ceph源码
Google提供的Android包含了原始Android的目标机代码，主机编译工具、仿真环境，下载的代码包经过解压后(这里是Android2.2的源码包)，源代码的第一层目录结构如下：-- Makefile-- bionic （bionic C库）-- bootable
Ⅱ 为什么使用ceph的源码编译出来的rpm包太大
db2 connect to trepdb username report using password db2 "import from /路径/filename.txt of del insert into tablename "
Ⅲ linux是干什么的
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。伴随着互联网的发展，Linux得到了来自全世界软件爱好者、组织、公司的支持。它除了在服务器操作系统方面保持着强劲的发展势头以外，在个人电脑、嵌入式系统上都有着长足的进步。使用者不仅可以直观地获取该操作系统的实现机制，而且可以根据自身的需要来修改完善这个操作系统，使其最大化地适应用户的需要。
Linux不仅系统性能稳定，而且是开源软件。其核心防火墙组件性能高效、配置简单，保证了系统的安全。在很多企业网络中，为了追求速度和安全，Linux操作系统不仅仅是被网络运维人员当作服务器使用，Linux既可以当作服务器，又可以当作网络防火墙是Linux的 一大亮点。
Linux与其他操作系统相比 ，具有开放源码、没有版权、技术社区用户多等特点 ，开放源码使得用户可以自由裁剪，灵活性高，功能强大，成本低。尤其系统中内嵌网络协议栈 ，经过适当的配置就可实现路由器的功能。这些特点使得Linux成为开发路由交换设备的理想开发平台。
现在网络设备一般都是linux操作系统，比如：软防火墙、软路由、软监控、云计算等，这些都是使用linux内核开发的。
Ⅳ 常见的大数据分析工具有哪些
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
Ⅳ 黑马程序员Linux运维培训怎么样
1、什么是运维工程师？
运维工程师，服务器与系统安全稳定的掌舵者！当一个产品（如Web网站、APP软件、网络游戏等）正式上线后，产品、开发、测试类的工作就正式结束了，接下来的维护和管理工作就会全部移交给运维工程师。
运维工程师的主要工作职责就是负责服务器的架构设计以及云计算平台管理，保障软件的稳定运行。没有开发以及测试类工作复杂且工作解决方案相对固定。更重要的是没有年龄以及学历的限制，随着工作年限和工作经验地增长，也会越老越吃香。
2、运维工程师工作场景
运维学科2019全年所有班级就业率93.5%，平均薪资8.7k起，最高薪资25k* 14薪
三、运维课程
1、第一阶段：Linux运维基础功
运维基础：运维发展史、计算机概述、计算机组成、操作系统学完此阶段可掌握的核心能力：熟练掌握Linux操作系统的安装(CentOS7.6)、配置、基础命令、VIM编辑器、用户管理、权限管理、自有服务、进程检测与控制、阿里云平台管理、开源CMS项目上线部署实战。
Linux操作系统：Linux系统概述、虚拟机、CentOS7.6系统安装，Linux基础命令
Linux下文件管理（上）：文件命名规则、目录管理、文件管理、文件复制与剪切、重命名、Linux文件打包与压缩、文件处理命令
Linux下文件管理（下）：VIM编辑器介绍、VI与VIM的区别、VIM安装与配置、四种工作模式（命令模式，编辑模式，末行模式，可视化模式）、相关VIM指令、VIM扩展功能、VIM总结
Linux下用户管理：用户和组的相关概念、用户组管理、用户管理、用户密码设置、切换用户、Linux用户管理实战
Linux下权限管理：权限的基本概念、权限在生产环境中的作用、Linux权限类别（rwx）、Linux文件所有者类别（ugo）、普通权限设置（字母+数字）、文件属主与属组设置、高级权限、ACL权限控制、umask
Linux下自有服务+软件包管理：自由服务概述、systemctl管理服务命令、ntp时间同步服务、firewalld防火墙、crond计划任务、设备挂载与解挂、rpm包管理工具
Linux进程检测与控制：进程与程序的概念、进程管理命令（top命令，free命令，df命令，ps命令，netstat命令，kill命令与killall命令）、进程优先级设置
阿里云平台管理与开发CMS项目上线部署实战：云计算平台概述、阿里云平台注册、登录与管理、项目背景、LAMP环境概述、YUM指令、LAMP环境搭建、开源CMS项目上线部署实战
学完此阶段可解决的现实问题：能够根据企业实际项目需求实现服务器部署与架构。
学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握之后，可以满足市场对初级运维工程师的需求，但是市场就业工资相对较低，还是建议继续学习就业班课程。
2、第二阶段：Linux系统服务篇
Linux高级指令：基础命令回顾、find命令之高级搜索、tree命令、scp文件上传与下载、计划任务crontab + tar实现定时备份、用户管理高级、文件权限管理高级
Linux下软件包管理：软件包管理任务背景、Linux下软件包概述、RPM包管理工具、YUM包管理工具、YUM源配置（公网YUM源，本地YUM源、自建YUM源仓库）、源码安装概述、源码安装三步走、源码安装实战
Linux远程管理服务SSH：SSH任务背景、SSH服务概述，yum源配置，SSH服务安装与配置实战，公私钥概念，SSH免密码登录
Linux数据同步RSYNC：RSYNC任务背景、RSYNC介绍、RSYNC基本语法、本机同步与远程同步、把RSYNC作为系统服务、RSYNC结合INOTIFY实现实时同步、RSYNC托管XINETD
Linux下文件共享服务ftp、NFS、SAMBA：文件共享任务背景、FTP服务介绍、FTP工作模式（主动模式+被动模式）、FTP服务搭建、客户端工具（ftp、lftp使用）、FTP访问控制、NFS服务介绍、NFS服务搭建、配置文件详解、NFS任务背景及解决方案、SAMBA服务介绍、SAMBA服务搭建、配置文件详解、文件共享服务总结
DNS域名管理服务：DNS服务介绍、DNS的作用、DNS服务搭建、正向解析、反向解析、多域搭建、NTP时间服务器、主从DNS架构
源码构建LAMP环境及部署业务应用：LAMP任务背景、Web服务器环境准备、软件编译回顾、编译安装MySQL、编译安装Apache、编译安装PHP、后期配置、Web应用系统部署实战
Linux下日志管理服务RSYSLOG：日志管理任务背景、查看日志、日志管理服务（RSYSLOG概述，日志列表，日志级别，相关符号，配置文件）、RSYSLOG本地日志管理、RSYSLOG远程日志管理、日志管理应用实践
Linux 磁盘管理：磁盘管理任务背景、磁盘管理概述、fdisk命令详解、Linux分区概述、Linux分区实战、逻辑卷介绍、逻辑卷基本概念（PV、VG、PE、LV）、逻辑卷LVM应用操作实战、RAID介绍、RAID常见级别、软硬RAID、软RAID应用实践
Shell脚本编程：Shell概述、变量、Shell流程控制、Shell数组、Shell函数、Shell特殊用法、正则表达式、Shell编程实战
数据库DBA：MySQL概述，MySQL5.7安装，MySQL配置，MySQL基本操作、SQL语句详解、MySQL索引、MySQL备份与还原、MySQL主从复制、MHA高可用架构、MySQL企业级应用实战
学完此阶段课掌握的核心能力：
1、了解Linux系统运行原理，实现Linux服务器的维护与管理；
2、了解Linux系统相关服务，能根据企业需求实现企业运维工作。
学完此阶段可解决的现实问题：能实现企业Linux服务器的日常维护与管理，搭建SSH、文件共享、DNS、Apache等服务、能独立完成系统日志分析、Shell脚本编程、数据库DBA等相关工作。
学完此阶段可拥有的市场价值：熟练学习和掌握后，可满足企业运维的初中级需求。
3、第三阶段：千万级商城系统架构设计
源码构建企业级LNMP架构及电商系统上线部署：千万级商城系统架构设计任务背景、Web项目开发流程、Linux服务器环境准备、LNMP环境概述、MySQL数据库服务搭建、Nginx软件服务搭建、PHP软件服务搭建、Web商城项目部署上线
大型WEB服务软件Nginx部署介绍使用：Nginx软件概述、Nginx平滑升级、nginx.conf配置文件详解、虚拟主机配置、Nginx默认官方模块详解（GZIP压缩，客户端缓存，反向代理，基于IP/用户的访问控制，目录显示）、日志管理、日志轮转、第三方日志管理软件GoAccess、Location区块、URL重写、第三方模块安装与配置、Nginx安全管理、Nginx其他衍生版本（Tengine，OpenResty）
WEB高可用集群架构设计及实现（keepalived）：WEB高可用集群架构设计任务背景、单点数据库迁移、HA高可用集群概述、Keepalived软件介绍、Keepalived组成和原理、VRRP协议、安装与配置Keepalived、Nginx服务高可用实践、Keepalived扩展内容（非抢占模式、VIP脑裂、单播模式）
WEB负载均衡服务器集群架构设计及实现LB(Nginx/LVS/HAProxy)：WEB负载均衡服务器集群架构设计任务背景、为什么需要LB负载均衡技术、LB负载均衡架构图、负载均衡分类、常见负载均衡实现方式、LB负载均衡环境准备、Nginx负载均衡实现、负载均衡算法、Session共享解决方案、高可用负载实践; LVS概述、LVS工作原理、LVS核心组件、LVS三种工作模式（NAT模式、DR模式、TUN隧道模式）、LVS/NAT原理和特点、LVS/DR原理和特点、LVS/TUN原理和特点、LVS的十种调度算法、LVS/NAT模式部署实践、LVS/DR模式部署实践; HAProxy概述、HAProxy安装与部署、haproxy.cfg配置文件详解、常见问题分析、HAProxy调度算法、HAProxy负载均衡应用实践
MyCAT读写分离：MySQL读写分离任务背景、读写分离的目的、读写分离常见的实现方式、搭建M-S主从复制、代码实现读写分离、MyCAT实现读写分离实战（JDK配置、MyCAT配置文件详解、读写分离实践、高可用实践、分库分表、MyCAT企业级案例实践）
非关系型数据库NoSQL(Memcache/Redis/MongoDB)：非关系型数据库任务背景、Web项目访问流程、优化方案、缓存技术引入、memcached介绍、memcached安装与部署、telnet客户端使用、memcached指令详解、memcached tools工具使用、LRU失效机制、PHP memcached扩展安装、Session入memcached、缓存项目的热点数据; Redis介绍、Redis应用场景、Redis源码安装、客户端工具使用、Redis数据结构详解、数据持久化操作（快照+AOF）、企业级案例（主从，安全限制，PHP Redis扩展，Session入Redis）;MongoDB任务背景、MongoDB安装和配置、数据结构类型操作CURD、MongoDB安全设置、PHP扩展、桌面管理软件、企业级日志统计实践
JAVA项目架构设计实战（LNTM架构）：Java项目任务背景、Tomcat概述、Tomcat安装与部署、Tomcat企业级管理、Host虚拟主机配置、Server Status服务器状态、应用管理、Nginx动静分离、Nginx+Tomcat负载均衡、Maven概述、Maven项目打包、Maven项目部署
存储（NAS/SAN/GlusterFS/Ceph)：存储概述、Linux存储分层、存储的分类（DAS，NAS，SAN）、存储类型的分类（文件存储、块存储、对象存储）、SAN的分类、IP-SAN之iscsi实现; 分布式存储、Glusterfs介绍、raid级别回顾、常见卷的模式、Glusterfs集群、环境准备、集群部署、创建glusterfs存储卷、客户端使用、卷的删除、常见卷类型（stripe模式、distributed模式、distributed-replica模式、dispersed模式、distributed-dispersed模式）、其它卷类型、glusterfs分部署存储应用实战; 认识Ceph、Ceph架构原理图、Ceph集群、Ceph集群组件、Ceph集群环境准备、Ceph集群部署实践、RADOS原生数据存取、Ceph文件存储、Ceph块存储、Ceph对象存储、Ceph对象存储+owncloud打造云盘系统、Ceph Dashboard(拓展)
配置自动化（Ansible/SaltStack）：自动化运维任务背景、认识ansible、ansible安装与配置、服务器分组、ansible模块（hostname模块，file模块，模块，yum模块，service模块，command和shell模块，scriYAML格式pt模块）、playbook介绍、playbook实例、playbook编排应用、roles介绍、roles的目录结构、roles应用案例; saltstack介绍、saltstack安装与配置、saltstack远程执行命令、grains、pillar、配置管理文件、配置管理目录、配置管理命令、配置管理计划任务、其他命令、salt-ssh使用
企业级监控平台（Zabbix/Prometheus）：企业级监控任务背景、监控的目的、主流的开源监控平台、Zabbix概述、Zabbix服务器安装、Zabbix监控本机与远程主机、模板、监控项与应用集、图形、触发器、报警、Zabbix代理、主动监控与被动监控、Zabbix应用部署实战; 认识Prometheus、Prometheus原理架构图、Prometheus监控安装部署、Prometheus监控远程主机、远程MySQL、Grafana介绍、Grafana安装与登录、Prometheus结合Grafana实现Linux系统监控、CPU监控、MySQL监控等等、Grafana报警系统实践
企业级日志分析（ELK/Kafka)：ELK任务背景、ELK概述、elasticsearch部署、elasticsearch基础概念、elaticsearch基础API操作、ES查询语句、elasticsearch-head、logstash简介、logstash部署、日志采集、采集messages日志、采集多日志源、kibana介绍、kibana部署、kibana汉化、通过kibana查看集群信息、通过kibana查看logstash收集的日志索引、通过kibana做可视化图形、filebeat介绍、filebeat收集日志、filebeat传输给logstash、filebeat收集nginx日志、filebeat日志过滤
CI/CD（Git、Gitlab、Jenkins）：CI/CD任务背景、版本控制概念、Git安装、Git身份设置、Git创建本地仓库、Git暂存区、Git版本控制、Git分支管理、扩展：Windows版Git; Github概述、GitHub注册、创建项目、远程仓库、免密push、分支、多人协作; GitLab介绍、GitLab下载、安装与配置、GitLab配置、仓库管理、持续集成（CI）、持续交付（CD）、蓝绿部署、滚动更新、灰度发布
运维安全（SSL与CA认证/防火墙/ VPN/JumpServer与Teleport跳板机）：运维安全任务背景、运维安全概述、硬盘分区加密（扩展）、对称加密、非对称加密、数字签名、SSL与CA认证、SSL介绍、CA认证介绍、https应用实践; 防火墙概述、iptables的应用、iptables防火墙结构、iptables基本语法、iptables四表五链、企业级防火墙规则设置、firewalld包过滤、firewalld与iptables的区别、firewalld防火墙规则设置、firewall-config图形模式; VPN任务背景、隧道介绍、net-to-net隧道通讯、VPN介绍、IPSec协议、libreswan实现net-to-netVPN、三网络VPN互联、roadwarrior VPN（libreswan实现点对网VPN，openvpn实现点对网vpn，使用pptpd实现VPN），PAM认证，LDAP，开源堡垒机jumpserver，轻量级开源堡垒机teleport(拓展)
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、 具备Linux服务器架构设计能力，保证应用架构合理可控；
2、具备监控检查系统软硬件运行状态，保证系统安全稳定运行的能力；
3、具备CI/CD持续集成/持续支付能力；
4、具备配置自动化以及日志分析能力；
5、具备解决复杂问题和技术难点的能力。
学完此阶段可解决的现实问题：
1、掌握Java、PHP服务器架构能力；
2、能够独立搭建企业级高可用服务器（集群、高可用、负载均衡、缓存、存储）；
3、掌握阿里云/华为云产品实战；
4、能使用Zabbix/Prometheus搭建企业级监控；
5、能够熟练掌握CI/CD持续集成/持续支付工具；
6、能够使用Ansible/SaltStack实现运维自动化；
7、能使用ELK实现企业级日志分析；
8、能够掌握常见运维安全防护手段。
学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业中高级需求。
4、第四阶段：Linux云计算运维
KVM虚拟化：KVM任务背景、计算机工作原理、虚拟化概述与分类、KVM环境准备、KVM安装、使用KVM安装虚拟机、KVM基础管理命令、KVM配置文件、KVM克隆、KVM网络管理、快照、设备管理、存储池管理、磁盘镜像管理、虚拟机快速创建脚本
公有云运维（阿里云[ECS/RDS/SLB/CDN/OSS/NFS]）：公有云任务背景、阿里云概述、VPC专有网络、阿里云安全组、云服务器ECS、自定义镜像、阿里云SLB、阿里云RDS、阿里云存储（NAS与OSS）、CDN、域名与域名解析、SSL证书、数据传输DTS、云监控、DDOS高防、容器服务、公有云企业级案例应用实践
私有云运维之OpenStack平台：私有云任务背景、OpenStack概述、OpenStack组件及其作用（Compute 计算服务、Networking 网络服务、Object Storage 对象存储、Block Storage 块存储服务、Identity 身份认证、Image Service 镜像服务、Dashboard UI页面、Metering 测量服务、Orchestration 编排部署、Database Service 云数据库）、OpenStack自动部署、OpenStack手工部署、OpenStack云平台应用实践
Docker容器技术：Docker容器技术任务背景、PAAS平台介绍、认识容器、Docker介绍、Docker内核技术（NameSpace，Control Group，LXC与docker区别）、Docker环境准备、Docker软件安装、Docker Daemon管理、镜像、容器、仓库、Docker存储驱动、Docker应用实践、Dockerfile概述、使用Dockerfile构建镜像、单宿主机容器互联方式、Docker网络、Docker的Web管理平台、Docker三剑客（Docker machine、Docker compose、Docker swarm）、Docker容器应用部署实践
Kubernetes(K8S)容器编排工具：Kubernetes(K8S)容器编排任务背景、认识容器编排、Kubernetes概述、Kubernetes架构、集群部署方式、Kubeadm部署Kubernetes集群、集群与节点信息、节点标签、namespace命名空间、工作负载(workloads)、pod概述、pod分类、pod的YAML格式、pod资源限制、pod调度、pod生命周期、pod控制器、service、ingress controller、kubernetes存储卷、ceph集群部署、ConfigMap、Secret、PV与PVC、API网关 kong、包管理方案 helm2、存储解决方案 GlusterFS、服务网格 istio、监控解决方案 heapster、应用实践 gitlab-ce、应用实践 jenkins、应用实践 kafka、应用实践 zookeeper应用实践 配置中心Apollo
综合案例：Docker+K8S企业级项目应用实践
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、熟练掌握虚拟化技术；
2、掌握公有云与私有云架构实战；
3、熟练使用容器与容器编排工具；
4、熟练掌握企业级云计算技术应用实践。
学完此阶段可解决的现实问题：
1、能够使用KVM实现虚拟化；
2、能够掌握公有云与私有云服务器架构实战；
3、能够熟练使用Docker容器；
4、能够熟练使用Kubernetes（K8S）容器编排工具；
5、能够熟练掌握Docker+Kubernetes（K8S）项目架构设计
学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux云计算架构工程师的高级需求。
5、第五阶段：Python CMDB运维开发（DevOps）
HTML5：HTML简介、HTML标签详解、字符编码的奥秘、HTML5新特性与常用标签
CSS3：CSS简介、CSS的引入方式、CSS基本选择器、CSS属性、盒子模型、CSS浮动、CSS3新特性与常用属性、CSS应用案例
Bootstrap：Bootstrap环境搭建、全局样式、网页排版、表单、图片及辅助类、网页布局、Bootstrap组件、CMDB后台布局实战
JavaScript/Ajax/jQuery：JavaScript简介、Javascipt语法基础、BOM模型、DOM模型、Ajax概述、Ajax中的get与post请求、Ajax案例、jQuery框架概述、jQuery选择器、jQuery事件、jQuery与Ajax、JavaScript应用实践
Python基础：Python概述、Python环境部署、变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、文件操作
Python高级：面向对象、异常处理、模块和包、Python与MySQL应用实践
Django框架：Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件
综合项目：Python+Django实现CMDB企业自动化运维平台
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、掌握Web前端开发相关技术如HTML5/CSS3/JavaScript；
2、掌握Python运维相关模块；
3、掌握Python Django框架；
4、具备一定的Python运维开发能力。
学完此阶段可解决的现实问题：
1、具备一定的编程思维，为未来系统架构师铺路搭桥；
2、能够熟练掌握Python运维相关模块实现运维管理；
3、能够使用Python+Django开发企业自动化运维平台。
学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业的高级需求。
Ⅵ 如何学习开源项目及Ceph的浅析
举例而言，分析Linux Kenrel，则应该了解操作系统原理；学习OpenStack，则应该知道什么是云计算。如果没有这些背景知识作为基础，上来就死磕源代码，只能是事半功倍。
Ⅶ ceph erasure源码怎么分析
对象存储的概念，把对象作为存储的实体。 在Ceph 文件系统里，对象的命名空间分了两层， 第一层是Collection的概念，一个Collection就是许多Object的集合，相当于其他对象存储的group的概念，用coll_t来标识。
ObjectStore 类 就代表了一个Object， 其继承关系为 FileStore 继承了 JournalingObjectStore，JournalingObjectStore继承了ObjectStore
Ⅷ 大数据分析,大数据开发,数据挖掘 所用到技术和工具
大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
一、Hadoop
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public -大数据分析工具
这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。
2、Tableau Public的使用
您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 数据分析工具
以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 数据分析工具
KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。
2、KNIME的用途
不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
数据可视化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。
2、NodeXL的用途
这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：
数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。
3、NodeXL的局限性
您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?
十六、Google搜索运营商
1、什么是Google搜索运营商
它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。
2、Google搜索运算符的使用
更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。
2、求解器的使用
Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。
3、求解器的局限性
不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成
以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：
1、前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。
2、数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
当然学大数据分析也有很多坑：
《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》
Ⅸ ceph 源码提取
可以给我10g那个的下载链接吗
Ⅹ 怎么查看 ceph osd 参数值默认值
为了显示 Ceph 集群中每个 OSD 中包含的 PGs 数量，可以用如下方法： $ ceph --format xml pg mp | \ xmlstarlet sel -t -m "//pg_stats/pg_stat/acting" -v osd -n | \ sort -n | uniq -c 332 0 312 1 299 2 326 3 291 4 295 5 316 6 311 7 3.