大数据数据库原理

⑴ 大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(1)大数据数据库原理扩展阅读：

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论：

理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术：

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践：

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

⑵ 大数据专业都需要学习哪些软件啊

一、Phoenix
简介：这是一个java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。
Phoenix最值得关注的一些特性有：
❶嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API❷可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模❸完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键❹DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列❺版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式❻DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ❼SELECT、用于删除行的DELETE❽通过客户端的批处理实现的有限的事务支持❾单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中➓紧跟ANSI SQL标准
二、Stinger
简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：
❶让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。
❷优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
❹引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。
三、Presto
简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

⑶ 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑷ 学大数据需要什么基础知识和能力

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。

21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。

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数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。

学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括：

1.大数据概念

2.大数据的影响

3.大数据的影响

4.大数据的应用

5.大数据的产业

6.大数据处理架构Hadoop

7.大数据关键技术

8.大数据的计算模式

后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下：

1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用；

2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全；

3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。

一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通

二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。

⑸ 大数据需要学习什么样的知识

看从事大数抄据的哪个部分。
大数据分三个部分，数据分析、大数据平台的中台和大数据底层处理。
数据分析：统计专业+一门实际业务+计算机数据分析工具。可以参考研究生BA专业。
数据中台：CS专业+大数据方向的算法 （并行计算、机器学习一类的）。研究生起步。
数据底层处理：一定的软件基础+数据库应用。本科即可。

本科不要学大数据专业，四年学不出来，干啥啥不行。

⑹ 数据库原理及应用

数据库原理是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。应用：数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类。

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。

这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。

同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据。

(6)大数据数据库原理扩展阅读

数据库管理系统主要完成对数据库的操纵与管理功能，实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除操作和数据库的用户管理、权限管理等。它的安全直接关系到整个数据库系统的安全，其防护手段主要有：

（1）使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。

（2）做好用户账户管理，禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配专用账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制，防止暴力破解用户密码。

（3）分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。

（4）修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。

（5）对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。

（6）设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。

（7）对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。

（8）启用数据库审核功能，对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。

⑺ 大数据专业需要学习什么样的知识

一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通
二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。