㈠ 大數據如何入門

導讀：

第一章：初識Hadoop

第二章：更高效的WordCount

第三章：把別處的數據搞到Hadoop上

第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去

第五章：快一點吧，我的SQL

第六章：一夫多妻制

第七章：越來越多的分析任務

第八章：我的數據要實時

第九章：我的數據要對外

第十章：牛逼高大上的機器學習

經常有初學者會問，自己想往大數據方向發展，該學哪些技術，學習路線是什麼樣的，覺得大數據很火，就業很好，薪資很高……首先，如果你確定了想往這個方面發展，先考慮自己的過去從業經歷、專業、興趣是什麼。計算機專業——操作系統、硬體、網路、伺服器？軟體專業——軟體開發、編程、寫代碼？還是數學、統計學專業——對數據和數字特別感興趣？

其實這就是想告訴你大數據的三個發展方向，平台搭建/優化/運維/監控、大數據開發/設計/架構、數據分析/挖掘。

先扯一下大數據的4V特徵：

  • 數據量大，TB->PB

  • 數據類型繁多，結構化、非結構化文本、日誌、視頻、圖片、地理位置等；

  • 商業價值高，但是這種價值需要在海量數據之上，通過數據分析與機器學習更快速的挖掘出來；

  • 處理時效性高，海量數據的處理需求不再局限在離線計算當中。

    • 現如今，正式為了應對大數據的這幾個特點，開源的大數據框架越來越多，越來越強，先列舉一些常見的：

    文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

    離線計算：Hadoop MapRece、Spark

    流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

    K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

    資源管理：YARN、Mesos

    日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

    消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

    查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

    分布式協調服務：Zookeeper

    集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

    數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

    數據同步：Sqoop

    任務調度：Oozie

    ······

    第一章：初識Hadoop

    1.1學會網路與Google

    不論遇到什麼問題，先試試搜索並自己解決。

    Google首選，翻不過去的，就用網路吧。

    1.2參考資料首選官方文檔

    特別是對於入門來說，官方文檔永遠是首選文檔。

    相信搞這塊的大多是文化人，英文湊合就行，實在看不下去的，請參考第一步。

    1.3先讓Hadoop跑起來

    Hadoop可以算是大數據存儲和計算的開山鼻祖，現在大多開源的大數據框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。

    關於Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什麼：

  • Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

  • MapRece、HDFS

  • NameNode、DataNode

  • JobTracker、TaskTracker

  • Yarn、ResourceManager、NodeManager

    • 自己搭建Hadoop，請使用第一步和第二步，能讓它跑起來就行。

    建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。

    另外：Hadoop1.0知道它就行了，現在都用Hadoop 2.0.

    1.4嘗試使用Hadoop

  • HDFS目錄操作命令；

  • 上傳、下載文件命令；

  • 提交運行MapRece示常式序；

  • 打開Hadoop WEB界面，查看Job運行狀態，查看Job運行日誌。

  • 知道Hadoop的系統日誌在哪裡。

    • 1.5了解它們的原理

    MapRece：如何分而治之；

    HDFS：數據到底在哪裡，什麼是副本；

    Yarn到底是什麼，它能幹什麼；

    NameNode到底在幹些什麼；

    ResourceManager到底在幹些什麼；

    1.6自己寫一個MapRece程序

    仿照WordCount例子，自己寫一個（照抄也行）WordCount程序，

    打包並提交到Hadoop運行。

    不會Java的話，Shell、Python都可以，有個東西叫Hadoop Streaming。

    如果能認真完成了以上幾步，恭喜你，你的一隻腳已經進來了。

    第二章：更高效的WordCount

    2.1學點SQL吧

    如果不懂資料庫的童鞋先學習使用SQL句。

    2.2 SQL版WordCount

    在1.6中，你寫（或者抄）的WordCount一共有幾行代碼？

    如果用SQL的話：

  • SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

    • 這便是SQL的魅力，編程需要幾十行，甚至上百行代碼，SQL一句就搞定；使用SQL處理分析Hadoop上的數據，方便、高效、易上手、更是趨勢。不論是離線計算還是實時計算，越來越多的大數據處理框架都在積極提供SQL介面。

    2.3安裝配置Hive

    Hive算是數據倉庫工具，安裝不難，網上有很多教程，配置完成後，可以正常進入Hive命令行。

    2.4試試使用Hive

    嘗試在Hive中創建wordcount表，並運行2.2中的SQL語句。在Hadoop WEB界面中找到剛才運行的SQL任務。看SQL查詢結果是否和1.4中MapRece中的結果一致。

    明明寫的是SQL，為什麼Hadoop WEB界面中看到的是MapRece任務？

    2.5學會Hive的基本命令

    創建、刪除表；載入數據到表；下載Hive表的數據；並學習更多關於Hive的語法和命令。

    以上如果按照第一章和第二章的流程認真完整的走了一遍後，應該已經具備以下技能和知識點：

    0和Hadoop2.0的區別

    MapRece的原理（還是那個經典的題目，一個10G大小的文件，給定1G大小的內存，如何使用Java程序統計出現次數最多的10個單詞及次數）；

    HDFS讀寫數據的流程；向HDFS中PUT數據；從HDFS中下載數據；

    自己會寫簡單的MapRece程序，運行出現問題，知道在哪裡查看日誌；

    會寫簡單的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL語句；

    Hive SQL轉換成MapRece的大致流程；

    Hive中常見的語句：創建表、刪除表、往表中載入數據、分區、將表中數據下載到本地；

    從上面的學習，你已經了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存儲框架，它可以用來存儲海量數據，MapRece是Hadoop提供的分布式計算框架，它可以用來統計和分析HDFS上的海量數據，而Hive則是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL介面，開發人員只需要編寫簡單易上手的SQL語句，Hive負責把SQL翻譯成MapRece，提交運行。

    此時，你的認知中「大數據平台」是這樣的：


  • 這時，使用Flume採集的數據，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的數據可以由多個消費者同時消費，其中一個消費者，就是將數據同步到HDFS。

    • 總結：

    為什麼Spark比MapRece快。

    使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。

    使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。

    自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。

    前面的學習已經掌握了大數據平台中的數據採集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據採集任務成功完成後，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日誌來方便查錯。

    第七章：越來越多的分析任務

    不僅僅是分析任務，數據採集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平台中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平台的中樞系統，類似於AppMaster，負責分配和監控任務。

    7.1 Apache Oozie

    1. Oozie是什麼？有哪些功能？

    2. Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？

    3. Oozie可以支持哪些任務觸發方式？

    4.安裝配置Oozie。

    7.2其他開源的任務調度系統

    Azkaban

    light-task-scheler

    alibaba/zeus

    ……

    此時：


    第八章：數據要實時

    在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和准實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，准實時的延遲要求一般在秒、分鍾級。對於需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對於其他准實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。

    8.1 Storm

    1. 什麼是Storm？有哪些可能的應用場景？

    2. Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什麼角色？

    3. Storm的簡單安裝和部署。

    4. 自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。

    8.2 Spark Streaming

    1. 什麼是Spark Streaming，它和Spark是什麼關系？

    2. Spark Streaming和Storm比較，各有什麼優缺點？

    3. 使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。

    此時：


  • 至此，大數據平台底層架構已經成型了，其中包括了數據採集、數據存儲與計算（離線和實時）、數據同步、任務調度與監控這幾大模塊。接下來是時候考慮如何更好的對外提供數據了。

    • 第九章：數據要對外

    通常對外（業務）提供數據訪問，大體上包含以下方面：

    離線：比如，每天將前一天的數據提供到指定的數據源（DB、FILE、FTP）等；

    離線數據的提供可以採用Sqoop、DataX等離線數據交換工具。

    實時：比如，在線網站的推薦系統，需要實時從數據平台中獲取給用戶的推薦數據，這種要求延時非常低（50毫秒以內）。

    根據延時要求和實時數據的查詢需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

    OLAP分析：OLAP除了要求底層的數據模型比較規范，另外，對查詢的響應速度要求也越來越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的數據模型比較規模，那麼Kylin是最好的選擇。

    即席查詢：即席查詢的數據比較隨意，一般很難建立通用的數據模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

    這么多比較成熟的框架和方案，需要結合自己的業務需求及數據平台技術架構，選擇合適的。原則只有一個：越簡單越穩定的，就是最好的。

    如果你已經掌握了如何很好的對外（業務）提供數據，那麼你的「大數據平台」應該是這樣的：


    第十章：牛逼高大上的機器學習

    這里本人也沒有接觸太多，稍微講一下我們的業務場景應用，遇到的能用機器學習解決的問題大概這么三類：

    分類問題：包括二分類和多分類，二分類就是解決了預測的問題，就像預測一封郵件是否垃圾郵件；多分類解決的是文本的分類；

    聚類問題：從用戶搜索過的關鍵詞，對用戶進行大概的歸類。

    推薦問題：根據用戶的歷史瀏覽和點擊行為進行相關推薦。

    大多數行業，使用機器學習解決的，也就是這幾類問題。

    入門學習線路：

    數學基礎；

    機器學習實戰（Machine Learning in Action），懂Python最好；

    SparkMlLib提供了一些封裝好的演算法，以及特徵處理、特徵選擇的方法。

    那麼把機器學習部分加進 「大數據平台」。


㈡ 大數據用什麼資料庫

大數據，是一個比較吃香的專業了，
現在找工作相對容易，而且薪水比較高，
其實大數據，學習起來其實並不難，但是提前是用心學，
沒有什麼基礎的話，
最好是能找系統的學校學習，把握好課堂上的幾十分鍾，
聽老師的思路，多問多練，保持平常心態，
我們的很多學生都是學有所成，祝你一切順利

㈢ 大數據如何入門

聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。

㈣ 如何使用Hadoop進入大資料庫時代

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要內了解容HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。

大數據還有分析才有價值

用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

㈤ 資料庫 大數據操作

下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。 1．合理使用索引 索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下： ●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。 ●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。 ●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。 ●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。 2．避免或簡化排序 應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素： ●索引中不包括一個或幾個待排序的列； ●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣； ●排序的列來自不同的表。 為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。 3．消除對大型錶行數據的順序存取 在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。 還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作： SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句： SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。 4．避免相關子查詢 一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。 5．避免困難的正規表達式 MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」 即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。 另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。 6．使用臨時表加速查詢 把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>「98000」 ORDER BY cust.name 如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name INTO TEMP cust_with_balance 然後以下面的方式在臨時表中查詢： SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>「98000」 臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。 注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。 7．用排序來取代非順序存取 非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。 有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。 實例分析 下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示： 1．part表 零件號?????零件描述????????其他列 （part_num）?（part_desc）??????（other column） 102，032???Seageat 30G disk?????…… 500，049???Novel 10M network card??…… …… 2．vendor表 廠商號??????廠商名??????其他列 （vendor _num）?（vendor_name） （other column） 910，257?????Seageat Corp???…… 523，045?????IBM Corp?????…… …… 3．parven表 零件號?????廠商號?????零件數量 （part_num）?（vendor_num）?（part_amount） 102，032????910，257????3,450,000 234，423????321，001????4，000，000 …… 下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表： SELECT part_desc，vendor_name，part_amount FROM part，vendor，parven WHERE part.part_num=parven.part_num AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num ORDER BY part.part_num 如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下： 表?????行尺寸???行數量?????每頁行數量???數據頁數量 （table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages） part????150?????10，000????25???????400 Vendor???150?????1，000???? 25???????40 Parven???13????? 15，000????300?????? 50 索引?????鍵尺寸???每頁鍵數量???頁面數量 （Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages） part?????4??????500???????20 Vendor????4??????500???????2 Parven????8??????250???????60 看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。

㈥ 大數據是干什麼的 有什麼用

關於大數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：

一種規模大到在獲專取、存儲、管理、分析方屬面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

簡單理解為：

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

㈦ 如何入門大數據

學習大數據的兩大基礎就是JAVA和Linux，學習順序不分前後。需要同時掌握，才可以繼續大數據課程的學習。
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？
只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

㈧ 怎麼對MySQL資料庫操作大數據

mysql處理大數據很困難吧，不建議使用mysql來處理大數據。
mysql有個針對大數據的產品，叫infobright，可以看看，不過好像是收費的。
或者研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。

當然如果是簡單的查詢，mysql如果做好索引，可能可以提高性能。

㈨ 大數據時代的資料庫怎麼做

未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰專略規劃和面向對象的方法論，屬對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。