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3、2020年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲想参加2020浙江大学计算机等级考试的朋友们注意了。环球常春藤边肖整理分享了2020浙江大学计算机三级数据管理与分析技术考试大纲。朋友们，来看看吧。希望下面的内容对你下次考试有帮助。更多计算机等级考试信息请关注全球常春藤计算机二级频道。2020年浙江省普通高等学校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲旨在掌握关系数据库的理论和基本应用，掌握大数据的基本概念，Hadoop和Spark的核心思想，具备基于关系数据库和大数据的数据管理和应用分析能力。
4、基于 sparkSQL之上的检索与排序对比性能测试我先不写select，只写最后一个orderby字段的Adesc。orderby: desc按某个字段降序排序。在大数据领域，使用大索引是一种趋势。就像数据库时代一样，有索引和没有索引的检索速度会完全不同。这是我为之前的项目写的一篇文章。虽然目的是宣传，但它揭示了核心的基本原则和想法，供您参考。大指数技术，大数据的未来1。大指数技术，大数据YDB的未来不使用堆垛机，而是依靠大内存和SSD硬盘来提高运算速度。
RDBMS中的索引这个概念大家都不陌生，但是在大数据中我们似乎从来没有听说过。YDB在HDFS创建索引，通过索引技术对大数据进行排序，就像新华字典的一个目录，可以快速找到相关数据，避免暴力扫描，从而提高查询速度。1.大数据使用大索引有什么好处？索引技术大大加快了检索数据的速度。l索引技术可以显著减少查询中分组、统计、排序的时间。
5、Hadoop,Hive,Spark之间是什么关系Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。然而，在选择大数据框架时，企业不应厚此薄彼。最近，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是大数据框架，并且都提供了一些工具来执行常见的大数据任务。但确切地说，它们执行的任务并不相同，彼此并不排斥。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级数据集，并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据集的增加而增加硬盘。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，许多大数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS的数据。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，每次操作后都会安装Hadoop的MapReduce系统。
