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数据库习题练习.docx

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简介：
《数据库习题练习》包含了多种类型的题目，旨在帮助学生加深对数据库原理和应用的理解，并提高解决实际问题的能力。文件涵盖了设计、查询及管理等多方面内容。 需要以下数据库表： 1. 学生表Student(SID, Sname, Sage, Ssex) -- SID：学生编号；Sname：学生姓名；Sage：出生年月；Ssex：学生性别； 2. 课程表Course(CID, Cname, TID) -- CID：课程编号；Cname：课程名称；TID：教师编号； 3. 教师表Teacher(TID, Tname) -- TID：教师编号；Tname：教师姓名； 4. 成绩表SC(SID, CID, score) -- SID：学生编号；CID：课程编号；score：分数。

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  • 数据库习题练习.docx
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    《数据库习题练习》包含了多种类型的题目，旨在帮助学生加深对数据库原理和应用的理解，并提高解决实际问题的能力。文件涵盖了设计、查询及管理等多方面内容。 需要以下数据库表： 1. 学生表Student(SID, Sname, Sage, Ssex) -- SID：学生编号；Sname：学生姓名；Sage：出生年月；Ssex：学生性别； 2. 课程表Course(CID, Cname, TID) -- CID：课程编号；Cname：课程名称；TID：教师编号； 3. 教师表Teacher(TID, Tname) -- TID：教师编号；Tname：教师姓名； 4. 成绩表SC(SID, CID, score) -- SID：学生编号；CID：课程编号；score：分数。
     
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    本文档《数据库关系代数练习题》包含了多种类型的题目，旨在帮助学习者深入理解与掌握数据库管理系统中的关系代数理论及其应用。通过这些习题，读者可以提升自己在数据查询和操作方面的技能，并为更高级的数据库课程打下坚实的基础。 本段落主要介绍了数据库关系代数的相关知识，包括关系R、W和D的定义及计算方法，并提供了一些练习题来加深理解。文中详细讨论了通过不同操作（如交集、并集、差集）对五个特定的关系(R1至R5)进行处理的过程，同时还涵盖了投影与选择等重要概念的应用方式。此外，还以学生、教师和授课这三个关系为例展示了关系代数在实际数据库管理中的应用价值。
     
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    《数据科学练习题》是一份涵盖统计分析、机器学习和大数据处理等领域的实践文档，旨在通过大量实例帮助学生巩固理论知识并提升解决问题的能力。 大数据是指那些在传统数据处理技术下难以有效管理和分析的海量、高增长速度、多样化的信息资源。这些数据可能来自各种源头，包括社交媒体、传感器、交易记录等。通过分析和挖掘其中的模式和关联，可以为企业决策、市场预测、产品研发等方面提供依据。 Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式系统基础架构，用于处理和存储大量数据。它包含两个核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）与MapReduce。最初由Doug Cutting为搜索引擎项目Nutch设计的框架演化而来，始于2004年。 HDFS是专门用来存储大数据的分布式文件系统，其中NameNode负责管理整个系统的命名空间和块信息；DataNode则根据NameNode的指令在集群中实际存储数据，并且每个文件会被分割成多个Block，在不同的DataNode上进行复制。默认情况下，副本数量为3以提供容错能力。 MapReduce是Hadoop处理大数据集的一种编程模型，它将计算任务分为两个主要阶段：Map和Reduce。通过这种方式可以并行地在各个节点上执行数据处理，并聚合结果数据。 此外，在CentOS7中可以通过`hostname`命令查看本机主机名；非结构化数据如监控视频、日志文件等无法用固定模式表示，与ERP系统或财务系统的结构化数据不同；SecondaryNameNode协助合并编辑日志以减轻NameNode的负担，并不是热备份方案。 HDFS适用于一次写入多次读取的数据处理场景，例如批量数据分析。它具有高容错性：即使某个DataNode出现故障，其他副本仍可继续提供服务保障业务连续性。
     
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