大数据入门教程
生活中处处可见的就是数据，只要我们存在与这个世界上就会产生数据，我们的生活离不开数据，那你一定听说过大数据这个词，那你了解大数据吗？你又知道多少关于大数据的知识呢，如果到现在你还一无所知，那你真的是快要被时代所淘汰了，不过不要着急，今天我要给你说的就是关于大数据的知识，帮你轻轻松松入门大数据。
1、什么是大数据?
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实
现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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。
2、大数据时代是什么意思?
大数据时代就是说，在未来，我们认为会存在这样一个时代。那个时代里，几乎我们每一个举动，都会被记录，并变成数据被存储起来，无数的数据就组合成了你本人的一个信息库。通过这个信息库，你的一言一行，你的思想都变得可预测。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在
的灵魂和必然的升级方向。
3、大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断：
大数据(big data)：
指无法在可承受的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;
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。
数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
数据挖掘(Data mining)：
又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
简而言之：
大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。
按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。
数据分析处于数据处理的最末端，是最后阶段。
数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。
大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
好了，现在你已经对大数据有了初步的了解，其实这仅仅是大数据的千分之一，当你对大数据有了更深了解的时候你会发现大数据比我们想象中的有趣多了，学习大数据让你的生活更加精致，同时丰富自己的阅历，另外更重要的是能够高薪就业，何乐而不为呢
Exercises 2.3.1 In this exercise we introduce one of our running examples of a relational database schema. The database schema consists of four relations, whose schemas are: Product (maker, model, type) PC (model, speed, ram. hd, price) Laptop (model, speed, ram, hd, screen, price) Printer (model, color, type, price) The Product relation gives the manufacturer, model number and type (PC, laptop, or printer) of various products. We assume for convenience that model numbers are unique over all manufacturers and product types; that assumption is not realistic, and a real database would include a code for the manufacturer as part of the model number. The PC relation gives for each model number that is a PC the speed (of the processor, in gigahertz), the amount of RAM (in megabytes), the size of the hard disk (in gigabytes), and the price. The Laptop relation is similar, except that the screen size (in inches) is also included. The Printer relation records for each printer model whether the printer produces color output (true, if so), the process type (laser or ink-jet, typically), and the price. Write the following declarations: a) A suitable schema for relation Product. b) A suitable schema for relation PC. c) A suitable schema for relation Laptop. d) A suitable schema for relation Printer. e)An alteration to your Printer schema from (d) to delete the attribute color. f)An alteration to your Laptop schema from (c) to add the attribute od (optical-disk type, e.g., cd or dvd). Let the default value for this attribute be 'none' if the laptop does not have an optical disk. Exercise 2.3.1a CREATE TABLE Product ( maker CHAR(30), model CHAR(10) PRIMARY KEY, type CHAR(15) ); Exercise 2.3.1b CREATE TABLE PC ( model CHAR(30), speed DECIMAL(4,2), ram INTEGER, hd INTEGER, price DECIMAL(7,2) );
新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
大数据入门教程-大数据入门视频 现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。 下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。 千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。
大数据入门到精通的视频教程是由众多名师精心录制的视频教程，不仅内容专业，紧贴时代需求，同时依托千锋线下面授培训课程的教学经验和实力，让千锋教育大数据的视频教程更具权威性，更值得学习者信赖，进一步提高学生的学习质量。在基础内容的理解上，穿插一定的项目实战，让学习者在感受学习乐趣的同时，提高项目实战能力，更好地达到工学结合的要求，实现学习和工作的完美过渡和无缝衔接。 千锋大数据视频教程是实时更新的，跟随时代的发展，技术的变革而不断地改变，让每一个阶段的学生都能学到新颖的技术，从而快速适应企业的开发节奏。
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
VBNET数据库编程基础教程 众所周知，https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,自身并不具备对数据库进行操作的功能，它对数据库的处理是通过.NET FrameWork SDK中面向数据库编程的类库和微软的MDAC来实现的。其中，https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,又是.NET FrameWork SDK中重要的组成部分。要了解https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,的数据库编程，首先要明白https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,的工作原理以及相关的对象、方法、属性。本文将结合具体实例为你简单介绍https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,数据库访问对象以及https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,数据库编程基本方法。 一、https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,数据库访问对象 (一)https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,简介 https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,是由微软Microsoft ActiveX Data Object(ADO)升级发展而来的。是在.NET中创建分布式数据共享程序的开发接口。https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,的数据存取API提供两种数据访问方式，分别用来识别并处理两种类型的数据源，即SQL Server 7.0(及更高的版本)和可以通过OLE DB进行访问的其他数据源。为此ADO.NE T中包含了两个类库，System.Data.SQL库可以直接连接到SQL Server的数据，System.Data.ADO库可以用于其他通过OLE DB进行访问的数据源。如Acces s数据。 (二)https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,的名称空间 https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,是围绕System.Data基本名称空间设计，其他名称空间都是从Syste m.Data派生而来。它们使得https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,不仅访问DataBase中的数据，而且可以访问支持OLE DB的数据源。 当我们讨论https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html,时，实际讨论的是System.Data和System.Data.OleDb 名称空间。这两个空间的所有类几乎都可以支持所有类型的数据源中的数据。这里我们讨论与后文实例有关的类。即OleDbconnection、OleDbDataAdapter、D ataSet和DataView。 上面列举的类中没有OleDb前缀的，派生自System.Data空间，有此前缀的派生自System.Data.OleDb空间。在使用中，如果要引用OleDb前缀的类，必须导入System.Data.OleDb名称空间。语法如下： Imports System.Data.OleDb 使用没有此前缀的类必须导入System.Data名称空间。语法如下： Imports System.Data
第2章大数据软件基础
目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题
2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：
1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名 可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname
v永久修改主机名 可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。 还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts
习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
Oracle11g数据库基础教程 参考答案
第1章Oracle 11g数据库安装与配置1．简答题 （1） 企业版数据库服务器包含所有的数据库组件，主要针对高端的应用环境，适用于安全性和性能要求较高的联机事务处理（OLTP）、查询密集型的数据仓库和要求较高的Internet应用程序：标准版数据库服务器提供大部分核心的数据库功能和特性，适合于工作组或部门级的应用程序：个人版数据库服务器只提供基本数据库管理功能和特性，适合单用户的开发环境，为用户提供开发测试平台。 （2） 常用数据库类型包括事务处理类、数据仓库类以通用类型。其中事务处理类型主要针对具有大量并发用户连接，并且用户主要执行简单事务处理的应用环境。事务处理数据库的典型应用有银行系统数据库、Internet电子商务数据库、证券交易系统数据库等。对于需要较高的可用性和事务处理性能、存在大量用户并行访问相同数据以及需要较高恢复性能的数据库环境，事务处理类型的配置可以提供最佳性能；数据仓库类型的数据库主要针对有大量的对某个主题进行复杂查询的应用环境。数据仓库的典型应用有客户订单研究、支持呼叫、销售预测、采购模式以及其他战略性业务问题的历史数据研究。对于需要对大量数据进行快速访问，以及复杂查询的数据库环境，数据仓库类型配置是最佳选择；通用类型配置的数据库是事务处理数据库与数据仓库配置的折衷方案。既可以支持大量并发用户的事务处理，又可以快速对大量历史数据进行复杂的数据扫描和处理。 （3） 数据库名可以由字母、数字、下划线（_）、#和美元符号（$）组成，且必须以字母开头，长度不超过30个字符。在单机环境中，可以不设置域名，域名长度不能超过128个字符。Oracle服务标识符（SID）是一个Oracle实例的唯一名称标识，长度不能超过12个字符。（4） ● OracleServiceORCL：数据库服务（数据库实例），是Oracle核心服务，是数据库启 动的基础，只有该服务启动，Oracle数据库才能正常启动。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1TNSListener：监听器服务，该服务只有在远程访问数据库时 才需要（无论远程计算机还是本地计算机，凡是通过Oracle Net网络协议连接数据库都属于远程访问）。（必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ConfigurationManager：配置Oracle启动时的参数的服务。（非 必须启动） ● OracleOraDb11g_home1ClrAgent：提供对.NET支持的Oracle数据库扩展服务。（非 必须启动） ● OracleJobSchedulerORCL：数据库作业调度服务。（非必须启动） ● OracleDBConsoleorcl：Oracle控制台服务，即企业管理器服务。只有该服务启动了， 才可以使用Web方式的企业管理器管理数据库。（非必须启动） ● OracleVssWriterORCL：是Oracle对VSS提供支持的服务。（非必须启动） ● OracleMTSRecoveryService：是允许数据库充当一个微软事务服务器、COM/COM+ 对象和分布式环境下的事务资源管理器的服务。
Solutions Chapter 4 4.1.1 4.1.2 a) b)
c) In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).
d) In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.
【深圳千锋】大数据学习教程资料 深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！ 《Python 数据科学手册》 本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》 是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术 神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》
这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。 另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》 在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》 本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。 本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》 这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色 《Python 自然语言处理》 这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语
1.SQL的特点是什么？ （1）一体化的特点 （2）统一的语法结构，多种使用方式 （3）高度非过程化 （4）语言简洁 （5）客户机/服务器（Client/Server）结构 （6）支持异类复制 （7）Internet数据库功能的集成 2.关系数据库的主要模型有哪些？ 关系模型：通过关系，按给定的选择条件，选出符合条件的元组，较灵活 层次模型：要查找一个记录必须从根记录开始，按给定条件沿一个层次路径进行查找网状模型：在查找语句中要说明查找的对象和存取的路径，操作较繁琐 3.简述文件和文件组的概念？ 主要数据文件：该文件包含数据库的启动信息，并用于存储数据，扩展名是.mdf 文件组：为了方便数据的分配、放置和管理，SQL Server允许对文件进行分组处理。在同一个组里的文件组成文件组，然后，可以在文件组group上创建表。对表中 数据的查询将被分散到三个磁盘上，查询性能将得到提高 4.日志文件的作用是什么？ 事务日志是数据库中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录。事务日志记录每个事务的开始。 这些文件包含用于恢复数据库的日志信息。每个数据库都必须至少有一个日志文件,扩展名是.ldf 5.数据库的表的作用是什么？ 数据库—表—记录—字段—属性 6.数据库允许有哪些数据类型？它们的范围是多少？并说明含义？
整型数据类型: (1) bigint：占8字节的存储空间，存储数据范围为－263~263－1。 (2) int：占4字节的存储空间，存储数据范围为－231~231－1。 (3) smallint：占2字节的存储空间，存储数据范围为－215~215－1。 (4) tinyint：占1字节的存储空间，存储数据范围为0~255。 Unicode字符数据 使用Unicode数据类型，列可存储由Unicode标准定义的任何字符，包含由不同字符集定义的所有字符 nvarchar 列大小不固定<4000个字符数 nchar 列大小固定<4000个字符数 ntext >4000个字符数
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
数据库课后答案第一章(数据库基础知识)
《数据库技术及应用基础教程》第一章参考答案 --责任人：崔朝霞 一、名词解释 关系数据库系统： 对应于一个关系模型的所有关系的集合称为关系数据库。关系数据库管理系统就是管理关系数据库，并将数据组织为相关的行和列的系统。 分布式数据库系统 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。多媒体数据库：能够管理数值、文字、表格、图形、图像、声音等多媒体的数据库称为多媒体数据库。 逻辑数据：逻辑数据是一种抽象的概念，是对客
三、1.√2.√3.√4.× 四、1. 数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机(Personal Computer，个人计算机)上，供单用户个人数据库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。 2. 数据库系统是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。 数据库系统的个体含义是指一个具体的数据库管理系统软件和用它建立起来的数据库；它的学科含义是指研究、开发、建立、维护和应用数据库系统所涉及的理论、方法、技术所构成的学科。在这一含义下，数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。 数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。数据库系统的出现是计算机应用的一个里程牌，它使得计算机应用从以科学计算为主转向以数据处理为主，并从而使计算机得以在各行各业乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系统虽然也能处理持久数据，但是文件系统不提供对任意部分数据的快速访问，而这对数据量不断增大的应用来说是至关重要的。为了实现对任意部分数据的快速访问，就要研究许多优化技术。这些优化技术往往很复杂，是普通用户难以实现的，所以就由系统软件（数据库管理系统）来完成，而提供给用户的是简单易用的数据库语言。由于对数据库的操作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享。因此，数据的独立性和共享性是数据库系统的重要特征。数据共享节省了大量人力物力，为数据库系统的广泛应用奠定了基础。数据库系统的出现使得普通用户能够方便地将日常数据存入计算机并在需要的时候快速访问它们，从而使计算机走出科研机构进入各行各业、进入家庭。 3. Access、Sybase、SQL server、ORACLE、Foxpro等。 4. 从历史的发展来看，信息技术的快速发展、社会对信息需求的不断增强、信息资源的作用日益显现，是推动数据库技术发展的主要动力。从
大数据入门推荐书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html, 大数据开发初学者该如何学习 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？ 其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/7e4177603.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google
大数据学习网盘-大数据学习资料 零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！ 一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》 书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》 这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但
是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》 这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》 《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》 《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。
什么是 SQL？
? SQL 指结构化查询语言 ? SQL 使我们有能力访问数据库 ? SQL 是一种 ANSI 的标准计算机语言
编者注：ANSI，美国国家标准化组织
SQL 能做什么？
? SQL 面向数据库执行查询 ? SQL 可从数据库取回数据 ? SQL 可在数据库中插入新的纪录 ? SQL 可更新数据库中的数据 ? SQL 可从数据库删除记录 ? SQL 可创建新数据库 ? SQL 可在数据库中创建新表 ? SQL 可在数据库中创建存储过程 ? SQL 可在数据库中创建视图 ? SQL 可以设置表、存储过程和视图的权限
SQL 是一种标准 - 但是...
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言， 用来访问和操作数据库系统。 SQL 语句用于取回和更新数据库中 的数据。 SQL 可与数据库程序协同工作， 比如 MS Access、 DB2、 Informix、 MS SQL Server、 Oracle、 Sybase 以及其他数据库系统。 不幸地是，存在着很多不同版本的 SQL 语言，但是为了与 ANSI 标准相兼容，它们必须以相似的方式共 同地来支持一些主要的关键词（比如 SELECT、UPDATE、DELETE、INSERT、WHERE 等等）。 注释：除了 SQL 标准之外，大部分 SQL 数据库程序都拥有它们自己的私有扩展！
在您的网站中使用 SQL
要创建发布数据库中数据的网站，您需要以下要素：
? RDBMS 数据库程序（比如 MS Access, SQL Server, MySQL） ? 服务器端脚本语言（比如 PHP 或 ASP） ? SQL ? HTML / CSS
RDBMS