MySQL能去哪里學習？

自學：

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1：b站上有很多mysql的學習視頻，都是各個培訓機構(gòu)往期的培訓視頻

2、淘寶上搜mysql，有很多店主整理好的培訓視頻，大概三五塊錢就有很多

3、51cto,慕課網(wǎng)，csdn之類的網(wǎng)站，上邊也有很多培訓視頻，有需要會員的，也有免費的

需要注意下視頻的培訓日期以及數(shù)據(jù)庫版本，最好是選最近兩年的培訓視頻，51cto風哥的視頻就挺詳細的，就是有點貴

培訓機構(gòu)：

有很多線下的和線上的培訓機構(gòu)，例如晟數(shù)學苑，老男孩等等，培訓的機構(gòu)海了去了，自己了解下哪個機構(gòu)比較好，報名就是了，就是需要花不少的錢

如果想以此就業(yè)的話，也可以去考慮去考下mysql的認證，mysql ocp也就一千來塊錢

大數(shù)據(jù)初學者應(yīng)該怎么學？

如今大數(shù)據(jù)發(fā)展得可謂是如日中天，各行各業(yè)對于大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)處理的需求也是與日俱增，越來越多的決策、建議、規(guī)劃和報告，都要依靠大數(shù)據(jù)的支撐，學習大數(shù)據(jù)成了不少人提升或轉(zhuǎn)行的機會。因此，入門大數(shù)據(jù)開始成為很多人的第一步，下面給大家講講，究竟大數(shù)據(jù)入門，首要掌握的知識點有哪些，如何一步一步進階呢？

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學習的順序不分前后。樓主是JAVA畢業(yè)的，這無疑是極好的開頭和奠基啊，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識會比一般人更加得心應(yīng)手。

Java?：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學java SE 就相當于有學習大數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學習起來更快。

好說完基礎(chǔ)了，再說說還需要學習哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫的順序?qū)W下去。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數(shù)據(jù)的一個節(jié)點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學習學習小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

大數(shù)據(jù)學習路線是怎么樣的？

大數(shù)據(jù)學習路線：Java編程基礎(chǔ)、mysql數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)、hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系、Flink流式處理框架。如需大數(shù)據(jù)培訓推薦選擇【達內(nèi)教育】。

1、Java編程基礎(chǔ)。Java是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)語言。【Java語言】具有功能強大和簡單易用兩個特征，跨平臺應(yīng)用能力比C、C++更易用，更容易上手。同時還具有簡單性、面向?qū)ο蟆⒎植际健⒔研浴踩浴⑵脚_獨立與可移植性、多線程、動態(tài)性等特點。

2、mysql數(shù)據(jù)庫。mysql數(shù)據(jù)庫目前作為市面上應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了各大公司必備產(chǎn)品，其實學習數(shù)據(jù)庫就是在學習sql語言，對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令等。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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大數(shù)據(jù)具體學什么

大數(shù)據(jù)具體分為：基礎(chǔ)階段、存儲階段、架構(gòu)設(shè)計階段、實時計算階段、數(shù)據(jù)采集階段、商業(yè)實戰(zhàn)階段。

大數(shù)據(jù)的學習內(nèi)容有很多，具體包括如下:

1、 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、 MongoDB、 redis;

2、大數(shù)據(jù)存儲階段: hbase、hive、 sqoop;

3、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka;

4、大數(shù)據(jù)實時計算階段: Mahout、 Spark、 storm;

5、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段: Python、 Scala;

6、大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段:實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景、分析需求、解決方案實施、綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)的重要性：

大數(shù)據(jù)（big data）是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它并沒有統(tǒng)計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測分析、用戶行為分析或某些其他高級數(shù)據(jù)分析方法的使用。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)要學哪些課程？

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