lateral Diam要素类，单击Add。

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数据被增加添加到地图上，现在将标注注记要素。

4．在ArcMap工具条上单击的Select Features按钮；

5．在地图上拉框选择所有laterals要素；

6．在ArcMap表内容列表中（table of contents），右击lateral层，鼠标移到Selection，单击Annotate Selected Features；

Annotate Selected Feature对话框出现，选择默认操作。

7．单击OK；

8．关闭ArcMap；

现在已经通过从链接要素类字段中获取文本填充了注记类。这种链接自动地在要素和注记之间创建，并作为关系存储在地理数据库中。在练习8中，将说明注记如何随着与其关联的要素的变化而变化。但是首先，还需要为lateral和lateralDiam要素类创建新层。

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练习7：为地理数据库中的数据创建层

为了使浏览和用符号表达数据更方便，可以在ArcMap中为数据库中的数据创建并使用层。大多数需要的层已经创建好了，它们存放在教程的Layers文件夹中。这部分教程中，我们将为Laterals和Lateral Diam要素类创建新的层。

创建laterals层

1．右击laterals要素类，再单击Create Layer；

2．定位到教程目录下的Layers文件夹，在框中输入新层名称“Water Laterals”；

3．单击Save。新层就创建了。接下来新可以修改层的属性以增加符号。

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4．在ArcCatalog tree中，打开层文件夹，右击Water laterals层，再单击Properties；

通过属性对话框来设置层的各项属性，如可见比例、透明度等，这里将修改层的符号。5．单击Symbology标签；

6．单击Categories；

在默认情况下，用基于子类字段的独立值分类（Unique V alues）来对层符号化。这正是我们的想法，但必须修改每一个子类的符号。

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7．双击Hydrant laterals旁边的彩色直线，出现SymbolSelector对话框。通过这个对话框来设置laterals符号的特性。

8．单击Color下拉箭头，设置线的颜色为紫色；

9．在Width文本框中输入“1.5”，设定线的宽度为1.5；

10．单击OK；

11．对File lateral层，重复7到10的步骤，设置线的颜色为红色、线的宽度为1.5；12．对Service lateral层，重复7到10的步骤，设置线的颜色为深蓝色、线的宽度为1.5；

13．单击OK。关闭属性对话框。

对Water lateral层的设置完成了。现在可以为water lateral创建注记层。

创建LateralDiam层

1．右击Lateral Diam层，再击Create layer；

2．定位到Layers文件夹，在层对话框中输入新层的名字“Water lateral diameter annotation”；3．单击Save；

新的注记层就被创建。因为这个层指向一个注记要素类，符号是注记属性，因此，不必在层中重新进行设置。

现在已经成功地将Coverage和INFO表导入到地理数据库中，并且创建了子类、规则、几何网络和要素链接注记。教程的练习将进行一些编辑任务，包括修改已有的要素和它们的属性以及创建新的要素。教程的编辑部分将说明增加到地理数据库中的行为将如何使编辑地理数据库变得容易。

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练习8：编辑地理数据库

前面的练习指导我们完成导入数据到地理数据库的完整过程。使用导入的数据，创建了数据如何被编辑的规则、关联要素类中的对象与导入表中的对象、创建了几何网络和要素链接注记。现在学习如何方便地编辑地理数据库。

在本练习中，将增加教程目录下的所有层到地图中。数据添加到地图上以后，将进行以下编辑：

●更新宗地属主的信息；

●把现有的Fire hydrant要素从路旁边向后移动50英尺；

●创建一个新hydrant lateral。

更新宗地的属主信息

1．双击桌面上ArcMap快捷方式，启动ArcMap应用程序。

2．单击Add Data按钮（“+”），增加地图数据库的层到地图上。弹出Add Data对话框。3．浏览到layers所在的文件夹，然后选中所有层，单击Add；

数据被增加到地图上，可以开始编辑地图。

4．可以看见Editor工具条仍出现在ArcMap窗口；

5．单击Editor菜单，再单击Start Editing；

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6．在工具条上单击Zoom In按钮，在要放大的部分拉框，使要素看得更加清楚。

现在从编辑Parcels层开始，为了更容易地选择宗地层，仅将Parcels层设为可选层。7．单击Selection，指向Set Selectable Layers，Set Selectable Layers对话框打开。除Parcels 层外其它层都不选，单击Close按钮关闭对话框。

8．单击Edit工具；

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9．拉框选择一组宗地；

10．单击Editor工具条上的Attributes按钮;

弹出Attributes对话框，其中列出所选择宗地的PARCEL_ID字段的值，第一个被选择的宗地的属性值出现在面板的右边。每一宗地都有“+”号标记，点击“+”号可查看有关属主对象。

11．单击第一个宗地旁边的+号；

向后路径标签——“is owned by”——即创建该关系类时所输入的，显示在属性对话框中的宗地下。

12．再单击“is owned by”旁边的"+"号。

与宗地关联的属主对象标识符（用数字表示）出现在关系路径标签的下面;

13．单击属主标识的值；

土地的属主的属性列在右边面板中。以前为属主表输入的字段名的别名被显示，而不显示其真字段名。使用别名可以容易地编辑属主属性值。

14．单击Percentage Ownership的值，然后输入100；

15．按Enter键；

16．单击Close按钮，关闭Attribute对话框。

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已经利用创建的ParcelOwners关系类来找到宗地属主并编辑其属性。为了理解在编辑网络要素时，网络连通性是如何自动维护的，现在将编辑一些网络要素。

移动现有的消防栓

编辑的第一步是从道路边线移走一个消防栓（fire hydrant）。消防栓是网络要素并与laterals要素加入到网络中，可以看到当移动消防栓时，网络连通性被维持。

1．单击菜单条上的Selection菜单，再单击Clear Selected Features，删除在前一个任务中所选择的宗地。

2．单击Selection，指向Set Selected Layers，去选（Uncheck）parcels层，复选（Check）Hydrants层，然后关闭对话框；

3．放大有一个消防栓的区域；

4．单击工具条上的Edit工具，在想要移动的消防栓周围拉框，选中消防栓；

5．把选中的消防栓从分配主水管上移走。注意消防栓移动后在消防栓和阀门之间的侧水管（laterals）也跟着延伸。

6．移动消防栓到新的位置；

当消防栓移动时，橡皮绑定的侧水管维持着与消防栓和阀门之间的连通性。这是ArcGIS8系统在交互编辑中如何维护网络的拓扑结构的一个例子。

新建一条消防侧水管

在这一部分教程中，将联合使用网络编辑、连通规则、属性规则、要素链接注记以增加一个新消防侧水管到自来水网络上。

1．单击菜单条上的Selection，再单击Clear Selected Feature，删除最近一次选择的消防栓；2．单击菜单条上的Selected，指向Set Selected Layers，不选（Uncheck）hydrant层旁边的复选框，选择Distribmains、Water laterals和Fittings层，并关闭窗口。

3．放大地图到分配主水管区域；

4．单击Task下拉箭头，再单击Create New Feature；

P48

5．单击Target下拉箭头，将看到地图上图层的列表。Water laterals层旁边一个“+”号，表明这一层有子类，单击“+”号，可以看到导入的Coverage后增加的子类；

6．单击hydrant laterals，在Water laterals层上创建新的要素，并赋给hydrant laterals子类；

为了建立网络的连通性，增加新的消防侧水管时，必须将其精确地捕捉到分配主水管上。7．单击Editor菜单，再单击Snapping；

Snapping Environment窗口出现在屏幕上，当增加一个消防侧水管时，将增加它到分配主水管的一些点上。因此必须对分配主水管的边设置捕捉。

8．选中分配主水管的边线，关闭Snapping Environment窗口;

9．单击Sketch工具；

10．移动鼠标到一条分配主水管上，鼠标将捕捉到分配主水管边上的点。

P49

11．当鼠标捕捉到分配主水管时，单击一次，开始新的消防侧水管的编辑草图（edit sketch）；

在本例中，约束消防侧水管与分配主水管垂直（Perpendicular）。

12．在草图编辑仍处于激活状态时，右击分配主水管，在Sketch tools菜单，单击Perpendicular；

移动鼠标时，绘制的消防侧水管与分配主水管保持垂直，现在将新建一个65英尺长的消防侧水管。

13．右击Sketch工具，然后单击Length，输入“65”，按Enter键。一个新的顶点被增加到侧水管上，到分配主水管的垂直距离为65英尺；

14．右击鼠标，再点击Finish Sketch。创建好新的消防侧水管；

当创建好新的消防侧水管后，同时也做了很多事。首先，在分配主水管和消防侧水管相交的地方，创建了一个接合点，并且它们在网络中是拓扑连通的。由于在这些要素类型间已经用默认的接合点建立了一个连通性规则，所以这个接合点类型是默认的接合点——tap（水龙头）。

P50

新消防侧水管的另一个端点也增加了一个接合点。由于已经创建了自来水侧水管和消防栓之间的连通性规则，消防栓被设置为默认的接合点，所以被创建的接合点是一个消防栓。

移动消防侧水管，分配主水管通过橡皮绑定连接侧水管。单击Undo按钮，撤消移动。当单击分配主水管时，可以看到它是一个复合要素。这是一个复合边——尽管在逻辑网分割成，但几何网络仍是一个单一的要素。

新的连接被增加到网络上时，其注记也被增加。因为这条侧水管的长度小于200英寸，因此它的注记是“8''”。

如果想改变注记的值，需要改变管道的直径。

15．如果新增的消防侧水管没有选中，单击编辑菜单，选中新的消防侧水管。

16．单击Attribute按钮，新的消防侧水管的属性显示在对话框的右边，除了早期输入的默认值之外，其余所有字段都是空值。

17．单击Diameter V alue。由于已经为消防侧水管关联了一个代码值域。从下拉列表中选择该值的一个描述值。

快速入门指南

快速入门指南 Sybase 软件资产管理 (SySAM) 2

文档 ID：DC01050-01-0200-01 最后修订日期：2009 年 3 月 版权所有 ? 2009 Sybase, Inc. 保留所有权利。 除非在新版本或技术声明中另有说明，本出版物适用于 Sybase 软件及任何后续版本。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。此处说明的软件按许可协议提供，其使用和复制必须符合该协议的条款。 要订购附加文档，美国和加拿大的客户请拨打客户服务部门电话 (800) 685-8225 或发传真至 (617) 229-9845。 持有美国许可协议的其它国家/地区的客户可通过上述传真号码与客户服务部门联系。所有其他国际客户请与 Sybase 子公司或当地分销商联系。升级内容只在软件的定期发布日期提供。未经 Sybase, Inc. 事先书面许可，不得以任何形式或任何手段（电子的、机械的、手工的、光学的或其它手段）复制、传播或翻译本手册的任何部分。 Sybase 商标可在位于 https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,/detail?id=1011207 上的“Sybase 商标页”进行查看。Sybase 和列出的标记均是 Sybase, Inc. 的商标。 ?表示已在美国注册。 Java 和基于 Java 的所有标记都是 Sun Microsystems, Inc. 在美国和其它国家/地区的商标或注册商标。 Unicode 和 Unicode 徽标是 Unicode, Inc. 的注册商标。 本书中提到的所有其它公司和产品名均可能是与之相关的相应公司的商标。 美国政府使用、复制或公开本软件受 DFARS 52.227-7013 中的附属条款 (c)(1)(ii)（针对美国国防部）和 FAR 52.227-19(a)-(d)（针对美国非军事机构）条款的限制。 Sybase, Inc., One Sybase Drive, Dublin, CA 94568.

新手学习大数据的入门书籍

新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》

《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。

6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户

大数据入门教程-大数据入门视频

大数据入门教程-大数据入门视频 现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。 下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。 千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。

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快速入门指南 - SugarSync Quick Start Guide

SugarSync快速入门指南欢迎来到SugarSync！ 在此快速入门指南里，您将会学会如果通过4个简单的步骤开始使用灵活的，易用的，方便的SugarSync新账户。我们不会强制您接受SugarSync的所有优点——通过使用我们的应用程序，您会发现更多的优点。确切地说，设计此快速入门指南的目的是给您提供您开始使用SugarSync的信息。当您准备好了解更多的时候，让我们开始吧！ 简单4步让您入门 第一步：安装SugarSync并开始同步 第二步：自动安全备份和储存的优点 第三步：远程访问的您的任意文件 第四步：配置您的移动电话使您可以在外出的时候访问您的文件 最后我们会以概述我的SugarSync结束——您可以随时随地访问您所有数据的一个安全网站。无论何时，如果您需要帮助，您都可以搜索我们的在线教程或者电邮到support@https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,。 感谢使用SugarSync！让我们开始第一步：安装

第一步：安装SugarSync 并配置您的电脑在您在线注册的过程中，您会被提示下载并安装SugarSync 管理器。这是能让您充分体验SugarSync 强大能 的必要步骤。如果您还没有下载，请访问以下地址：https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,/downloads/ 一旦您完成下载，您可以查看SugarSync 管理器里面的说明文档，或者继续阅读指南里的这些简单步骤。您需要花费一些时间阅读说明文档和操作指南——但是它值得您这么做，我们正在谈论随时安全地备份和储存您的所有文件. 2添加您想通过SugarSync 备份和访问的文件夹。 提示：如果您想移除子文件夹，点击SugarSync 文件夹管 理窗口左下角的“编辑”按钮。当您有很多张照片在您的 “图片”文件夹，但是您不希望把他们都添加到SugarSync 的时候，这个方法非常有用。 注意：上传您所有的文件会花费一些时间。例如，如果您有一个30GB 的账户，那就会花费几个小时。一旦这些文件被同步了，您就会在这些文件夹上看见一只绿色的蜂鸟图标，表示您已经安用SugarSync 安全备份了这些文件夹。 我为什么要命名我的计算机？因为您可能会添加多台计算机到您的SugarSync 账户（这是一个非常好的方法-您可以备份和同步您愿意添加的任意多计算机）。当您添加了多台计算机时，计算机名可以帮助您指定您的计算机。 12 请记住，SugarSync 非常简单易用，您只需要简单的设置一下，就可以在您已有的文件夹结构下工作。您可以点击“从本地计算机添加文件夹”按钮，然后选中所有您想要添加到的SugarSycn 账户下的文件夹图标/名称旁边的复选框。 按下“确定”按钮后，您还可以再检查一遍您添加的文件。您可以进行更改（添加多个文件夹或删除文件夹），或者直接确定。通过“管理同步文件夹”（可以通过SugarSync 客户端程序访问），您可以非常容易地随时进行更改。 现在您是在安装，到第二步：备份 1给您的计算机选择一个名称和图标。

云计算和大数据基础知识教学总结

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

第2章 快速入门教程

P15 第2章快速入门教程 本章提要 ●练习1：用ArcCatalog组织数据 ●练习2：向地理数据库中导入数据 ●练习3：创建子类和属性域 ●练习4：创建对象间的关系 ●练习5：创建几何网络 ●练习6：为数据创建注记 ●练习7：为地理数据库中的数据创建层 ●练习8：编辑地理数据库 通过数据管理工具ArcCatalog创建一个地理数据库或增加一个数据库非常容易，不需要编写任何程序就能实现。ArcCatalog可用来浏览、储存、组织和发布数据。在ArcMap中查询和编辑地理数据库时——ArcMap用于编辑、分析和编辑地图——不需要定制任何代码，就能充分利用地理数据库。 在教程中，利用ArcCatalog创建一个地理数据库来模拟自来水设施网络（water utility netword）。将通过创建子类、有效性规则、关系和几何网络增加行为（behavior）到地理数据库中。利用ArcMap编辑已有的要素和增加其它要素到地理数据库时，会体会到在地理数据库中使用行为的好处。 本教程研究的区域是位于Alabama的Montgoney市的一个部分。这个地理数据库中包含大部分资料：表示一个自来水侧水管（water laterals）的一个Coverage，INFO表表示宗地属主（parcel owner）数据，我们需要将Coverage和INFO表导入到地理数据库中，然后修改属性以赋予其行为。 本教程通过ArcMap、ArcCatalog，掌握使用地理数据库的能力。可以在机器上根据自己的安排而无须其它辅助完成这本教程。本章教程包括8个练习，每个练习大约需要10-20分钟完成。 P16 本章将使用多个数据集。下面的表是对这些数据集的具体描述：

VBNET数据库编程基础教程

VBNET数据库编程基础教程 众所周知，https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,自身并不具备对数据库进行操作的功能，它对数据库的处理是通过.NET FrameWork SDK中面向数据库编程的类库和微软的MDAC来实现的。其中，https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,又是.NET FrameWork SDK中重要的组成部分。要了解https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,的数据库编程，首先要明白https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,的工作原理以及相关的对象、方法、属性。本文将结合具体实例为你简单介绍https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,数据库访问对象以及https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,数据库编程基本方法。 一、https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,数据库访问对象 (一)https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,简介 https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,是由微软Microsoft ActiveX Data Object(ADO)升级发展而来的。是在.NET中创建分布式数据共享程序的开发接口。https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,的数据存取API提供两种数据访问方式，分别用来识别并处理两种类型的数据源，即SQL Server 7.0(及更高的版本)和可以通过OLE DB进行访问的其他数据源。为此ADO.NE T中包含了两个类库，System.Data.SQL库可以直接连接到SQL Server的数据，System.Data.ADO库可以用于其他通过OLE DB进行访问的数据源。如Acces s数据。 (二)https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,的名称空间 https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,是围绕System.Data基本名称空间设计，其他名称空间都是从Syste m.Data派生而来。它们使得https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,不仅访问DataBase中的数据，而且可以访问支持OLE DB的数据源。 当我们讨论https://www.sodocs.net/doc/329449701.html,时，实际讨论的是System.Data和System.Data.OleDb 名称空间。这两个空间的所有类几乎都可以支持所有类型的数据源中的数据。这里我们讨论与后文实例有关的类。即OleDbconnection、OleDbDataAdapter、D ataSet和DataView。 上面列举的类中没有OleDb前缀的，派生自System.Data空间，有此前缀的派生自System.Data.OleDb空间。在使用中，如果要引用OleDb前缀的类，必须导入System.Data.OleDb名称空间。语法如下： Imports System.Data.OleDb 使用没有此前缀的类必须导入System.Data名称空间。语法如下： Imports System.Data

大数据基础-大数据软件基础

第2章大数据软件基础

目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题

2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：

1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名 可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname

v永久修改主机名 可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。 还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts

UVLayout快速入门教程

UVLayout快速入门教程： Headus UVLayout被认为是UV拆分的神器.是一款专门用来拆UV专用的软体,可利用缝合切割功能，创建低Poly或SUBD表面的工具，并分解成数个曲面,再对曲面进行平面展开并支持倒入其他几何模型进行编辑, 对3维模型作实体几何分析。 下面是UVLayout快速入门教程并附有常用快捷键： 1\打开UVLayout,导入OBJ文件（Ｌoad）；（图一） 2、 用快捷键C分割，用W缝合导入实体的UV坐标（图二）；

３、 切换到ＵＶ视图显示（Ｕ键）把光标指针放到被分割和缝合的部分上，按Enter 键缝合部位ＵＶ会进行缝合操作； 4、 按space-MMM键，选中要移动的部分进行移动，以避免重叠； 5、 按Ｆ键平行ＵＶ平展或space－F键进行自动平展。

6、 如果所有部分基本平展完毕选择optimize选项下的ＲunFor按钮或进行优化平展 7、 选择AoToFit使ＵＶ坐标自适应 8、 切换到３Ｄ模式（Ｕ键）用按Ｔ键进行不同纹理显示检测 9、 设置输入ＵＶ帖图尺寸，保存

10、 保存文件为ＯＢＪ文件，你可以在其它程序中继续进行操作 11、 如果你编辑后想重新进行编辑ＵＶ，只需重新导入ＵＶLayout，按U键切换到ＵＶ模式，按Ｆ键或optimize:RunFor进行重新平展 UVLayou常用快捷键： Ｃ／Ｗ：分割缝合 Ｔ：切换不同纹理显示（３Ｄ摸式） －／＝：缩放纹理 ＭＭＭ（中键）：移动 ＲＭＭ（右键）：缩放 ＬＮＮ（左键）：旋转（３Ｄ模式） Shift-W：选择缝合边线 方向键：上下左右翻转 ＬＭＭ：单击选择 Ｆ键：平展ＵＶ帖图 Space-F键：自动平展 Ｂ：平展笔刷 －／＝：改变笔刷大小 Space-ＲMB：缩放选择部分

数据库基础教程课后习题答案顾韵华

习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

建筑工程工程量清单快速入门教程

工程量清单快速入门教程 工程量清单（Bill Of Quantity BOQ）是在19世纪30年代产生的，西方国家把计算工程量、提供工程量清单专业化为业主估价师的职责，所有的投标都要以为主提供的工程量清单为基础，从而使得 最后的投标结果具有可比性。 工程量清单报价是建设工程招投标工作中，由招标人按国家统一的工程量计算规则提供工程数量，由投标人自主报价，并按照经评审低价中标的工程造价计价模式。 工程量清单报价的指导原则是：政府宏观调控、企业自主报价、市场形成价格、社会全面监督。 工程量清单计价实行的是一种由招标单位出具建设项目的工程量清单，投标企业对照招标企业提供的工程量清单，根据企业的管理组织水平的技术能力，充分考虑市场和风险因素，根据投标竞争策略进行自主报价。投标企业在报价过程中，必须通过对单位工程成本、利润进行分析、统筹考虑、精心选择施工方案，并根据企业定额合理确定人工、材料、机械等要在经济上的投入与配置，优化组合，合理控制现场费用的施工技术措施费用，确定投标价。这就要求投标企业改变过去依赖国家发布的定额状况，提高企业的施工组织管理水平，改善施工技术条件，注重市场信息的搜集和自身信息集累，根据自身条件编制出自己的企业定额。 变过去依赖国家发布的定额状况，提高企业的施工组织管理水平，改善施工技术条件，注重市场信息的搜集和自身信息集累，根据

自身条件编制出自己的企业定额。 工程量清单编制方法： 招标文件应当包括招标项目的技术要求和投标报价要求。工程量清单体现了招标人要求投标人完成的工程项目及相应工程数量，全面反映了投标报价要求，是投标人进行报价的依据，工程量清单应是招标文件不可分割的一部分。工程量清单应反映拟建工程的全部工程内容，并为实现这些工程内容而进行的其他工作。借鉴外国实行工程量清单计价的做法，结合我国当前实际情况，我国的工程量清单由分部分项工程量清单、措施项目清单和其他项目清单组成。 ●分部分项工程量清单的编制 一、分部分项工程量清单项目的栏目设置及栏目的应用 （一）分部分项工程量清单应表明拟建工程的全部分项实体工程名称和相应数量，编制时应避免错项、漏项。 （二）分部分项工程量清单应做到四个统一，即项目编码统一、项目名称统一、计量单位统一、工程量计算规则统一。招标人必须按规定执行，不得因情况不同而变动。 （三）分部分项工程量清单编码“计价规范”采用五级编码制，12位阿拉伯数字。前四级编码必须依据“计价规范”附录编码设置，第二级编码，三位阿拉伯数字，由工程量清单编制人自行设置。 第五级编码的设置应注意以下几个问题：

Oracle11g数据库基础教程-参考答案

Oracle11g数据库基础教程 参考答案

第1章Oracle 11g数据库安装与配置1．简答题 （1） 企业版数据库服务器包含所有的数据库组件，主要针对高端的应用环境，适用于安全性和性能要求较高的联机事务处理（OLTP）、查询密集型的数据仓库和要求较高的Internet应用程序：标准版数据库服务器提供大部分核心的数据库功能和特性，适合于工作组或部门级的应用程序：个人版数据库服务器只提供基本数据库管理功能和特性，适合单用户的开发环境，为用户提供开发测试平台。 （2） 常用数据库类型包括事务处理类、数据仓库类以通用类型。其中事务处理类型主要针对具有大量并发用户连接，并且用户主要执行简单事务处理的应用环境。事务处理数据库的典型应用有银行系统数据库、Internet电子商务数据库、证券交易系统数据库等。对于需要较高的可用性和事务处理性能、存在大量用户并行访问相同数据以及需要较高恢复性能的数据库环境，事务处理类型的配置可以提供最佳性能；数据仓库类型的数据库主要针对有大量的对某个主题进行复杂查询的应用环境。数据仓库的典型应用有客户订单研究、支持呼叫、销售预测、采购模式以及其他战略性业务问题的历史数据研究。对于需要对大量数据进行快速访问，以及复杂查询的数据库环境，数据仓库类型配置是最佳选择；通用类型配置的数据库是事务处理数据库与数据仓库配置的折衷方案。既可以支持大量并发用户的事务处理，又可以快速对大量历史数据进行复杂的数据扫描和处理。 （3） 数据库名可以由字母、数字、下划线（_）、#和美元符号（$）组成，且必须以字母开头，长度不超过30个字符。在单机环境中，可以不设置域名，域名长度不能超过128个字符。Oracle服务标识符（SID）是一个Oracle实例的唯一名称标识，长度不能超过12个字符。（4） ● OracleServiceORCL：数据库服务（数据库实例），是Oracle核心服务，是数据库启 动的基础，只有该服务启动，Oracle数据库才能正常启动。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1TNSListener：监听器服务，该服务只有在远程访问数据库时 才需要（无论远程计算机还是本地计算机，凡是通过Oracle Net网络协议连接数据库都属于远程访问）。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ConfigurationManager：配置Oracle启动时的参数的服务。（非 必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ClrAgent：提供对.NET支持的Oracle数据库扩展服务。（非 必须启动） ● OracleJobSchedulerORCL：数据库作业调度服务。（非必须启动） ● OracleDBConsoleorcl：Oracle控制台服务，即企业管理器服务。只有该服务启动了， 才可以使用Web方式的企业管理器管理数据库。（非必须启动） ● OracleVssWriterORCL：是Oracle对VSS提供支持的服务。（非必须启动） ● OracleMTSRecoveryService：是允许数据库充当一个微软事务服务器、COM/COM+ 对象和分布式环境下的事务资源管理器的服务。

数据库系统基础教程第四章答案

Solutions Chapter 4 4.1.1 4.1.2 a) b)

c) In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).

d) In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.

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这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。 另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》 在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》 本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。 本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》 这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色 《Python 自然语言处理》 这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语

(完整word版)Verilog-A30分钟快速入门教程.docx

?Verilog-A 30分钟快速入门教程 进入正题，学了几天的Verilog-A，平台是Agilent ADS，主要参考 “ Verilog- AMS Language Reference Manual”和ADS的帮助文档。 现在的状态算是入门了，写了个简单的PLL。总结这几天的学习，觉得效率太低，我以前有一定 Verilog 基础，研一时学过一点 VHDL-AMS ，学到现在这个状态应该 半天就够了；入门的话， 30 分钟足矣；跟着这个教程走，你会很快了解和熟悉Verilog-A 。（前提是有一定的 Verilog 基础和电路基础） 1、基尔霍夫定律撑起了整个电路学的大厦（当然也可以认为基尔霍夫定律只是 麦克斯韦方程的简化版），作为模拟电路描述语言 Verilog-A ，同样将基尔霍夫定律作为其基本，最重要的两个概念便是流量 (Flow) 和位 (Potential) ，在电学里是电流 和电压，在力学里可以是力和距离，在热学里可以是功率和温差，等等。 在 Verilog-A中，你可以将电阻电容电感等器件用一个方程式来表述，比如 I(out) <+ V(out)/R ，这样就产生了一个电阻，最后 Verilog-A 仿真器会用某种算法( 迭代是最常见的 ) 将 I(out) 和 V(out) 求解出来，然后根据这个解去算下一个时刻 的 I 、V 等，当然这仅仅是指时域仿真。 2 、下面讲Verilog-A的语法： begin end //相当于C语言的一对大括号，与Verilog 同 if ( expression ) true_statement ; [ else false_statement ; ] //与Verilog同 case ( expression ) case_item { case_item } endcase for ( procedural_assignment ; expression; procedural_assignment ) statement //case与for语句都跟Verilog、C语言类似 cross( expr [, dir [, time_tol [, expr_tol ]]] ); //cross 用来产生一个 event ，如： @(cross(V(sample) -2.0, +1.0)) //指 sample 的电压超过 2.0 时触发该事件，将会执行后面的语句， +1.0 表示正向 越过， -1.0 则相反 ddt( expr )// 求导，如： I(n1,n2) <+ C * ddt(V(n1, n2)); //表示了一个电容 idt( expr ,[ ic [, assert [, abstol ]]] ) //积分，如： V(out) <+ gain * idt(V(in) ,0) + gain * V(in); // 比例积分，式中的 0 表示积分的初值 transition( expr [, time_delay [, rise_time [, fall_time [, time_tol ]]]] ) // 将 expr 的值 delay一下并指定上升下降沿时间，相当于一个传输门

Hadoop大数据开发基础教学进度表

学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月

一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

大数据入门推荐书籍

大数据入门推荐书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》

《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。

6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户

大数据开发新手学习指南(经典)

上市公司，官网：https://www.sodocs.net/doc/329449701.html, 大数据开发初学者该如何学习 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？ 其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

上市公司，官网：https://www.sodocs.net/doc/329449701.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google