存储阵列中的一块磁盘亮红灯，简述数据阵与统计数据表的异同 _存储

简述数据阵与统计数据表的异同
按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据。
存储阵列中的一块磁盘亮红灯回写的问题在于，操作系统向阵列请求写入数据的时候，数据写入了缓存，阵列卡报告数据已经写入阵列但数据尚未真正写入硬盘的瞬间，如果突然断电，则操作系统认为已经写入阵列，但数据却并未写入。因为缓存通常是易失性的DRAM，断电后数据会丢失。所以一般阵列卡都配备电池单元，在断电时给缓存供电，保持缓存中的数据不会丢失。当重新加电时，会先把缓存中的数据写入硬盘，数据是不会丢失的。

相当部分阵列卡在没有电池单元的时候，是不允许设置回写模式的。不过即使有电池单元，如果断电时间过长，电池电量耗尽后尚未恢复供电，则未写入硬盘的数据就丢失了。

缓存数据丢失可能会导致写入的目标文件损坏。目标文件可能是一个无关重要的临时文件，也可能是关键业务系统的数据库文件。而更倒霉的情况是正在写入的是文件系统的元数据（Metadata），不完全的写入导致了元数据的损毁
。文件系统的元数据损毁，轻则丢失单个文件的信息（例如这个文件由虚拟磁盘的那些扇区组成）导致这个文件无法访问，严重一点的丢失某个目录的信息导致整个目录无法访问，而最严重的后果就是整个分区的文件都无法访问了。

如果要找回丢失的文件，只能使用数据恢复软件对整个分区的全部扇区进行扫描，根据扇区数据“猜测”
原始的文件/目录结构然后进行恢复。不过既然是猜测，那就有可能猜错，找不到丢失的数据。
简述数据阵与统计数据表的异同之处

文章插图
按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据。

箱线图分布特征怎么描述
分布特征描述如下：

1、分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度。

2、分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势。

3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。

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相对而言，其中集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值，集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。

什么是分布特征

如果说分布是统计数据的最简表示，分布特征则是分布的进一步简化，尽管这种简化不同于数据阵对统计数据表与分布对于数据阵的无信息损失的简化，这是一种有信息损失的简化。

文章插图

分布特征是从一个侧面反映分布的性状即分布的形状特点和其他一些特性。在这样的意义上，样本分布与总体分布除n与N以及抽样调查与全面调查的区别外并无二致，所以我们以下有时对样本分布与总体分布并不进行严格区分。借助这些特征，我们可以方便了解、描述一个分布，并把这一分布与其他分布加以比较。描述分布及其特征就是所谓描述统计的任务和内容。

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