NA基础回顾

本文介绍了ARP协议的工作原理,用于根据IP地址解析MAC地址,还涉及了CSMA-CD技术,以及交换机的两种形态。接着讨论了路由表的组成和查找方式,包括静态与动态路由的管理距离和度量值比较。同时,文章讲解了RIP路由协议的防环机制,如毒性逆转和抑制计时器。最后提到了ACL的概念及其在访问控制中的应用。

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ccnp第一天

arp协议,地址解析协议,即ARP(Address Resolution Protocol),是根据IP地址获取物理地址的一个TCP/IP协议
可根据网络层IP数据包包头中的IP地址信息解析出目标硬件地址(MAC地址)信息,以保证通信的顺利进行
广播(将下三层中以太网加入到上三层中)
arp表,缓存表非固定
自载arp当计算机加入网络时,主动公布自身地址(且此地址先到先得不能重复)
arp代理:跨网段通信需找到此网段的网关
csma-cd:即带冲突检测的载波监听多路访问技术
其原理简单总结为:先听后发,边发边听,冲突停发,随机延迟后重发
提供寻址和媒体存取的控制方式,使得不同设备或网络上的节点可以在多点的网络上通信而不相互冲突。

交换机的两种形态:总线型和矩阵型
在这里插入图片描述
寻址过程
源mac地址a目的mac地址f 源ip地址1.1目的ip3.2
找网关到mac地址b脱二层封装查路由表
则源mac地址换为c目的地址为d ip地址不变源ip地址1.1目的ip地址3.2
周而复始到达目标地址f IP地址3.2

路由表的五大组成部分
1.协议(硬件(链路层)自发现、静态(人工写入)、(距离矢量,链路状态)(igp,egp)动态(程序写入))
2.路由前缀(网络目的地)
3.括号内管理距离(来源的信任度0-255)(度量值动态特有仅支持一个动态协议下比较)
4.出接口
5.下一跳

路由表查找方式
1.递归查找(没有找到出接口时,使用递归查找)
2.精确(最长匹配原则)查找
路由表中查不到则默认(丢弃)
默认路由0.0.0.0/0为了避免将查不到路由不丢弃设置默认路由查不到则走默认
mac一次查找
cam芯片 无论多大一个时钟频率找完

静态依赖于人生成与计算人来完成(存储为程序来完成)<

<think>好的,我现在需要解释一下“merge join anti na”。首先,我得弄清楚用户具体指的是什么。可能是在数据处理或数据库操作中的某种合并连接类型,特别是处理缺失值(NA)的情况。 “Merge join”通常指的是在数据库中合并两个数据集的操作,比如SQL中的JOIN操作。而“anti”可能对应的是ANTI JOIN,即返回在第一个表中存在但在第二个表中没有匹配的行。至于“na”,通常代表缺失值(Not Available或Not Applicable),在数据中处理NA是一个常见问题。 接下来,我需要确认这些术语的具体组合是否有特定含义。可能用户想问的是在执行ANTI JOIN时如何处理含有NA值的情况。因为在连接操作中,如果连接键中有NA值,可能会导致意想不到的结果,因为NA在比较中通常被视为未知,不等于任何值,包括另一个NA。 首先,我应该回顾一下ANTI JOIN的基本概念,然后讨论当连接键包含NA时会发生什么,以及不同的数据库或数据处理工具(如SQL、Pandas)如何处理这种情况。比如,在SQL中,如果两个表的连接键都有NA,它们是否会被视为匹配?可能不会,因为NULL(SQL中的NA)不等于任何值,包括另一个NULL。因此,使用ANTI JOIN时,这些带有NA的行可能不会被排除,而是保留下来,或者在连接时被忽略,导致逻辑上的差异。 此外,不同的系统可能有不同的处理方式,比如Pandas中的merge方法在处理NaN(相当于NA)时,是否将它们视为可匹配的值。可能需要举例说明,比如两个DataFrame在某个列上都有NaN,进行ANTI JOIN时,这些行是否会被视为匹配从而被排除,或者因为NaN不等于NaN而被保留。 还需要考虑用户可能的实际应用场景,例如在数据清洗时,想要排除在另一个表中存在的记录,但如果连接键有缺失值,是否会影响结果,如何正确操作以确保正确处理NA的情况。 总结来说,回答的结构应该是先解释每个术语,然后讨论它们的组合情况,特别是处理NA时的注意事项,最后给出实际示例或处理方法,帮助用户理解如何正确执行这类操作并避免常见错误。</think>Merge Join Anti NA 是一种数据库或数据处理中的操作组合,主要用于**筛选出主表中存在但参考表中无匹配的行,同时处理缺失值(NA)的影响**。以下是逐步解释: --- ### 1. 基础概念拆解 - **Merge Join(合并连接)** 将两个表基于某个(或多个)**连接键**合并,常见类型包括 INNER JOIN、LEFT JOIN 等。 - **Anti Join(反连接)** 一种特殊连接,返回**主表中存在但参考表中无匹配的行**。例如: ```sql -- SQL语法示例 SELECT A.* FROM TableA A LEFT JOIN TableB B ON A.key = B.key WHERE B.key IS NULL; ``` - **NA(缺失值)** 数据中的空值(NULL、NaN等),参与比较时通常被视为**未知(Unknown)**,可能导致意外结果。 --- ### 2. Merge Join Anti NA 的核心问题 在 Anti Join 中,若连接键包含 NA,需明确 **NA 是否参与匹配**。关键在于: > **“两个 NA 是否被视为相等?”** 不同系统处理方式不同: - **SQL 默认行为**:`NULL = NULL` 返回 `Unknown`(实际效果为不匹配)。 - **Pandas 默认行为**:`NaN == NaN` 返回 `False`。 --- ### 3. 场景示例 假设有两个表 **TableA** 和 **TableB**,通过 `key` 列进行 Anti Join: | TableA.key | TableB.key | |------------|------------| | 1 | 2 | | NULL | NULL | | 3 | NULL | - **SQL 中执行 Anti Join**: ```sql SELECT A.* FROM TableA A LEFT JOIN TableB B ON A.key = B.key WHERE B.key IS NULL; ``` **结果**: - `TableA.key = 3`(无匹配) - `TableA.key = NULL`(因 `NULL = NULL` 不成立,也被保留) - **Pandas 中执行 Anti Join**: ```python merged = dfA.merge(dfB, on='key', how='left', indicator=True) result = merged[merged['_merge'] == 'left_only'] ``` **结果**: - `key=3` 和 `key=NULL` 均被保留(因 `NaN` 无法匹配 `NaN`) --- ### 4. 正确处理 NA 的方法 若需排除 NA 的影响,需**在连接前显式处理缺失值**: - **方案1:过滤掉 NA** ```sql -- SQL中先过滤NULL SELECT A.* FROM TableA A LEFT JOIN TableB B ON A.key = B.key WHERE B.key IS NULL AND A.key IS NOT NULL; ``` - **方案2:填充 NA 为特殊值** ```python # Pandas中将NaN替换为占位符(如-1) dfA['key'] = dfA['key'].fillna(-1) dfB['key'] = dfB['key'].fillna(-1) ``` --- ### 5. 总结 - **Merge Join Anti NA 的本质**:通过 Anti Join 排除匹配项,但需注意 NA 的匹配逻辑。 - **关键步骤**: 1. 明确 NA 在系统中的比较规则(如 SQL vs. Pandas)。 2. 根据需要决定是否过滤或填充 NA。 3. 执行 Anti Join 后验证结果是否符合预期。
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