大数据入门学习怎么做

很多小伙伴都想学习大数据，但对于大数据还是一片朦胧，千锋小编整理了一些大数据的入门书籍，对大数据感兴趣的可以看看。

1.《大数据分析：点“数”成金》

在这本书中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。

2、《大数据时代》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托。迈尔。舍恩伯格被誉为“大数据商业应用一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的

应用案例。

3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》

《云端时代杀手级应用：大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。

4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括：分布式文件系统以及Map-Reduce工具；相似性搜索；数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法；搜索引擎技术，如谷歌的PageRank；频繁项集挖掘；大规模高维数据集的聚类算法；Web应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。

大数据作为当今火爆的热门技术之一，抓住当前的机遇，将为我们的未来创造更大的价值。

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新手学习大数据的入门书籍

新手学习大数据的入门书籍大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。《大数据时代》大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》

《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。

6、《大数据基础与应用》数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户

大数据入门教程-大数据入门视频

大数据入门教程-大数据入门视频现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。

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云计算和大数据基础知识教学总结

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

VBNET数据库编程基础教程

VBNET数据库编程基础教程众所周知，https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,自身并不具备对数据库进行操作的功能，它对数据库的处理是通过.NET FrameWork SDK中面向数据库编程的类库和微软的MDAC来实现的。其中，https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,又是.NET FrameWork SDK中重要的组成部分。要了解https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,的数据库编程，首先要明白https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,的工作原理以及相关的对象、方法、属性。本文将结合具体实例为你简单介绍https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,数据库访问对象以及https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,数据库编程基本方法。一、https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,数据库访问对象 (一)https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,简介 https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,是由微软Microsoft ActiveX Data Object(ADO)升级发展而来的。是在.NET中创建分布式数据共享程序的开发接口。https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,的数据存取API提供两种数据访问方式，分别用来识别并处理两种类型的数据源，即SQL Server 7.0(及更高的版本)和可以通过OLE DB进行访问的其他数据源。为此ADO.NE T中包含了两个类库，System.Data.SQL库可以直接连接到SQL Server的数据，System.Data.ADO库可以用于其他通过OLE DB进行访问的数据源。如Acces s数据。 (二)https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,的名称空间 https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,是围绕System.Data基本名称空间设计，其他名称空间都是从Syste m.Data派生而来。它们使得https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,不仅访问DataBase中的数据，而且可以访问支持OLE DB的数据源。当我们讨论https://www.360docs.net/doc/f58236315.html,时，实际讨论的是System.Data和System.Data.OleDb 名称空间。这两个空间的所有类几乎都可以支持所有类型的数据源中的数据。这里我们讨论与后文实例有关的类。即OleDbconnection、OleDbDataAdapter、D ataSet和DataView。上面列举的类中没有OleDb前缀的，派生自System.Data空间，有此前缀的派生自System.Data.OleDb空间。在使用中，如果要引用OleDb前缀的类，必须导入System.Data.OleDb名称空间。语法如下： Imports System.Data.OleDb 使用没有此前缀的类必须导入System.Data名称空间。语法如下： Imports System.Data

大数据基础-大数据软件基础

第2章大数据软件基础

目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题

2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：

1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname

v永久修改主机名可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts

数据库基础教程课后习题答案顾韵华

习题1 1、简述数据库系统的特点。答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式应用2应用3应用4应用5…… 模式外模式/模式映像模式/内模式映像数据库系统的这种结构具有以下优点：（1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。（2）有利于数据共享，减少了数据冗余。（3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据：讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析：讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树：讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用：演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析：讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析：主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法：讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

Oracle11g数据库基础教程-参考答案

Oracle11g数据库基础教程参考答案

第1章Oracle 11g数据库安装与配置1．简答题（1）企业版数据库服务器包含所有的数据库组件，主要针对高端的应用环境，适用于安全性和性能要求较高的联机事务处理（OLTP）、查询密集型的数据仓库和要求较高的Internet应用程序：标准版数据库服务器提供大部分核心的数据库功能和特性，适合于工作组或部门级的应用程序：个人版数据库服务器只提供基本数据库管理功能和特性，适合单用户的开发环境，为用户提供开发测试平台。（2）常用数据库类型包括事务处理类、数据仓库类以通用类型。其中事务处理类型主要针对具有大量并发用户连接，并且用户主要执行简单事务处理的应用环境。事务处理数据库的典型应用有银行系统数据库、Internet电子商务数据库、证券交易系统数据库等。对于需要较高的可用性和事务处理性能、存在大量用户并行访问相同数据以及需要较高恢复性能的数据库环境，事务处理类型的配置可以提供最佳性能；数据仓库类型的数据库主要针对有大量的对某个主题进行复杂查询的应用环境。数据仓库的典型应用有客户订单研究、支持呼叫、销售预测、采购模式以及其他战略性业务问题的历史数据研究。对于需要对大量数据进行快速访问，以及复杂查询的数据库环境，数据仓库类型配置是最佳选择；通用类型配置的数据库是事务处理数据库与数据仓库配置的折衷方案。既可以支持大量并发用户的事务处理，又可以快速对大量历史数据进行复杂的数据扫描和处理。（3）数据库名可以由字母、数字、下划线（_）、#和美元符号（$）组成，且必须以字母开头，长度不超过30个字符。在单机环境中，可以不设置域名，域名长度不能超过128个字符。Oracle服务标识符（SID）是一个Oracle实例的唯一名称标识，长度不能超过12个字符。（4） ● OracleServiceORCL：数据库服务（数据库实例），是Oracle核心服务，是数据库启动的基础，只有该服务启动，Oracle数据库才能正常启动。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1TNSListener：监听器服务，该服务只有在远程访问数据库时才需要（无论远程计算机还是本地计算机，凡是通过Oracle Net网络协议连接数据库都属于远程访问）。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ConfigurationManager：配置Oracle启动时的参数的服务。（非必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ClrAgent：提供对.NET支持的Oracle数据库扩展服务。（非必须启动） ● OracleJobSchedulerORCL：数据库作业调度服务。（非必须启动） ● OracleDBConsoleorcl：Oracle控制台服务，即企业管理器服务。只有该服务启动了，才可以使用Web方式的企业管理器管理数据库。（非必须启动） ● OracleVssWriterORCL：是Oracle对VSS提供支持的服务。（非必须启动） ● OracleMTSRecoveryService：是允许数据库充当一个微软事务服务器、COM/COM+ 对象和分布式环境下的事务资源管理器的服务。

数据库系统基础教程第四章答案

Solutions Chapter 4 4.1.1 4.1.2 a) b)

c) In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).

d) In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.

【深圳千锋】大数据学习教程资料

【深圳千锋】大数据学习教程资料深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！《Python 数据科学手册》本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》

这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色《Python 自然语言处理》这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语

Hadoop大数据开发基础教学进度表

学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月

一、课程教学目的通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。二、教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

大数据入门推荐书籍

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大数据开发新手学习指南(经典)

上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/f58236315.html, 大数据开发初学者该如何学习导读：第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/f58236315.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google

大数据学习网盘-大数据学习资料

大数据学习网盘-大数据学习资料零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但

是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

sql 数据库入门教程

SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。
什么是 SQL？
? SQL 指结构化查询语言 ? SQL 使我们有能力访问数据库 ? SQL 是一种 ANSI 的标准计算机语言
编者注：ANSI，美国国家标准化组织
SQL 能做什么？
? SQL 面向数据库执行查询 ? SQL 可从数据库取回数据 ? SQL 可在数据库中插入新的纪录 ? SQL 可更新数据库中的数据 ? SQL 可从数据库删除记录 ? SQL 可创建新数据库 ? SQL 可在数据库中创建新表 ? SQL 可在数据库中创建存储过程 ? SQL 可在数据库中创建视图 ? SQL 可以设置表、存储过程和视图的权限
SQL 是一种标准 - 但是...
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。 SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。 SQL 可与数据库程序协同工作，比如 MS Access、 DB2、 Informix、 MS SQL Server、 Oracle、 Sybase 以及其他数据库系统。不幸地是，存在着很多不同版本的 SQL 语言，但是为了与 ANSI 标准相兼容，它们必须以相似的方式共同地来支持一些主要的关键词（比如 SELECT、UPDATE、DELETE、INSERT、WHERE 等等）。注释：除了 SQL 标准之外，大部分 SQL 数据库程序都拥有它们自己的私有扩展！
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要创建发布数据库中数据的网站，您需要以下要素：
? RDBMS 数据库程序（比如 MS Access, SQL Server, MySQL） ? 服务器端脚本语言（比如 PHP 或 ASP） ? SQL ? HTML / CSS
RDBMS

《大数据开发基础》课程教学大纲

大数据开发基础一、课程性质、目的和任务 1. 本课程为计算机专业大学本科生及研究生选修的一门课程； 2. 目的是让学生了解并掌握四个领域（即大数据系统的起源及系统特征、大数据系统的架构设计及功能目标设计、大数据系统程序开发、企业大数据案例分析）的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力； 3. 本课程重点让学生掌握五个方面的内容：（1）HDFS使用操作；（2）MapReduce开发；（3）HBase数据库的开发；（4）Hive数据仓库开发；（5）大数据案例分析；二、教学内容及要求第一章大数据概述授课学时：1 基本要求： 1.了解大数据概念、特征、数据计量单位以及大数据的类型； 2.了解大数据系统的设计背景、以及当前大数据系统存在的不足； 3.了解大数据系统的设计思想、设计目标和设计原则； 4.了解大数据系统的整体逻辑架构设计及运行逻辑，了解当前大数据系统的主流架构；第二章大数据应用开发思路和开发环境配置授课学时：1 基本要求： 1.掌握大数据系统应用读写操作的开发流程； 2.掌握分析大数据开发技术及思路； 3.掌握大数据Java开发的环境配置、Plugin插件的安装，Hadoop环境配置；

第三章HDFS分布式文件系统授课学时：4 基本要求： 1.了解HDFS设计目标、基本概念； 2.掌握HDFS文件系统的命令操作； 3.掌握Java对HDFS的程序开发操作，包含目录管理、文件列表、读取、导入导出、文件压缩等开发； 4. 真机实操训练（实验环节 1）；第四章MapReduce分布式编程授课学时：6 基本要求： 1.了解MapReduce的设计思想、基本概念； 2.了解MapReduce的系统架构、作业运行机制和关键技术； 3.掌握MapReduce的数据类型的自定义以及数据类型的使用； 4.掌握MapReduce开发，定制输入输出的数据格式； 5.掌握将HDFS文件系统中整个文件作为输入数据的开发； 6.掌握利用MapReduce完成小文件聚合成一个大文件的开发； 7.掌握压缩数据处理程序开发； 8.掌握任务组合过程，掌握迭代组合、并行组合及串行组合； 9.掌握任务的前后链式组合； 10.掌握多数据源连接的开发，包含Map端开发以及Reduce端开发； 11.掌握Hadoop全局参数的使用，全局文件的使用； 12.掌握与关系型数据库的访问连接； 13.真机实操训练（实验环节2）；第五章HBase分布式数据库授课学时：4 基本要求： 1.了解HBase分布式数据库的设计目标、基本概念； 2.了解HBase逻辑架构以及物理架构； 3.掌握HBase分布式数据库Shell命令操作； 4.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含创建表、删除表，查询所有表操作； 5.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含插入记录、查询数据，组合查询、修改删除记录等开发； 6.真机实操训练（实验环节3）；

大数据课程视频从入门到精通

大数据课程视频从入门到精通每每看到大数据公司抛来的橄榄枝，是不是总有种立刻跳进大数据圈子的冲动？每每看到比自己现在工资高一倍的大数据薪资，是不是有种想要学习的冲动？不用怕，小编为你送福利，爱学习的小伙伴们，你们需要的从入门到精通的大数据课程视频。大数据时代，学习大数据技术已然成为一股热潮，不仅仅是计算机专业的专职，还有很多不是计算机专业的学生也纷纷踏入大数据行业。毕竟大数据行业的就业前景和薪资待遇是如此的诱人。大数据开发工程师其实是一个比较笼统的概念，在公司内根据工作要求不同会分出比较细的方向，大数据开发工程师市场上大致分为：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等，这些都是公司大数据部门比较常见的职称。每家公司对大数据工作的要求不同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。

大数据培训视频就是帮助有识之士成为大数据开发工程师的过程，大数据开发工程师需要掌握的技术往往比较高端，大致如下图所示：想要成为大数据工程师你需要掌握的计算机技术有：hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等。其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。最后阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。

大数据技术与应用基础_教学大纲.doc

《大数据技术与应用基础》教学大纲学时： 60 代码：适用专业：制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。二、课程教学基本要求 1.了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2.掌握 Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3.深刻了解 hadoop 的基础理论，理解并掌握 Hadoop 单机及集群环境的部署方法。 4.掌握 HDFS 的基本概念和 HDFS 在 hadoop 中的作用，理解并识记 HDFS 的使用，了解HDFS的JAVA API 接口及数据流原理；让学生明白Map 过程与 Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5.理解 HBase 中涉及的基本概念，掌握 HBase 的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉 Hive 与 HDFS 、 MapReduce 直接的关心。 6. 熟悉 Spark 和 RDD 的基本概念，熟悉spark 接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7. 明白 Hadoop 和 Storm 之间的差别，掌握对Storm 的使用。理解 Apex 的工作过程并能简单应用。 8.了解 Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。了解 Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。 9.理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。三、课程的内容 1．大数据概述

大数据技术及应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲学时：60 代码：适用专业：制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7. 明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。了解Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。 9. 理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。三、课程的内容 1．大数据概述