大數據資料庫原理

⑴ 大數據的本質是什麼

從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。

它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(1)大數據資料庫原理擴展閱讀：

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論：

理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術：

技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐：

實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

⑵ 大數據專業都需要學習哪些軟體啊

一、Phoenix
簡介：這是一個java中間層，可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫，代碼位於GitHub上，並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。
Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。
Phoenix最值得關注的一些特性有：
❶嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql介面，包括元數據API❷可以通過多部行鍵或是鍵/值單元對列進行建模❸完善的查詢支持，可以使用多個謂詞以及優化的掃描鍵❹DDL支持：通過CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE來添加/刪除列❺版本化的模式倉庫：當寫入數據時，快照查詢會使用恰當的模式❻DML支持：用於逐行插入的UPSERT VALUES、用於相同或不同表之間大量數據傳輸的UPSERT ❼SELECT、用於刪除行的DELETE❽通過客戶端的批處理實現的有限的事務支持❾單表——還沒有連接，同時二級索引也在開發當中➓緊跟ANSI SQL標准
二、Stinger
簡介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主導開發，運行在YARN上的DAG計算框架。
某些測試下，Stinger能提升10倍左右的性能，同時會讓Hive支持更多的SQL，其主要優點包括：
❶讓用戶在Hadoop獲得更多的查詢匹配。其中包括類似OVER的字句分析功能，支持WHERE查詢，讓Hive的樣式系統更符合SQL模型。
❷優化了Hive請求執行計劃，優化後請求時間減少90%。改動了Hive執行引擎，增加單Hive任務的被秒處理記錄數。
❸在Hive社區中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一種更現代、高效和高性能的方式來儲存Hive數據。
❹引入了新的運行時框架——Tez，旨在消除Hive的延時和吞吐量限制。Tez通過消除不必要的task、障礙同步和對HDFS的讀寫作業來優化Hive job。這將優化Hadoop內部的執行鏈，徹底加速Hive負載處理。
三、Presto
簡介：Facebook開源的數據查詢引擎Presto ，可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發，目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用，運行超過 30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效，包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數；支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。

⑶ 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
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。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑷ 學大數據需要什麼基礎知識和能力

大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。

21世紀前十年則為成熟期，主要標志為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標志為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。

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數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。

學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：

1.大數據概念

2.大數據的影響

3.大數據的影響

4.大數據的應用

5.大數據的產業

6.大數據處理架構Hadoop

7.大數據關鍵技術

8.大數據的計算模式

後三個牽涉的數據技技術，就復雜一點了，可以細說一下：

1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；

2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；

3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算

數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。

一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通

二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。

⑸ 大數據需要學習什麼樣的知識

看從事大數抄據的哪個部分。
大數據分三個部分，數據分析、大數據平台的中台和大數據底層處理。
數據分析：統計專業+一門實際業務+計算機數據分析工具。可以參考研究生BA專業。
數據中台：CS專業+大數據方向的演算法 （並行計算、機器學習一類的）。研究生起步。
數據底層處理：一定的軟體基礎+資料庫應用。本科即可。

本科不要學大數據專業，四年學不出來，幹啥啥不行。

⑹ 資料庫原理及應用

資料庫原理是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。應用：資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、行動電話；或依據所用查詢語言來作分類。

在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫，即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。

這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關系型資料庫越來越無法滿足需要，這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理。

同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據。

(6)大數據資料庫原理擴展閱讀

資料庫管理系統主要完成對資料庫的操縱與管理功能，實現資料庫對象的創建、資料庫存儲數據的查詢、添加、修改與刪除操作和資料庫的用戶管理、許可權管理等。它的安全直接關繫到整個資料庫系統的安全，其防護手段主要有：

（1）使用正版資料庫管理系統並及時安裝相關補丁。

（2）做好用戶賬戶管理，禁用默認超級管理員賬戶或者為超級管理員賬戶設置復雜密碼；為應用程序分別分配專用賬戶進行訪問；設置用戶登錄時間及登錄失敗次數限制，防止暴力破解用戶密碼。

（3）分配用戶訪問許可權時，堅持最小許可權分配原則，並限制用戶只能訪問特定資料庫，不能同時訪問其他資料庫。

（4）修改資料庫默認訪問埠，使用防火牆屏蔽掉對外開放的其他埠，禁止一切外部的埠探測行為。

（5）對資料庫內存儲的重要數據、敏感數據進行加密存儲，防止資料庫備份或數據文件被盜而造成數據泄露。

（6）設置好資料庫的備份策略，保證資料庫被破壞後能迅速恢復。

（7）對資料庫內的系統存儲過程進行合理管理，禁用掉不必要的存儲過程，防止利用存儲過程進行資料庫探測與攻擊。

（8）啟用資料庫審核功能，對資料庫進行全面的事件跟蹤和日誌記錄。

⑺ 大數據專業需要學習什麼樣的知識

一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通
二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。