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，csdn之類的網站，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據庫版本，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：

有很多線下的和線上的培訓機構，例如晟數學苑，老男孩等等，培訓的機構海了去了，自己了解下哪個機構比較好，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

大數據初學者應該怎么學？

如今大數據發(fā)展得可謂是如日中天，各行各業(yè)對于大數據分析和大數據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，都要依靠大數據的支撐，學習大數據成了不少人提升或轉行的機會。因此，入門大數據開始成為很多人的第一步，下面給大家講講，究竟大數據入門，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)，這兩個是學習大數據的基礎，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，接收和吸收大數據領域的知識會比一般人更加得心應手。

Java?：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數據?；A

Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環(huán)境和網絡環(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據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數據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是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節(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：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫，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，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創(chuàng)建數據庫。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里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環(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，它能讓你處理大數據變的很簡單，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的依賴關系。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數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用于大數據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?數據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據(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據的，你可以跟他講我把數據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據的入庫或入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據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內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。

大數據學習路線是怎么樣的？

大數據學習路線：Java編程基礎、mysql數據庫、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。如需大數據培訓推薦選擇【達內教育】。

1、Java編程基礎。Java是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發(fā)語言?！綣ava語言】具有功能強大和簡單易用兩個特征，跨平臺應用能力比C、C++更易用，更容易上手。同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態(tài)性等特點。

2、mysql數據庫。mysql數據庫目前作為市面上應用最廣泛的數據已經成為了各大公司必備產品，其實學習數據庫就是在學習sql語言，對于大數據開發(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)，開源的大數據軟件很受限制，因此，想從事大數據開發(fā)相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令等。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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大數據具體學什么

大數據具體分為：基礎階段、存儲階段、架構設計階段、實時計算階段、數據采集階段、商業(yè)實戰(zhàn)階段。

大數據的學習內容有很多，具體包括如下:

1、 大數據基礎階段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、 MongoDB、 redis;

2、大數據存儲階段: hbase、hive、 sqoop;

3、大數據架構設計階段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka;

4、大數據實時計算階段: Mahout、 Spark、 storm;

5、大數據數據采集階段: Python、 Scala;

6、大數據商業(yè)實戰(zhàn)階段:實操企業(yè)大數據處理業(yè)務場景、分析需求、解決方案實施、綜合技術實戰(zhàn)應用。

大數據的重要性：

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。大數據有大量（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。大數據的用法傾向于預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義?！按髷祿笔切枰绿幚砟Ｊ讲拍芫哂懈鼜姷臎Q策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

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)數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規(guī)模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

大數據要學哪些課程？

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