Решите примеры и как их решать обьясните 1) 2, 1: (-0, 7)=2) - 1, 25: 2, 5=3) 14, 7: (-7)=4) -2, 5*(-0, 4)=5) -1 3\8 : 3\8=6) -4\7: (-1. 2\7)=7) 3, 9*(-2\3)=8) -2, 8*(-1, 1\7)=9) 1, 2\5*0, 125=10)4\7*(-4, 2)=

просто раздели столбиком

1) -3

2) -0,5

3) -2,1

4) 1

д

Var   i,j,x: integer;   a: array[1..3,1..6]of integer; begin writeln('исходный массив: '); for i: =1 to 3 do   begin   for j: =1 to 6 do     begin     a[i,j]: =random(20);     write(a[i,j]: 4);     end;   writeln;   end; writeln; writeln('преобразованный массив: '); for i: =1 to 3 do   begin   x: =a[i,2];   a[i,2]: =a[i,5];   a[i,5]: =x;   end; for i: =1 to 3 do   begin   for j: =1 to 6 do     write(a[i,j]: 4);   writeln;   end; end.

1)Big Data – это большие данные. Если говорить более профессиональным языком, то это набор специальных методов и инструментов, которые используются для хранения и обработки огромных объемов данных для решения конкретных задач

2) в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов

ритейле: персональные предложения и оптимизация выкладки товаров

финансах: оценка платеже и повышение качества сервиса

3)

Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин. Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

4)База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с электронной вычислительной машин

5)субд-(Система управления базами данных)совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

6)Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных

7)Объектами реляционной модели в основном являются таблицы (отношения). Целостность данных обеспечивается внешними и первичными ключами

8)Разница между иерархической моделью данных и сетевой состоит в том, что в иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.

9) пример предметной областной Школьной библиотеки. В любой библиотеке для поиска нужной литературы используются каталоги, в которых хранятся сведения обо всех имеющихся в ней книгах. Каталоги бывают алфавитные и предметные . Каталог состоит из карточек. В карточке содержатся сведения об одной книге. Карточки создаются в двух экземплярах, один из которых хранится в алфавитном каталоге, а другой — в предметном. Оба каталога содержат одни и те же карточки, но расставлены они в разном порядке.