发布于 2024-08-11
分为海量存储和集中存储。数据备份主要是采用内置或外置的磁带机进行冷备份。但是这种方式只能防止操作失误等人为故障，而且其恢复时间也很长。随着技术的不断发展，数据的海量增加，不少的企业开始采用网络备份。网络备份一般通过专业的数据存储管理软件结合相应的硬件和存储设备来实现。
恢复的基本原则和实现方法： 就是“冗余”，即数据的重复存储。实现方法有：（1）定期对数据库进行复制或转储（dump）。注意几个概念：静态转储、动态转储、海量转储和增量转储。（2）建立“日志”文件。（3）恢复。
静态存储方式是指在程序运行期间分配固定的存储空间的方式。变量的存储方式可分为：“静态存储”和“动态存储”两种。静态存储变量通常是在变量定义时就分定存储单元并一直保持不变，直至整个程序结束。全局变量即属于此类存储方式。动态存储变量是在程序执行过程中，使用它时才分配存储单元，使用完毕立即释放。
Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。
Python数据分析必备的第三方库：Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
sys：通常用于命令行参数的库 sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。
Numpy库 是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。Pandas库 是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
1、随机存储器：任何存储单元的内容都能被随机存取，且存取时间和存储单元的物理位置无关。 顺序存储器：只能按某种顺序来存取，存取时间和存储单元的物理位置有关。按读写功能划分 只读存储器（ROM）：存储的内容是固定不变的，只能读出而不能写入的半导体存储器。
2、储存器可分为随机存储器、只读存储器和外存储器三类。随机存储器：随机存取存储器（random access memory）又称作“随机存储器”，是与CPU直接交换数据的内部存储器，也叫主存（内存）。它可以随时读写，而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介。
3、存储器可分为三种类型，分别是随机存储器、只读存储器、外存储器。随机存储器也叫主存，是与CPU直接交换数据的内部存储器。存储器单元实际上是时序逻辑电路的一种。按存储器的使用类型可分为只读存储器（ROM）和随机存取存储器（RAM），两者的功能有较大的区别，因此在描述上也有所不同。
4、根据存储材料的性能及使用方法的不同，存储器有几种不同的分类方法。按存储介质分类：半导体存储器：用半导体器件组成的存储器。磁表面存储器：用磁性材料做成的存储器。下面我们就来了解一下存储器的相关知识。
5、计算机存储器可分为两类，分别有内存和外存。二者的区别：位置不同 内存也被称为内存储器和主存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。外储存器是指除计算机内存及CPU缓存以外的储存器，此类储存器一般断电后仍然能保存数据。
6、【答案】：微型计算机中常用的存储器有内存储器和外存储器。（1）内存储器。包括随机读写存储器RAM和只读存储器ROM。RAM常用于存储程序执行过程中的中间数据、运算结果等，断电后数据将全部消失。ROM只能从中读取代码而不能以一般方法向其写入代码，但其中的内容在断电之后仍然存在。
数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据等流程。
大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。
大数据工程师的工作内容主要包括：数据采集、存储、处理、分析和挖掘。数据采集 大数据工程师的首要任务是收集数据。他们会利用各种工具和手段，从各种来源获取大量数据。这些数据可能是结构化的，比如数据库中的数字信息，也可能是非结构化的，如社交媒体上的文本信息或图片。
数据工程师是负责设计、构建和维判孙护数据处理系统的专业人员。他们主要关注的是数据的流动、转换和存储，以确保数据的可靠性、安全性和高效性。数据收集与提取：从不同的数据源（数据库、文件、API等）获取数据，并进行提取、清洗和转换，以便进一步处理和分析。
阿里云OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的一种云存储服务，也称为对象存储服务。 背景与基本概念 随着互联网的发展和大数据时代的到来，越来越多的企业和开发者需要处理大量的数据。为了满足这种需求，云存储服务应运而生。
阿里云oss是阿里云上的一项云存储服务，全称为阿里云对象存储（Object Storage Service）。低延迟、高扩展性、高可靠性是这项服务的三大特点，不仅可以存储多种类型的数据（如图片、视频、文档等），还能对数据进行权限控制、版本管理、分片上传、加密等操作。
“对象存储”或“基于对象的存储”一词是由它的名称派生出来的，因为它将数据和元数据封装到对象中。元数据本质上是描述其他数据的数据，或者在基于对象的存储的情况下，是关于通常存储在对象内的文件的信息。对象存储在平面结构或地址空间中。
oss 也叫对象存储，用来存放图片，css、视频等静态文件。可以作为网站、app等web应用的：附件服务器、头像服务器、图片服务器、下载服务器。每家叫法不一样，阿里云叫oss，腾讯云叫cos，其实都是一个东西。老魏为此写过云服务器oss建站等多篇教程，看完有疑问可以问，在线了就
阿里云OSS是阿里云提供的对象存储服务。以下是详细解释：基本概念 阿里云OSS是阿里云推出的一种安全、稳定的云存储服务。它为用户提供了一种在云端存储和访问数据的便捷方式。无论是个人用户还是企业用户，都可以通过OSS来存储和管理大量的非结构化数据，如照片、视频、日志文件等。
OSS的意思为对象存储服务。以下是详细的解释：对象存储服务概述 对象存储服务是一种存储结构，旨在存储非结构化的数据对象。这些数据可以是任何形式的文件，如文档、图片、音频和视频等。与传统的文件存储和块存储不同，对象存储侧重于大规模数据的分布式存储，具有可扩展性强、成本效益高等特点。
