红米手机那个内部存储空间中的其他是什么？怎么清理？
**这几个文件夹：log other modedalvik cacheaee_exp core实在不行就恢复出厂设置：
1.导出手机通讯录，默认地址为SD卡。
2.卸载SD卡。
3.设置——备份与恢复——恢复手机数据——不要选择‘’删除应用程序‘’和‘’格式化SD卡‘’。
4.手机重启后安装SD卡，导入备份通讯录，其他的设置按照自己习惯重新设置。
Visual Studio 2019的**预览版本，带来了哪些方面的更新？
在本年度的 Connect(); 开发者大会上，微软不仅推出了 .NET Core 3.0，开原格式的 Windows Forms、WPF、WinUI，还放出了 Visual Studio 2019 的**预览。
虽然早在今年 6 月份就已发布，但直到最近才开放了测试。在一系列变化中，**看到的，就是全新的启动窗口。
此外，VS 2019 能够更好地调用在线存储库，比如 GitHub 和 Azure Repos 。
当然，习惯了传统操作的者，仍可选择打开或新建一个项目。此外，微软为 VS 2019 准备了一套蓝色的主题，以及更紧凑的标题栏、菜单栏，且承诺会持续优化。
搜索方面，VS 2019 带来了一种全新的搜索体验，取代了旧版本中的快速启动框。在这里，你可以查找设置、命令、安装选项，并且支持模糊搜索（拼错了单词也不要紧）。
VS 2019 本身的代码，也得到了重构改进，在保持代码整洁的同时、还易于维护。其提供了一个文档运行状况指示器、以及清理选项，能够更加轻松地识别出代码上的问题。
改进后的 IntelliCode（自动完成建议）功能，对上下文更具感知能力。其不仅与使用中的 APi 有关，还能够参考项目中的其余代码。
微软还将 Visual Studio Live Share（实时分享）功能集成到了 VS 2019 中，于去年底推出的这项功能，允许多人在同一代码上协同工作。
**，微软正在为 pull 请求引入一种新体验，允许从 VS 2019 中查看、运行和调试。目前该公司仅支持 Azure Repos，但后续会添加对 GitHub 的支持。
**，Visual Studio 2019 也将是**个支持使用 .NET Core 3 来构建任**台应用程序的集成开发环境。VS 团队承诺，他们会持续改进 VS 2019 的跨平台 C 开发体验。
Visual Studio 2019 预览版下载地址：
Visual Studio 开发者社区：
core文件另存不了是怎么回事？
当无法保存core文件时，可能有几个原因。
首先，可能是由于权限问题，您没有足够的权限将core文件保存到指定的目录中。
您可以尝试更改目录的权限或将core文件保存到您有权限的目录中。
其次，可能是由于磁盘空间不足导致无法保存core文件。您可以检查磁盘空间并释放一些空间。
**，可能是由于操作系统的设置或限制导致无法保存core文件。您可以查看操作系统的文档或联系系统管理员以获取更多帮助。
hms core能**缓存吗？
1. 可以清理。
2. 因为hmscore空间数据会随着使用时间增长而不断累积，如果不及时清理，会占用手机存储空间，导致手机运行**，甚至出现卡顿现象。
清理hmscore空间数据可以释放存储空间，提高手机运行速度。
3. 清理hmscore空间数据可以通过以下步骤实现：打开华为手机的“设置”应用，选择“存储空间和内存”选项，进入“清理空间”界面，选择“清理系统缓存”和“清理应用缓存”选项，找到hmscore应用并进行清理即可。
同时，也可以通过第三方清理工具进行清理。
可以，方法是：
**步，打开手机设置-应用。
第二步，选择应用管理。
第三步，找到HMS Core选项。
第四步，在应用信息处点击右上角菜单。
第五步，根据提示确认卸载更新。
大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
大数据 big data 国标定义：
支持一个或多个应用领域，按概念结构组织的数据集合，其概念结构描述这些数据的特征及其对
应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征，并且难以用传统数据体
系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。
[来源：GB/T 35274-2017，定义3.1]
1、基础概念
大数据是指无法在**时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
2、特点分析
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
3、发展过程
Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。
天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。
再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。
从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。
我有幸做了有五六七八年的大数据吧，谈谈自己的看法。简单来说，就是现在各个APP，网站产生的数据越来越多，越来越大，传统的数据库比如MySQL Oracle之类的，已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。
**，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。
第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
第七，还有一些其他的组件，比如用于资源管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
附一张大数据技术图谱，从网上找的
大数据技术可以定义为一种软件应用程序，旨在分析，处理和提取来自极其复杂的大型数据信息，而传统数据处理软件则无法处理。
我们需要大数据处理技术来分析大量实时数据，并提出预测和方案以减少未来的风险。
在类别中的大数据技术分为两大类型：
1.运营大数据技术
2.分析大数据技术
首先， 运营大数据与我们生成的常规日常数据有关。这可能是 在线交易，社交媒体或 特定 组织的数据等。
运营大数据技术的一些示例如下：
·网上订票，其中包括您的火车票，飞机票，电影票等。
·在线购物是您的淘宝，京东交易等等。
·来自社交媒体网站（如微信，QQ等）的数据。
·**跨国公司的员工详细信息。
其次，分析性大数据就像大数据技术的**版本一样。它比运营大数据要复杂一些。简而言之，分析性大数据是实际绩效的组成部分，而关键的实时业务决策是通过分析运营大数据来制定的。
分析大数据技术的几个示例如下：
·股票行销
·进行太空任务，其中**信息都是至关重要的。
·天气预报信息。
·可以监视特定患者健康状况的医学领域。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
想要系统的认知大数据，必须要**而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
**层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的**价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
