sas快速入门(SAS教程)

sas快速入门

sas，自学的话，是很难学到精髓的。

人，学sas，需要的是坚持不懈的努力。

一个人，学sas，最好跟专业的老师学，这样入门就比较快，之后，进步的也快。

sas，自学的话，其实是很难学到真正东西的，因为：专业的、负责任的老师教的话，往往更细致、更准确、更到位。

SAS教程

这种pci的转接卡，一般情况下只能在windows下安装驱动才能正常使用sata硬盘。如果你是raid阵列卡，则可以选择完整安装版的系统，光盘启动了按f6进入raid驱动加载界面，在另一台机上把驱动做进软盘并在raid驱动界面加载才能识别pci扩展卡上的sata硬盘。

建议：

1.保留主板，使用一块ide硬盘做系统盘。

2.升级主板，使用已有的sata硬盘装系统。

sas入门教程

服务器连接磁盘阵列连接方式：SAS、iSCSI、FC（光纤），都需要安装在服务器上HBA（连接主机I/O总线和计算机内存系统的I/O适配器）卡，通过相对应的线缆连接盘柜。　　

一、SAS连接方式：服务器需要安装SAS HBA卡，通过SAS线连接到盘柜上的SAS接口。速率3Gb/S，可以通过SAS交换机(此类SAN交换机相对其它SAN交换机较少）扩展成SAS SAN存储区域网络，如 Powervault MD3000 用的是SAS连接方式　　

二、iSCSI连接方式：服务器需要安装iSCSI HBA卡，通过以太网线连接盘柜上的iSCSI接口，速率1Gb/S，可以通过以太网交换机扩展成iSCSI（IP） SAN存储区域网络如：Powervault MD3000 i　　

三、FC连接方式：服务器需要安装FC HBA卡，通过FC线连接到盘柜上的FC接口(接口上必须安装短波光模块）。速率4/8/10Gb/S，可以通过FC交换机（需要安装短波光模块）扩展成FC SAN存储区域网络　　目前企业数据存储的主流是FC SAN 和IP SAN,前者吞吐量高、性能最好，后者经济实惠、扩展方便。　　SAS接口的存储一般都用于入门级直连存储，少有扩展成SAS SAN的。　　传输速率ISCSI

SAS入门

一、性能上的区别 SAS更好：相比SATA，SAS在磁盘性能上更占优势。主要得益于强大SCSI指令集(包括SCSI指令队列)、双核处理器，以及对硬件顺序流处理的支持。SAS硬盘支持双向全双工模式，为同时发生的读写操作提供了两路活动通道。 SATA只能提供单通道和半双工模式，无疑弱了不少。

二、价格： SATA盘相对低廉；更高性能的SAS硬盘自然更昂贵些，居高不下的价格也影响了用户的使用和渠道的消化能力，而SATA凭借价格这一巨大优势成为市场主流。

三、应用场景不同： SATA盘多为民用家用类，也有企业用不过多用于入门级。因此SAS盘多属于企业级（服务器），提供15k和10k的产品，连续读取和iops都比较高，而SATA则主要民用，企业级只有入门的近线盘采用。

四、容量来说： SATA盘多用于大容量（4T）。 SAS盘多用于小容量（600G）当然也有容量上T的但是价格就比较昂贵。

五、接口不同 SAS接口中是包含供电线（一体式） SATA接口中不包含供电线（分开非一体化）

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森威尔温控器使用方法说明书。首先按下温控器开关键。然后选择温控器的工作模式。按下确认键以后即可正常启动使用。

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个人认为可以先学习SQL，SQL和SAS在用途上还是有一些本质区别的： SQL是数据库语言，主要对表进行操作、索引、连接等。 SAS用途更为广泛，包含数据分析、数据建模等。考虑到你已经具备R的基础，而且在很多场景使用R和SAS是没有什么本质区别的。并且SAS的proc sql语句完全移植了SQL语法，在该语句中可以运用SQL语句进行操作。所以建议题主可以先学习SQL，SQL语句简单，题主有数学和C++的基础，应该很快很容易就可以学会的。

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1、可以进入设置--双卡与移动网络/移动网络--SIM卡信息与设置下选择SIM卡进入--5G网络模式，即可设置自动选择（建议）、仅NSA、NSA+SA 5G网络模式使用；

2、若没有“5G网络模式”选项，可以进入设置--双卡和移动网络/移动网络--启用5G即可。

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好学的。

说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。