Kubernetes（简称为K8s）是一个开源的容器编排平台，它以自动化容器部署、扩展和操作为目标，是现代云原生应用的重要基石。我们将探讨下Kubernetes的起源、整体架构、核心组件及其工作原理，全面理解这一强大工具的作用与运作方式。

Median Absolute Deviation (MAD)，即中位数绝对偏差，是一种用于衡量数据分散程度或数据集中的异常值的方法。它是一种稳健的统计量，尤其在面对噪声和异常值时，比标准差等方法更加稳健，能更好地反映数据的整体变动。 MA

在数据分析中，理解数据的分布特征至关重要。四分位法（Quartile Method）是分析数据分布的一种基础方法，它通过将数据集划分为四个相等的部分，帮助我们揭示数据的集中趋势和离散程度。四分位法特别适合处理异常值和非对称分布的数据集。 本

Z-score（标准分数）Z-score（标准分数）是数据分析中常用的一个标准化指标，用于衡量某个数据点与其所在数据集的平均值之间的偏离程度。具体而言，它表示一个数据点距离数据集均值的标准差数值。Z-score 计算的基本原理是将数据点转化

在数据分析中，方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和异常值（Outliers）是分析数据分布和变异性的重要统计工具。理解这些概念，并能够有效地应用它们，对于数据清洗、探索性数据分析（EDA）以及构建准确的

在数据分析中，我们常常会用到均值（Mean）、中央値（Median）和众数（Mode）这三个基本的统计量。这些统计量能够帮助我们更好地理解数据集的分布情况，发现数据中的趋势以及进行数据清洗和处理。 均值（Mean）均值是最常见的集中趋势指标

随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）成为了现代科技的重要话题。从语音助手到自动驾驶汽车，

数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）都是用于存储和管理数据的系统，但它们在设计理念、结构和使用场景上有一些显著的区别和共同点。 数据湖（Data Lake）数据湖是一个集中式存储库，它以原始形式摄取和存储大

在大数据和分析不断发展的领域中，高效管理大型数据集是一个关键挑战。Apache Iceberg 作为一个强大的解决方案，彻底改变了我们处理数据湖的方式。它是一种用于大型分析表的高性能开源的表格式，旨在解决数据湖中的数据管理问题。它提供了一种

Apache Parquet是一种面向列的存储格式，广泛应用于大数据处理框架中，如Apache Hadoop、Apache Spark等。它最初由Twitter和Cloudera公司合作开发，并于2013年贡献给Apache软件基金会，成为