cs是客房端服务器模式bs是浏览器服务器模式。

它们最主要的区别是cs架构的应用程序需要在用户的计算机上进行安装？

如我们常用的word，excel等应用软件属于cs架构而bs架构的应用程序不需要在用户的计算机上进行安装，只需要有一个浏览器就可以运行bs架构的应用程序。

如现在网上一般的电子商务网站即属于此类型。

数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境！

很多人喜欢用Python和R来进行数据分析，但是这往往对应一些小数据的问题，或者本地数据处理的问题?

如何将二者进行结合使其具有更大的价值。

Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示；

MaxComputeMaxCompute是面向离线计算的大数据平台，提供TB/PB级的数据处理，多租户、开箱即用、隔离机制确保安全。

MaxCompute上主要分析的工具就是SQL，SQL非常简单、容易上手，属于描述型!

Tunnel提供数据上传下载通道，不需要经过SQL引擎的调度。

PandasPandas是基于numpy的数据分析的工具，里面最重要的结构是DataFrame，提供一系列绘图的API，背后是matplotlib的操作，非常容易和Python第三方库交互。

PyODPS架构PyODPS即利用Python进行大数据分析，其架构如上图所示。

底层是基础API，可以利用其操作MaxCompute上的表、函数或者资源；

再上面是DataFrame框架，DataFrame包括两部分，一部分是前端，定义了一套表达式的操作，用户写的代码会转化成表达式树，这与普通的语言是一样的；

用户可以自定义函数，也可以进行可视化，与第三方库进行交互?

后端最下面是Optimizer，其作用是对表达式树进行优化。

ODPS和pandas都是通过compiler和analyzer提交到Engine来执行。

背景为什么要做DataFrame框架！

对于任何一个大数据分析工具，都会面临三个维度上的问题：表达力，API、语法、编程语言是否简单、符合直觉。

数据，存储、元数据是否能压缩、有效。

引擎，计算的性能是否足够。

所以就会面临pandas和SQL两个选择。

如上图所示，pandas的表达力非常好，但是其数据只能放在内存中，引擎是单机的，受限于本机的性能。

SQL的表达力有限，但是可以用于大量的数据，数据量小的时候没有引擎的优势，数据量大的时候引擎会变得很有优势。

ODPS的目标是综合这两者的优点；

PyODPSDataFramePyODPSDataFrame是使用Python语言写的，可以使用Python的变量、条件判断、循环?

可以使用pandas类似的语法，定义了自己的一套前端，有了更好的表达力？

后端可以根据数据来源来决定具体执行的引擎，是visitor的设计模式，可扩展?

整个执行是延迟执行，除非用户调用立即执行的方法，否则是不会直接执行的;

从上图中可以看出，语法非常类似于pandas。

表达式和抽象语法树从上图可以看出，用户从一个原始的Collection来进行GroupBy操作，再进行列选择的操作，最下面是Source的Collection；

取了两个字段species，这两个字段是做By操作的，pental_length是进行聚合的操作取聚合值。

Species字段是直接取出来，shortest字段是进行加一的操作!

Optimizer(操作合并)后端首先会使用Optimizer对表达式树进行优化，先做GroupBy，然后在上面做列选择，通过操作合并可以去除petal_length做聚合操作，再加一，最终形成了GroupBy的Collection。

Optimizer(列剪枝)用户join了两个dataframe，再取来自dataframe的两个列的时候，如果提交到一个大数据的环境，这样一个过程是非常低下的，因为不是每个列都用到了？

所以要对joined下的列进行剪枝操作；

比如，dataframe1我们只用到了其中的一个字段，我们只需要将字段截取出来做一个projection来形成新的Collection，dataframe2也类似。

这样，对这两部分进行校验操作的时候就能极大的减少数据的输出量。

Optimizer(谓词下推)如果对两个dataframe进行joined然后再分别进行过滤的话，这个过滤操作是应该下推到下面来执行的，这样就能减少joined的输入的量!

可视化提供了visualize()来方便用户进行可视化;

在右边的例子中可以看到，ODSPSQL后端会compile成一条SQL执行;

后端从上图中可以看出，计算后端是非常灵活的。

用户甚至可以joined一个pandas的dataframe和maxcompute上一个表的数据。

AnalyzerAnalyzer的作用是针对具体的后端，将一些操作进行转化；

比如：有些操作比如value_counts，pandas本身支持，因此对于pandas后端，无需处理?

对于ODPSSQL后端，没有一个直接的操作来执行，所以在analyzer执行的时候，会被改写成groupby+sort的操作。

还有一些算子，在compile到ODPSSQL时，没有内建函数能完成，会被改写成自定义函数！

ODPSSQL后端ODPSSQL后端怎么进行SQL编译再执行的操作。

编译器可以从上到下遍历表达式树，找到Join或者Union。

对于子过程，进行递归compile!

再到Engine来具体执行时，会使用Analyzer对表达式树进行改写，compile自上而下的子过程，自底向上compile成SQL子句，最终得到完整的SQL语句，提交SQL并返回任务!

pandas后端首先访问这个表达式树，然后对每个表达式树节点对应到pandas操作，整个表达式树遍历完之后就会形成DAG。

Engine执行按DAG拓扑顺序执行，不断地把它应用到pandas操作，最终得到一个结果;

对于大数据环境来说，pandas后端的作用是做本地DEBUG?

当数据量很小时，我们可以使用pandas进行计算。

难点+坑后端编译出错容易丢失上下文，多次optimize和analyze，导致难以查出是之前哪处visitnode导致。

解决：保证每个模块独!

立性、测试完备。

bytecode兼容问题，maxcompute只支持Python2.7的自定义函数的执行！

SQL的执行顺序。

ML机器学习机器学习是输入输出一个dataframe。

比如，有一个iris的dataframe，先用name字段来做一个分类字段，调用split方法将其分成60%的训练数据和40%的测试数据；

然后初始化一个RandomForests，其里面有一棵决策树，调用train方法训练训练数据，调用predict方法形成一个预测数据，调用segments[0]就可以看到可视化结果。

未来计划分布式numpy，DataFrame基于分布式numpy的后端！

内存计算，提升交互式体验；

标签Python方正有一套FounderFIXBPMES软件开发平台，它是一个JAVA和。

net双版本无缝切换的快速开发工具，可以构建任何行业的管理软件，而且他们公司有提供免费的试用版本。

他们的官网有下载，可以去了解一下。

从这个硬件电路的系统架构可以看出，功耗最大的部分包括主处理器、无线Modem、LCD和键盘的背光灯、音频编解码器和功率放大器人力主数据和财务主数据都会做对接!

员工的离职，调岗，升降级等情况常有发生，平台和人力财务主数据实时交互，以保障员工的差标补助等及时更新，以免带来后期的报销问题！

平台架构有多种解释，以业务平台架构为例，是指以业务导向和驱动的、可快速构建应用软件的软件平台。

为复杂应用软件系统的开发提供了一个基本框架，并有与之相应的、方便易用的开发与维护管理工具。

这个框架给出了一些复杂应用软件的基本组成部分和实现方法，并且预置了很多供参考的软件模块;

传统的数据架构关注的重点，局限在所有管理对象涉及的实体数据（内容），而“数据空间”关注和管理的对象，还要扩展到：一是以人工语境对“内容”进行解释性描述的元数据（变化）。

二是记录“内容”和“变化”的归档数据（历史）。

三是反映管理决策框架运行环境的日志数据（状态）等AteBay,mosttransactionaldataisstoredinrelationaldatabases.Wepartitionourdatabasedondatadomainsandforscalabilitywealsosplitthedataofthesamedomainacrossmultipleshards.CreateorReplaceFunctionENCRYPT(InpassInVarchar2,IN_GHInVarchar2,IN_SSInVarchar2)ReturnVarchar2Isbcsvarchar2(20)。

/总结上面的东西，我们仅仅是从自身做起，知道了怎么维护Oracle数据库安全这个话题的“皮毛”?

可是，对于这个似乎永远也说不完的话题，我们光知道怎么从内部“防御”就够了吗。

不要忘了，在外面，还有一群虎视耽耽的“hacker”在盯着你的数据库--因为这里面有他们想要的东西。