❶ 数据分析师每天做什么
数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训
❷ java培训课程都有什么内容
目前Java培训内容包括：
1、HTML+CSS3+数据库
2、Java SE（Java面向对象思想；设计模式、面向对象原则、Java高阶API、线程、网络编程、反射、NIO）
3、Java web（Java web基础、JS、DOM操作、JSP/Servlet、第三方工具包、Tomcat...）
4、框架（网络原理、HTTP协议、Linux操作系统、云服务搭建、SSM框架应用、Oracle应用、Spring JPA、Hibernate...）
5、高可用、高并发、高扩展（SpringBoot、缓存、分布式、插件、全文索引、服务中间件、消息中间件、云服务器、云存储、云数据库、域名服务...）
6、微服务、大数据
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希望我的回答对你有所帮助，望采纳~
❸ 大数据培训课程大纲要学什么课程
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在尘瞎Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且首册key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的者兄宏要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
❹ 我去面试，很多地方问我EMC，这是什么，用到些什么知识
EMC 合同能源管理机制
合同能源管理（ENERGY MANAGEMENT CONTRACT ，简称EMC）是70年代在西方发达国家开始发展起来一种基于市场运作的全新的节能新机制。合同能源管理不是推销产品或技术，而是推销一种减少能源成本的财务管理方法。EMC公司的经营机制是一种节能投资服务管理；客户见到节能效益后，EMC公司才与客户一起共同分享节能成果，取得双嬴的效果。基于这种机制运作、以赢利为直接目的的专业化“节能服务公司”（在国外简称ESCO，国内简称EMC公司）的发展亦十分迅速，尤其是在美国、加拿大和欧洲，ESCO 已发展成为一种新兴的节能产业。
合同能源管理是EMC公司通过与客户签订节能服务合同，为客户提供包括：能源审计、项目设计、项目融资、设备采购、工程施工、设备安装调试、人员培训、节能量确认和保证等一整套的节能服务，并从客户进行节能改造后获得的节能效益中收回投资和取得利润的一种商业运作模式。
EMC公司服务的客户不需要承担节能实施的资金、技术及风险，并且可以更快的降低能源成本，获得实施节能后带来的收益，并可以获取EMC公司提供的设备。
二、合同能源管理项目特点：
· 节能效率高
项目的节能率一般在10％－40％，最高可达50%。
· 客户零模拦投资
全部设计、审计、融资、采购、施工监测等均由EMC公司负责，不需要客户投资。
· 节能有保证
EMC公司可以向用户承诺节能量，保证客户可以马上实现能源成本下降。
· 投资回收短
项目投资额较大，投资回收期短，从已经实施的项目来看回收期平均为1－3年。
· 节能更专业
EMC公司提供能源诊断、改善方案评估、工程设计、工程施工、监造管理、资金与财务计划等全面性服务，全面负责能源管理。
· 技术更先进
EMC公司背后有国内外最新、最先进的节能技术和产品作支持，并且专门用于节能促进项目。
· 客户风险低
客户无须投资大笔资金即可导入节能产品及技术，专业化服务，风险很低。
· 改善现金流
客户借助EMC公司实施节能服务，可以改善现金流量，把有限的资金投资在其他更优先的投资领域。
· 提升竞争力
客户实施节能改进，节约能源，减少能源成本支出，改善环境品质，建立绿色企业形象，增强市场竞争优势。 文章来自中国· 管理更科学
客户借助EMC公司实施节能服务，可以获得专业节能资讯和能源管理经验，提升管理人员素质，促进内部管理科学化。
二、合同能源管理务范围：
EMC能源服务业，广义来说，业务范围包括能源的买卖、供应、管理；节能改善工程的施实；节能绩效保证合同的统包承揽；耗能设施的运转维护与管理；节约能源诊断与顾问咨询等。
EMC公司提供能源用户能源审计诊断评估、改善方案规老码埋划、改善工程设计、工程施工、监理，到资金筹集的财务计划及投资回收保证的等全面性服务；采用适当的方法或程序验证评价节能效益，为能源用户提供节能绩效保证，再以项目自偿方式由节约的能源费用偿还节能改善工程所需的投资费用。
EMC公司是实现节约能源，提供“能源利用效率全方位改善服务”的一种业态，针对商业大楼及耗能企业的照明、空调、耗能设备等实施节能诊断，同时提供新型节能高效设备，提供具体的节能系统方案，其服务费用由节约下来的能源费用分摊侍蚂，为“节能绩效保证合同”业务最大的特征。此外，节能效益所省下的费用也用来作为节能项目的投资回收。
❺ 如何进行数据采集以及数据分析
首先，大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。我们进行数据采集的目的就是解决数据孤岛，不管你是结构化的数据、还是非结构化的，没有数据采集，这些各种来源的数据就只能是互相独立的，没有什么意义。
数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，然后才能对这些数据综合分析。根据数据来源进行分类，数据采集可以大体三类：系统文件日志的采集、网络大数据采集、应用程序接入。需要一定的专业知识和专业软件、平台的应用能力。
❻ 九章云极公司怎么样公司产品目前盈利状况如何刚拿到offer
北京九章云极科技有限公司成立于2013年。专注于大数据核心技术的研发,致力建设最高性能的智能数据处理平台,为企业用户提供端到端的大数据解决方案,帮助企业快速具备大数据分析能力。
目标客户主要集中在金融，旅游、教育，交通等简兆大数据集中的行业。
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2017年,首席数据官联盟发布的《中国大数据企业排行榜》中,九章云极的算法模型排名第二、开源技术服
务排名第二;在《第一届大数据优秀案例》评选中,荣获旅游行业大数据优秀案例奖。
2016年,九章云极荣获中国大数据领域“最具成长力企业奖”和“优秀创新产品奖”。DataCanvas集成数据平台针对国内大数据应用的现状和痛点，以企业需求为导向，帮助企业进行数据基础架构的迁移，并同时提供全能的数据分析平台，一站式解决数据存储和分析的难题，让数据存储、查询、分析和可视化形成闭环并快速落地，让企业在未来数据竞争的时代夺得先机。
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丢失前需要开启“查找我的iphone”功能才可以，找回方法：
1.首先要进入iPhone手机的“设置”菜单，之后选择“iCloud”，进入“iCloud”后向下拉菜单找到“查找我的iPhone”打开。
2.接下来需要用PC或者Mac来登陆，网址输入完之后需要用自己的AppleID和密码登陆，登陆之后找到“查找我的iPhone”选项。
3.点击进入“查找我的iPhone”后系统会自动定位地理位置，这时需要点击顶部菜单，在里面选择想要设置“丢失模式”的设备。
4.当选择好要设置的设备后，系统会跳出一个菜单，这时继续点击“丢失模式”。
5.点击之后，如果此前没有设置过密码，这时系腔咐基统会提示要输入密码锁定设备。反之，系统会提示输入手机号码。输入完手机号码之后点击下一步，这时系统会让输入一段文字，输入的文字会和刚才的电话号码一起显示在手机上，设置完后点击完成。
6.当设置完后，iPhone手机就会收到刚刚设置的号码和短信，这时如果遇到好心伍谨人就会给回拨电话了。
在前面有关恒星演化的理论中已谈到，当一个大质量的恒星在其生命最后阶段会因自身的引力而坍缩。它自身的引力是如此之强，以致它的核坍塌直至成为一个没有大小、密度极大的数学上的点。围绕这个点有一个直径只有几公里被称为视界的区域，这里引力强得使任何东西、甚至于连光都不能逃逸出去，这就是黑洞。其实，除此之外，黑洞还有一种成因：就是在宇宙大爆炸的早期，宇宙的压力和能量是如此之强，使无限大一瞬压缩成为不同尺度和无限多质量坚决一点的太初黑洞。通常，对一个物体的完整描述需要很多参量，而黑洞只需用质量、角动量和电荷三个参量描述第一时间里面所有物质都压成粉碎角动量质量和重量和电荷描述拉近一点形成黑洞只有四种类型：最简化的无电荷、无转动的球对称黑洞-----史瓦西黑洞；有电荷、无转动的球对称黑洞；无电荷但有转动的黑洞；以及又带电荷又有转动的黑洞
早期宇宙物质的分布相对集中，彼此之间相隔的距离不远，在各处飘荡着的黑洞很有可能相互遭遇，导致两个具有强大引力场的天体发生剧烈的碰撞，然后合而为一。此外，在一些星系内部，星系中心的强引力会使邻近的恒星及星际物质更加趋向中心，当聚集在一起的质量大到一定程度的时候，就会坍缩成黑洞。或者，星系中心区域的一些大质量恒星死亡后坍缩成小黑洞，它们有许多机会相互碰撞而形成更大的黑洞。在我们的银河系中心和类星体中心都有这种超级大黑洞。
黑洞宿命有他的质量决定一般为20亿年到40亿年如果有公生体可以到40亿80亿年，一般认为，黑洞一旦形成就不会转化为别的什么东西。黑洞的质量只会因吸进外界的物质而增加，绝不会因逃脱物质而减少。也就是说，按照经典物理学，黑洞是不能向外发出辐射的。但霍金认为，按照量子力学，可以允许粒子从黑洞中逃逸出来。
❼ 零基础如何学习Java
零基础要怎么学Java?相信这是很多初学者入门Java都需要考虑担心的问题,根据我自己过来的学习经验,我的看法是这样的:
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一：先作为初学者,我们要了解Java能做什么?1、web开发,应用场景最多的一个分支。具体有哪些呢,最常见的就是淘宝,京东等等
2、安研发,应用排行第二。具体的应用有哪些?所有的安手机上的app应用。
3、桌面应用开发,应用场景第三。具体的有哪些呢?你们现在用的eclipse就是。当然也有其他的比如,大数据,但用在大数据上非常少,没一门语言有他的优势,也有他的不足,没有任何事情是完美的嘛。
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二.作为-个Java初学者,应该怎么学Java??
我给出的ava学习路线是这样的:JavaSE/数据库/Jdbc/前端基础/Javaweb/Spring/Mybatis/Maven/Springboot/Reids/Springcloud/Linux/Git.JavaSE:java基础,既然是基础,那肯定是最重要的,所以学习的时候也是需要重点学习的地方。
数据库:为什么要学数据库呢,因为我们的web数据需要持久化到磁盘上统一管理,而数据库无疑就是最好工具。目前主流的关系型数据库有mysql和oracle。我建议先学mysql。为什么呢mysql相比Oracle难度要低,而在国内应用场景又最多的。
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学会了mysq可以开发出一一个完整的产品了,再学oracle都可以的。前端基础:既然是做-一个网站,那肯定不能是后台的兄肆数据,这样用户也是没办法看的,所以需要学习前端知识,把数据展示到页面上,而对于后台人员来说,学习阶段只需要学习前端基础就可以了。Html、js、CSs、jquery就可以了。当然到离开后期你也可以学学专门为后端人员定制的前端框架,比如,layui,easyui。如果还觉得羡培轿不够可以学学前端专用框架。比如vueelement,但是大前提是把自己的后台学到位了再学其他的。
Javaweb:?jsp、servlet。为什么用了html还要学jsp呢。因为jsp和Java是无缝连接的。
学了javaweb以后就可以自己做一个项目出来了,比如你想做一个个人网站。你可以给你们学校做一个教务管理系统都是可以的。
Spring:后台框架。为什么要用框架呢,可以快速开发,粗降低了耦合。Spring的AOP支持允许将一些通用任务如安全、务、日志等进行集中式管理,从而提供了更好的复用,Spring的ORM和DAO提供了与第三方持久层框架的良好整合,并简化了底层的数据库访问。
Mybatis:持久层框架,当然持久层还有一个框架应用也很广的,那就是hibernate,-个是半自动的一个是全自动,而在国内应用最多的是mybatis,在国外用得最多的是hibernate,具体原因,大家可以网络查查。持久层框架有什么好处呢?如果你用原始的jdbc做开发,那你得自己来管理每一个连接,连接的打开和关闭,都是有开发人员来操作的,且jdbc也没有实体的映射,需要我们写代码把值set进去,而用了框架这些都交给框架去做了。
Maven:?mavne是个工具,他的核心是pom.xml,这个配置文件,pom的全英文是projectobjectmodel,意思是对象管理模型,也就是把项目也看成一个对象来操作了。给我们带来最直观的好处就是依赖问题,以前我们需要自己下载jar包,在构建到项目中,但是有了maven只需要写jar的中燃依赖就可以自动给我们下载了。
Springboot:?springboot是基于maven的,springboot最明显的特点就是开箱即用,也就是构建了一个springboot项目直接就可以做开发了,而不需要像我们自己配一个springmvc的框架一样的需要去配置大量的xml文件。让我们开发人员更着重于业务上的开发。
Redis:前面的mysql,oracle是关系型数据库,什么是关系型呢,就是一对一-对多多对多。有表与表之间有这些关系在,所以就叫关系型数据库,而redis就是非关系型数据库,也就是他存储数据之间是没有这些关系,他是以键值对listset方式存储的。
Springcloud:微服务框架,什么是微服务呢,就是把我们传统的单体服务拆分开了,就是将一个单体架构的应用按业务划分为-一个个的独立运行的程序即服务,微服务架构其实就是一个分布式架构,具体的就不详细的讲了,因为这里面牵涉到的解决方案是灵活的。
Linux:?linux的应用通常都是在底层,那我们上层开发人员为什么也要学它呢,实我们的主要应用是在服务器上,也就是服务器的系统。当然系统也有Windows的,而Windows的和Linux的区别就是Windows服务器有问题是微软来解决,很方便:别人替你做,但也不方便:你遇到问题都得让他官方来解决漏洞,但是Linux就不--样,他是完全开源的,有问题自吗上就可以解决,只要开发人员能力够硬去改内核都是可以的。
Git:版本管理工具,与之对应的还有svn,最大的区别在于git是分布式系统,而svn不是分布式的,因为你们进企业以后都是协同开发也就是一个项目小组里面几个小伙伴-起开发一个项目,所以就要有一一个代码的管理工具来保证你们做的不同模块可以整合,所以说git也是需要学的。
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三.作为一个Java初学者,正确的Java学习方式。
1、首先要有吃苦耐劳的精神,因为学习编程不是看小说,完就大概明白是什么意思,就可以给别
人讲故事了,你得敲大量的代码,从实践中才能对Java有一个真正的认识,才能让自己在开发中得心应手。举例高博威。
2、学习知识要持之以恒,不要三天打鱼两天晒网的,学习要形成一个习惯,如果你学了几天又玩了几天,那前几天的可能就会忘记。这样学习的效率和进度都非常低了。
3、学习要大胆,不要因为没有接触过的不知道怎么下手就不做,人都有对陌生事物的恐惧感,但是咱们要克制他,无论通过任何渠道,任何方式都要把问题解决了。送你们一句话:会做的事就好好做，不会做的就乱做,做多了自然就会了,但是前提是你要去做。当然是自学的同学,在我手里面学的同学就不用去乱做,我会告诉你该怎么做的。
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在入门学习Java的过程当中缺乏基础入门的视频教程，都可以相互交流学习，可以加我的技术讨论自学资料qun：前面是926：中间是452：最后是303知识体系整理好（源码，笔记，PDF教程，学习视频）免费领取
以上内容均由本人手写而成,完全站在Java初学者的角度来说,就是希望能用通俗易懂的语让大家清晰的明白学习Java全面系统的学习内容,及应该达到什么程度才能拿到-份Java.工作的offer,希望可以给大家带来帮助。
❽ Deplication介绍
是一种运行在数据存储服务设备上的后处理去重。它对普通文件或者数据好陪块进行分友盯蠢区，使用HASH方法进行识别，并使用inode级别的文件系统操作指向合并后数据块。
WAFL的文件处理方法：
数据去重的最佳体验：
备份服务器发送数据，HyperFactor过滤重复块，磁盘阵列存储新块至仓库
VTL概念则汪：
OST概念：
ProtecTIER can be accessed as a Virtual Tap Library(VTL), like a gateway or disk-based appliance. I offers global deplication across domain or backup servers, applications and disks. Tivoli Storage Manager works effectively with ProtecTIER and exploit ProtecTIER's efficient network replication capability.
Tivoli Storage Manager Version 6 provides storage pool deplication, which can rection of backup and archive data.
N series storage systems offer native, block-level, file-level, application-level, OS-level, protocol-agnostic postprocess data deplication.
Chunking refers to breaking data into standardized units that can be examined for plicates.
分区处理的两种主流方式：
数据分区块方法，分区方法不同会影响去重的效率：
Processing识别处理：
Each chunk of data must be identified in a way that is easily comparable.
识别处理方法
Consolidation合并重组：
After plicate chunks have been compared and identified, the pointers to those chunks must
be changed so they point to a single unique rather than multiple plicate chunks.
去重发生情况：
❾ hadoop和spark的区别
1、解决问题的层面不一样
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施:它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
2、两者可合可分
Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapRece的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapRece来完成数据的处理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。
以下是从网上摘录的对MapRece的最简洁明了的解析：
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。
现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Rece”。
3、Spark数据处理速度秒杀MapRece
Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapRece快上很多。MapRece是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。
反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born说道。Spark的批处理速度比MapRece快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapRece的处理方式也是完全可以接受的。
但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。
大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外，通常会用到Spark的应用场景有以下方面：实时的市场活动，在线产品推荐，网络安全分析，机器日记监控等。
4、灾难恢复
两者的灾难恢复方式迥异，但是都很不错。因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。
Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能。