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...
新手学大数据,一定要注意从基础开始,基础要牢靠,才能在后续的核心技术学习当中更快上手。一个完全的零基础小白,首先要打好关于Java、Linux以及SQL方面的基础,这是快速入门的关键。
其次,既然想入行做大数据,那么就需要对大数据行业有更清楚的了解,大数据是什么,大数据做什么,大数据有哪些对应的岗位……先了解再入行,才不会导致大家在学习后期才发现,大数据和自己想的不一样,认知有偏差。
大数据的学习路线,大致可以参照下面的路线进行学习:
第一阶段、Java语言基础
Java入门、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Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
阶段三、JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕。
第四阶段、Linux&Hadoop体系
Linux基础、Hadoop离线计算、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume。
第五阶段、Spark生态体系
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。
第一:以用促学。学习大数据通常要有一个自己的主攻学习方向,在学习大数据的时候,以用促学是最为直接和有效的学习方法。
第二:注重案例。案例学习法在学习计算机相关技术的过程中往往有非常好的效果,通过案例来学习大数据,还会积累一定的行业场景知识,这也会增加学习者的大数据落地应用经验。
第三:注重交流。把握住学习大数据的关键问题,会提升学习效率,初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
大数据入门主要需要学习5个阶段的技术,分别为:Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系
Java基础中的知识点主要有:Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射JDK新特性、通讯录系统。
JavaEE核心中的知识点主要有:前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、 Maven、Spring、SpringBoot、Git。
Hadoop生态体系中的知识点主要有:Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、 Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台。
Spark生态体系中的知识点主要有:Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
兴趣是最好的老师,会支撑你在学习中获得乐趣与动力。建议从自身情况来选择学习专业技能,考虑社会发展趋势,迎合时代发展,未来的袭发展才会越来越广阔。
学历要求:大数据行业起点要求比较高,目前招收学生建议有本科学历。
兴趣要求:专业技能还是以各类程序语言为主,所以要对这方面感兴趣。
学习要求:大数据课程涉及知识点比较多,课程难度大,理解不易,同学们一定要坚持学、坚持练习,有什么不懂要及时提出来,对自己的未来负责,不能三天打鱼,半途而废。
1.基础知识学习: 1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及,在学习大数据之前,
2.Scala基础: Scala 是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程
3.Hadoop技术模块; Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache
4.Spark技术模块; Spark 和 Hadoop 都是大数据框架
5.大数据项目实战; 在经过以上的学习之后,需要进行大数据项目的实践
目前大数据工程师在招聘时主要看中Hadoop技术,所以大数据入门者可以看《Hadoop权威指南》,这本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,详细的介绍了Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
培训学习和自学都是学习的方式,关键是选择适合自己的。
自学:
优点是时间可灵活掌握,节省费用;缺点是有问题只能自己解决,很难得到指导,接触不到真实的硬件学习环境。
一般自学能力强、有一定大数据基础的学习者,或者就职大数据岗位的充电学习者更适合自学的方式。
培训学习:
优点是课程更系统化,能有人带领着学习,有问题能及时得到指导,培训班一般还会有学习监督管理,学习氛围较强;缺点是相对费用较高,时间不能自己灵活掌握。
一般不善于自学的学习者,或者是转行的零基础学习者,更适合培训学习。
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看你什么岗位吧。如果是后端,只会CRUD。应该是可以找到实习的,不过公司应该不会太好。如果是数据库开发岗位,那这应该是不会找到的。
查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name