CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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任何人都是从不会学到会的，也就是说任何人都可以零基础入门的。差异在于前期是否有相关学习经验知识，有呢学起来轻松些没有学起来就稍微困难些，需要毅力。
学习大数据最好有计算机理论基础知识，会一门编程语言，JAVA要好些，因为JAVA在大数据方面社区很活跃，很多开发者可以相互交流学习，当然企业中也用的多些。
虽然现在大数据人工智能发展的很好，但是自学的话还是很难达到公司要求的，当初我自学了一年的大数据，天天在网上找一些免费的资料和视频看，但是遇到问题了也没人能帮我解决的，所以学的很吃力也很慢，后来勉强懂一些后台、hadoop方面的知识，但是只能说是皮毛，只是了解一些简单的知识，公司照样不要，后来报了个班集训了半年，面了2家就找到工作了，当初涉世不深给7千就干了，后来待没多久就跳槽了，几乎工资翻了一倍。所以说啊，自己自学比较浪费时间还学不好，本人的前车之鉴，希望能帮到你
如果你是计算机专业的，还可以尝试一下，入门还可以。
如果你是非计算机专业的，我建议你趁早放弃，别耽误时间。
任何人都是从不会学到会的，也就是说任何人都可以零基础入门的。差异在于前期是否有相关学习经验知识，有呢学起来轻松些没有学起来就稍微困难些，需要毅力。
学习大数据最好有计算机理论基础知识，会一门编程语言，JAVA要好些，因为JAVA在大数据方面社区很活跃，很多开发者可以相互交流学习，大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理.
大数据工程师需要学习哪些知识?
一、从入门到进阶，大致罗列了8大学习阶段：
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
第一阶段 Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
第二阶段 HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
第三阶段 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
第四阶段 Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
第五阶段 实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
第六阶段 Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算
第七阶段 Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解
第八阶段 大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习
2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理;
二、大数据究竟大到什么地步?
堪比小编的胃 以及内心满满的叛逆勇气
"大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;
其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
4个V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括总结出了大数据的4大优势和特点，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。这也是大数据与以往的海量数据相比最主要的区别：
1、 数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2、 数据类型繁多，涉及网络日志、视频、图片、地理位置等信息。
3、 价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4、 处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
零基础者在学习前需要全面考虑个人的学习意愿、学习动力，一旦下定决心，就要调整好心态，整装出发。对于零基础者来说，面对全新的知识领域，难免会感到陌生，不知道自己适不适合学，能不能学下来，很容易产生浮躁的心里。
只要自己有意愿学习大数据，入门还是很容易的
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查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name