部署单节点的Kafka
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MongoDB执行批处理
MongoDB数据库支持的批处理功能能够提升数据操作效率,通过bulkWrite方法实现了批量插入、删除以及更新等操作。视频中以myStudents集合为例,讲解了批处理操作的数组构成与具体实施方法。演示了批量揑入学生数据、更新ID指定学生名称等操作,并且强调了批处理的高效性。此内容适用于希望建立高效数据处理流程和需要进行MongoDB数据批量操作的开发人员。
04:485697SQL与PLSQL实战视频课程概述
此课程是Oracle数据库学习的基础,关注于SQL语句与PL/SQL程序的使用和理解。课程通过实际管理任务展示如何有效运用PL/SQL进行数据库操作。重点在于建立扎实的SQL基础知识和掌握操作Oracle数据库的技能。课程讲解还包括Oracle数据库各版本的安装介质,特别是在Windows和Linux平台上的安装过程,讨论了客户端工具包括Instant Client和SQL Developer的概念和使用情况。此外,为了方便学习和操作,课程还提供了关于虚拟机设置的入门,并且介绍了如何使用课件和提供的虚拟环境来进行课后练习,以便强化理论知识。整体上,课程旨在帮助学员为通过OCP认证做好准备,成为认证的Oracle数据库管理员。
07:524553SQL与PLSQL实战之导入虚拟机
本视频教程详细介绍了在虚拟机环境中安装Oracle数据库的整个过程。讲解了安装VMware虚拟机管理器、导入VMDK文件、配置虚拟机的操作系统为Windows XP以及调整内存大小。视频还涉及了虚拟机网络设置,重点是如何选择并配置网络模式确保虚拟机与主机间的通信。通过命令行检查虚拟机的IP地址,确保本机可与虚拋机通信,为进一步在虚拟机中安装Oracle数据库打下基础。内容适合数据库管理员、学习数据库的学生、IT技术爱好者及虚拟化技术使用者。
08:224326Oracle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。
10:0012.8万shell脚本一天一练--day1
本次分享主要围绕如何使用Shell脚本处理和备份文件。介绍了一个实用的脚本,能够遍历特定目录下的TXT文件,并以当前日期作为后缀进行备份。分享中首先提到了脚本编写的基本原则,如第一行应该使用解释器路径,并包括作者信息和版本声明。重点讲授了如何定义日期变量,利用反引号将命令结果赋值给变量,以及如何运用for循环遍历文件。这次内容的学习使得使用者可以熟悉日期命令、for循环在文件处理中的应用,适宜希望提升技能的系统管理员、编程初学者、自动化脚本编写爱好者。
03:166.5万什么是容器
讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例,解释容器概念和应用场景,分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性,并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的,容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较,指出容器更加快速、轻量,且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。
07:364.7万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。
07:323.5万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。
09:592.6万