借助真实案例和代码样本，本文作者展示了如何将Sparke和MySQL结合起来，创造数据分析上的强大工具。 Apache Spark是一个类似Apache Hadoop的集群计算框架，在Wikipedia上有大量描述：Apache Spark是一个开源集群计算框架，出自加州大学伯克利分校的AMPLab，后被捐赠给了Apache软件基金会。

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本节书摘来自华章社区《PHP精粹：编写高效PHP代码》一书中的第2章，第2.3节用MySQL建立一个食谱网站，作者：（美）　　Davey Shafik，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.3　用MySQL建立一个食谱网站 在示例中，要为用户建立一个显示动态内容的食谱网站。

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开发企业应用时我们常常遇到要同时访问多种不同数据库的问题，有时是必须把数据归档到某种数据仓库中，有时是要把数据变更推送到第三方数据库中。使用Spring框架时，使用单一数据库是非常容易的，但如果要同时访问多个数据库的话事件就变得复杂多了。

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一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

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独立的 PHP 扩展可以独立于 PHP 源码之外进行分发。要创建一个这样的扩展，需要准备好两样东西：

配置文件 (config.m4)

你的模块源码

接下来我们来描述一下如果创建这些文件并组合起来。

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有不少人留言希望我推荐数据分析的书单，刚好即将春节，无论是假日学习还是年后，都值得充电。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。内容按照 《如何七周成为数据分析师 》 的顺序。

数据分析是一门专业且跨越多个领域的学科，虽然我每篇公众号都足够篇幅(乃至我自己觉得啰嗦)，可我还是得承认存在缺漏。

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说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用 SELECT * 、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。

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HP层到MySQL层 Php到sql组件层次如下图所示：

ext/mysqli和ext/mysql 是客户端的扩展程序库(库函数) ，在客户端脚本层面的扩展库。 Mysqli库是mysql库的扩展版本，扩展版本增加了列版定（Bind Column）绑定。

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开发企业应用时我们常常遇到要同时访问多种不同数据库的问题，有时是必须把数据归档到某种数据仓库中，有时是要把数据变更推送到第三方数据库中。使用Spring框架时，使用单一数据库是非常容易的，但如果要同时访问多个数据库的话事件就变得复杂多了。

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服务端程序员需要拥有的技能和知识： 　　C++/Java/C#语言基础，比如C++的虚函数，或者java的jvm 　　数据结构和算法，比如排序，链表，hash_map 　　多线程并发知识，比如锁，线程切换 　　网络编程知识，比如tcp/http协议相关知识 　　Linux常用命令和问题排查办法 　　...

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