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...
1、java、linux。
Java只需要学习java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。
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。
2、大数据技术
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。
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。
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MapReduce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MapReduce、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。
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MapReduce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。
第一,编程语言
我们需要一定的编程语言基础。大家可以先学习Java或Pathon。推荐大家学习Java,因为Java已经流行20多年了,并且仍在广泛使用中。
如果您有Java的基础,就可以直接步入第二阶段学习了。
第二,Linux操作系统
大数据项目最终要部署到集群运行,而集群的部署自然离不开Linux操作系统。学习阶段,我们通常会在虚拟机上进行测试,所以我们需要掌握虚拟机的安装配置。接下来就是Linux常用的操作命令了。
第三,Hadoop
这里面包括了两块内容,一个是HDFS,分布式文件系统。我们需要掌握Hadoop集群的搭建,以及HDFS API的使用。另一个就是MapReduce。MapReduce实现大数据的离线计算。我们要掌握MapReduce的编程模式及典型案例。如果我们离线计算采用Spark实现,那么这一阶段可以重点掌握HDFS。
第四,Zookeeper
Zookeeper作为一个开源的分布式服务框架,在很多地方都有它的身影。无论是在Hadoop集群的高可用,还是后面的Kafka中,Zookeeper都是比较重要的。
第五,Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。它由Facebook开源,用于解决海量结构化日志的数据统计。
Java、Python都要学
第一,编程语言
我们需要一定的编程语言基础。大家可以先学习Java或Pathon。推荐大家学习Java,因为Java已经流行20多年了,并且仍在广泛使用中。
如果您有Java的基础,就可以直接步入第二阶段学习了。
第二,Linux操作系统
大数据项目最终要部署到集群运行,而集群的部署自然离不开Linux操作系统。学习阶段,我们通常会在虚拟机上进行测试,所以我们需要掌握虚拟机的安装配置。接下来就是Linux常用的操作命令了。
第三,Hadoop
这里面包括了两块内容,一个是HDFS,分布式文件系统。我们需要掌握Hadoop集群的搭建,以及HDFS API的使用。另一个就是MapReduce。MapReduce实现大数据的离线计算。我们要掌握MapReduce的编程模式及典型案例。如果我们离线计算采用Spark实现,那么这一阶段可以重点掌握HDFS。
第四,Zookeeper
Zookeeper作为一个开源的分布式服务框架,在很多地方都有它的身影。无论是在Hadoop集群的高可用,还是后面的Kafka中,Zookeeper都是比较重要的。
第五,Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。它由Facebook开源,用于解决海量结构化日志的数据统计。
没有什么不好学的,男女都一样,主要是看自己是否喜欢学,以后的职业发展规划,如果觉得有难度可以报班学习
Java只需要学习java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。
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。
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查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name