普通。就是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作而已。讀取,編輯,刪除這三種操作邏輯。只要記憶力好,把那幾種命令語(yǔ)句背下來(lái),基本的操作就沒(méi)問(wèn)題。這對(duì)今后的其他課程尤其是編程是有幫助的,因?yàn)橛行┸浖?huì)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫操作。尤其是一些網(wǎng)站,肯定會(huì)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。不會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作,就沒(méi)辦法制作動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。
創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專注于成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)與策劃設(shè)計(jì),德宏州網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)建站做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)十多年,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:德宏州等地區(qū)。德宏州做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:13518219792
云計(jì)算首先需要的是學(xué)習(xí)它的系統(tǒng)基礎(chǔ)。主要包括了Linux系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、KVM管理和云計(jì)算環(huán)境的建立
首先我們要了解Java語(yǔ)言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。
大數(shù)據(jù)
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(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)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(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)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(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來(lái)更快。
Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
Zookeeper：這是個(gè)萬(wàn)金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來(lái)存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過(guò)1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來(lái)講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來(lái)就可以了。
Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來(lái)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)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(yùn)行起來(lái)，會(huì)配置簡(jiǎn)單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語(yǔ)法，因?yàn)閔ive的語(yǔ)法和這個(gè)非常相似。
Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語(yǔ)法的來(lái)說(shuō)就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡(jiǎn)單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說(shuō)Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。
Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)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(huì)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(jué)。
Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來(lái)做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)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(chǔ)目的地。
Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來(lái)，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(guò)來(lái)，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)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?yàn)樘幚聿贿^(guò)來(lái)就是他的事情。而不是你給的問(wèn)題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來(lái)做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫(kù)或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來(lái)提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來(lái)彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語(yǔ)言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
大數(shù)據(jù)技術(shù)在如今應(yīng)用非常廣泛，許多想入行學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的童鞋不知從何學(xué)起，從哪兒開(kāi)始學(xué)首先要根據(jù)你的基本情況而定，如果你是零基礎(chǔ)的也不需要擔(dān)心，先從基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)起就好了，接下來(lái)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)java開(kāi)始、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、linux系統(tǒng)操作，夯實(shí)基礎(chǔ)之后，再進(jìn)入大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，例如：hadoop離線分析、Storm實(shí)時(shí)計(jì)算、spark內(nèi)存計(jì)算的學(xué)習(xí)，以道教育大數(shù)據(jù)課程體系可以如下：
第一階段 WEB 開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
HTML基礎(chǔ)
1、Html基本介紹
2、HTML語(yǔ)法規(guī)范
3、基本標(biāo)簽介紹
4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse
5、HTML元素和屬性
6、基本的HTML元素
6.1 標(biāo)題
6.2 段落
6.3 樣式和style屬性
6.3 鏈接 a
6.4 圖像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注釋
8、表單介紹
9、Table標(biāo)簽
10、DIV布局介紹
11、HTML列表詳解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML塊元素（block）和行內(nèi)元素(inline)
2、使用div實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)布局
3、響應(yīng)式WEB設(shè)計(jì)（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap實(shí)現(xiàn)響應(yīng)式布局
HTML表單元素
1、HTML表單 form
2、HTML表單元素
3、 HTML input的類型 type
4、 Html input的屬性
CSS基礎(chǔ)
1、CSS簡(jiǎn)介及基本語(yǔ)法
2、在HTML文檔中使用CSS
3、CSS樣式
4、CSS選擇器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高級(jí)/CSS3
1、尺寸和對(duì)齊
2、分類（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、導(dǎo)航欄
4、圖片庫(kù)
5、圖片透明
6、媒介類型 @media
7、CSS3
8、CSS3動(dòng)畫效果
JavaScript基礎(chǔ)
1、JavaScript簡(jiǎn)介
2、基本語(yǔ)法規(guī)則
3、在HTML文檔中使用JS
4、JS變量
5、JS數(shù)據(jù)類型
6、JS函數(shù)
7、JS運(yùn)算符
8、流程控制
9、JS錯(cuò)誤和調(diào)試
JavaScript對(duì)象和作用域
1、數(shù)字 Number
2、字符串String
3、日期 Date
4、數(shù)組
5、數(shù)學(xué) Math
6、DOM對(duì)象和事件
7、BOM對(duì)象
8、Window對(duì)象
9、作用域和作用域鏈
10、JSON
Javascript庫(kù)
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本語(yǔ)法
2、Jquery選擇器
3、Jquery事件
4、Jquery選擇器
5、Jquery效果和動(dòng)畫
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍歷
8、Jquery封裝函數(shù)
9、Jquery案例
表單驗(yàn)證和Jquery Validate
1、用Js對(duì)HTML表單進(jìn)行驗(yàn)證
2、Jquery Validata基本用法
3、默認(rèn)校驗(yàn)規(guī)則和提示信息
4、debug和ignore
5、更改錯(cuò)誤信息顯示位置和樣式
6、全部校驗(yàn)通過(guò)后的執(zhí)行函數(shù)
7、修改驗(yàn)證觸發(fā)方式
8、異步驗(yàn)證
9、自定義校驗(yàn)方法
10、radio 和 checkbox、select 的驗(yàn)證
Java基礎(chǔ)
1、關(guān)于Java
2、Java運(yùn)行機(jī)制
3、第一個(gè)Java程序，注釋
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、標(biāo)識(shí)符與關(guān)鍵字
6、變量的聲明，初始化與應(yīng)用
7、變量的作用域
8、變量重名
9、基本數(shù)據(jù)類型
10、類型轉(zhuǎn)換與類型提升
11、各種數(shù)據(jù)類型使用細(xì)節(jié)
12、轉(zhuǎn)義序列
13、各種運(yùn)算符的使用
流程控制
1、選擇控制語(yǔ)句if-else
2、選擇控制語(yǔ)句switch-case
3、循環(huán)控制語(yǔ)句while
4、循環(huán)控制語(yǔ)句do-while
5、循環(huán)控制語(yǔ)句for與增強(qiáng)型for
6、break，continue，return
7、循環(huán)標(biāo)簽
8、數(shù)組的聲明與初始化
9、數(shù)組內(nèi)存空間分配
10、棧與堆內(nèi)存
11、二維（多維）數(shù)組
12、Arrays類的相關(guān)方法
13、main方法命令行參數(shù)
面向?qū)ο?/p>
1、面向?qū)ο蟮幕舅枷?/p>
2、類與對(duì)象
3、成員變量與默認(rèn)值
4、方法的聲明，調(diào)用
5、參數(shù)傳遞和內(nèi)存圖
6、方法重載的概念
7、調(diào)用原則與重載的優(yōu)勢(shì)
8、構(gòu)造器聲明與默認(rèn)構(gòu)造器
9、構(gòu)造器重載
10、this關(guān)鍵字的使用
11、this調(diào)用構(gòu)造器原則
12、實(shí)例變量初始化方式
13、可變參數(shù)方法
訪問(wèn)權(quán)限控制
1、包 package和庫(kù)
2、訪問(wèn)權(quán)限修飾符private/protected/public/包訪問(wèn)權(quán)限
3、類的訪問(wèn)權(quán)限
4、抽象類和抽象方法
5、接口和實(shí)現(xiàn)
6、解耦
7、Java的多重繼承
8、通過(guò)繼承來(lái)擴(kuò)展接口
錯(cuò)誤和異常處理
1、概念：錯(cuò)誤和異常
2、基本異常
3、捕獲異常 catch
4、創(chuàng)建自定義異常
5、捕獲所有異常
6、Java標(biāo)準(zhǔn)異常
7、使用finally進(jìn)行清理
8、異常的限制
9、構(gòu)造器
10、異常匹配
11、異常使用指南
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)（MySQL）
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc連接數(shù)據(jù)庫(kù)
3、使用Jdbc進(jìn)行crud操作
4、使用Jdbc進(jìn)行多表操作
5、Jdbc驅(qū)動(dòng)類型
6、Jdbc異常和批量處理
7、Jdbc儲(chǔ)存過(guò)程
Servlet和JSP
1、Servlet簡(jiǎn)介
2、Request對(duì)象
3、Response對(duì)象
4、轉(zhuǎn)發(fā)和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie簡(jiǎn)介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什么是Ajax
2、XMLHttpRequest對(duì)象（XHR）
3、XHR請(qǐng)求
4、XHR響應(yīng)
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：對(duì)用戶名是否可用進(jìn)行服務(wù)器端校驗(yàn)
綜合案例
1、項(xiàng)目開(kāi)發(fā)一般流程介紹
2、模塊化和分層
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用戶登錄/注冊(cè)，從前端到后端
第二階段 Java SE
訪問(wèn)權(quán)限和繼承
1、包的聲明與使用
2、import與import static
3、訪問(wèn)權(quán)限修飾符
4、類的封裝性
5、static（靜態(tài)成員變量）
6、final（修飾變量，方法）
7、靜態(tài)成員變量初始化方式
8、類的繼承與成員繼承
9、super的使用
10、調(diào)用父類構(gòu)造器
11、方法的重寫與變量隱藏
12、繼承實(shí)現(xiàn)多態(tài)和類型轉(zhuǎn)換
13、instanceof
抽象類與接口
1、抽象類
2、抽象方法
3、繼承抽象類
4、抽象類與多態(tài)
5、接口的成員
6、靜態(tài)方法與默認(rèn)方法
7、靜態(tài)成員類
8、實(shí)例成員類
9、局部類
10、匿名類
11、eclipse的使用與調(diào)試
12、內(nèi)部類對(duì)外圍類的訪問(wèn)關(guān)系
13、內(nèi)部類的命名
Lambda表達(dá)式與常用類
1、函數(shù)式接口
2、Lambda表達(dá)式概念
3、Lambda表達(dá)式應(yīng)用場(chǎng)合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚舉類型（編譯器的處理）
7、包裝類型（自動(dòng)拆箱與封箱）
8、String方法
9、常量池機(jī)制
10、String講解
11、StringBuilder講解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
異常處理與泛型
1、異常分類
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕獲multi-catch
5、throw與throws
6、自定義異常和優(yōu)勢(shì)
7、泛型背景與優(yōu)勢(shì)
8、參數(shù)化類型與原生類型
9、類型推斷
10、參數(shù)化類型與數(shù)組的差異
11、類型通配符
12、自定義泛型類和類型擦出
13、泛型方法重載與重寫
集合
1 、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2 、Collection接口
3 、List與Set接口
4 、SortedSet與NavigableSet
5 、相關(guān)接口的實(shí)現(xiàn)類
6 、Comparable與Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相關(guān)接口的實(shí)現(xiàn)類
12、流操作（聚合操作）
13、Collections類的使用
I/O流與反射
1 、File類的使用
2 、字節(jié)流
3 、字符流
4 、緩存流
5 、轉(zhuǎn)換流
6 、數(shù)據(jù)流
7、對(duì)象流
8、類加載，鏈接與初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class類的使用
11、通過(guò)反射調(diào)用構(gòu)造器
12、安全管理器
網(wǎng)絡(luò)編程模型與多線程
1、進(jìn)程與線程
2、創(chuàng)建線程的方式
3、線程的相關(guān)方法
4、線程同步
5、線程死鎖
6、線程協(xié)作操作
7、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（IP與端口）
8、TCP協(xié)議與UDP協(xié)議
9、URL的相關(guān)方法
10、訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)資源
11、TCP協(xié)議通訊
12、UDP協(xié)議通訊
13、廣播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目
3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數(shù)
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目
3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數(shù)
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目
3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數(shù)
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis簡(jiǎn)介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis關(guān)聯(lián)查詢
6.動(dòng)態(tài)SQL
7.MyBatis緩沖
8.MyBatis-Generator
Socket編程
1.網(wǎng)絡(luò)通信和協(xié)議
2.關(guān)于Socket
3.Java Socket
4.Socket類型
5.Socket函數(shù)
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/異步
window對(duì)象
全局作用域
窗口關(guān)系及框架
窗口位置和大小
打開(kāi)窗口
間歇調(diào)用和超時(shí)調(diào)用（靈活運(yùn)用）
系統(tǒng)對(duì)話框
location對(duì)象
navigator對(duì)象
screen對(duì)象
history對(duì)象
NIO/AIO
1.網(wǎng)絡(luò)編程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.異步阻塞
6.異步非阻塞
7.NIO與AIO基本操作
8.高性能IO設(shè)計(jì)模式
第三階段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入門程序編寫
3.mybatis和hibernate的本質(zhì)區(qū)別和應(yīng)用場(chǎng)景
4.mybatis開(kāi)發(fā)dao方法
5.SqlMapConfig配置文件講解
6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實(shí)現(xiàn)
7.輸出映射-resultType、resultMap
8.動(dòng)態(tài)sql
9.訂單商品數(shù)據(jù)模型分析
10.高級(jí)映射的使用
11.查詢緩存之一級(jí)緩存、二級(jí)緩存
12.mybatis與spring整合
13. mybatis逆向工程自動(dòng)生成代碼
Spring/Spring MVC
1. springmvc架構(gòu)介紹
2. springmvc入門程序
3. spring與mybatis整合
4. springmvc注解開(kāi)發(fā)—商品修改功能分析
5. springmvc注解開(kāi)發(fā)—RequestMapping注解
6. springmvc注解開(kāi)發(fā)—Controller方法返回值
7. springmvc注解開(kāi)發(fā)—springmvc參數(shù)綁定過(guò)程分析
8. springmvc注解開(kāi)發(fā)—springmvc參數(shù)綁定實(shí)例講解
9. springmvc與struts2的區(qū)別
10. springmvc異常處理
11. springmvc上傳圖片
12. springmvc實(shí)現(xiàn)json交互
13. springmvc對(duì)RESTful支持
14. springmvc攔截器
第四階段 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)/MySQL/NoSQL
SQL基礎(chǔ)
1.SQL及主流產(chǎn)品
2.MySQL的下載與安裝（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客戶端工具
8.MySQL幫助文檔
MySQL數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符
1 數(shù)值類型
2 日期時(shí)間類型
3 字符串類型
4 CHAR 和 VARCHAR 類型
5 BINARY 和 VARBINARY 類型
6 ENUM 類型
7 SET 類型
8 算術(shù)運(yùn)算符
9 比較運(yùn)算符
10 邏輯運(yùn)算符
11 位運(yùn)算
12 運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)
MySQL函數(shù)
1 字符串函數(shù)
2 數(shù)值函數(shù)
3 日期和時(shí)間函數(shù)
4 流程函數(shù)
5 其他常用函數(shù)
MySQL存儲(chǔ)引擎
1.MySQL支持的存儲(chǔ)引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.選擇合適的存儲(chǔ)引擎
選擇合適的數(shù)據(jù)類型
1 CHAR 與 VARCHAR
2 TEXT 與 BLOB
3 浮點(diǎn)數(shù)與定點(diǎn)數(shù)
4 日期類型選擇
字符集
1 字符集概述
2 Unicode字符集
3 漢字及一些常見(jiàn)字符集
4 選擇合適的字符集
5 MySQL 支持的字符集
6 MySQL 字符集的設(shè)置 .
索引的設(shè)計(jì)和使用
1.什么是索引
2.索引的類型
3.索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) BTree B+Tree Hash
4.索引的存儲(chǔ)
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情況
7.索引設(shè)計(jì)原則
視圖/存儲(chǔ)過(guò)程/函數(shù)/觸發(fā)器
1. 什么是視圖
2. 視圖操作
3. 什么是存儲(chǔ)過(guò)程
4. 存儲(chǔ)過(guò)程操作
5. 什么是函數(shù)
6. 函數(shù)的相關(guān)操作
7. 觸發(fā)器
事務(wù)控制/鎖
1. 什么是事務(wù)
2. 事務(wù)控制
3. 分布式事務(wù)
4. 鎖/表鎖/行鎖
5. InnoDB 行鎖爭(zhēng)用
6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法7
7 InnoDB 行鎖實(shí)現(xiàn)方式7
8 間隙鎖（Next-Key 鎖）
9 恢復(fù)和復(fù)制的需要，對(duì) InnoDB 鎖機(jī)制的影響
10 InnoDB 在不同隔離級(jí)別下的一致性讀及鎖的差異
11 表鎖
12 死鎖
SQL Mode和安全問(wèn)題
1. 關(guān)于SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和遷移
4. SQL 注入
5. 開(kāi)發(fā)過(guò)程中如何避免SQL注入
SQL優(yōu)化
1.通過(guò) show status 命令了解各種 SQL 的執(zhí)行頻率
2. 定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語(yǔ)句
3. 通過(guò) EXPLAIN 分析低效 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃
4. 確定問(wèn)題并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施
5. 索引問(wèn)題
6.定期分析表和檢查表
7.定期優(yōu)化表
8.常用 SQL 的優(yōu)化
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象優(yōu)化
1. 優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型
2 散列化
3 逆規(guī)范化
4 使用中間表提高統(tǒng)計(jì)查詢速度
5. 影響MySQL性能的重要參數(shù)
6. 磁盤I/O對(duì)MySQL性能的影響
7. 使用連接池
8. 減少M(fèi)ySQL連接次數(shù)
9. MySQL負(fù)載均衡
MySQL集群
MySQL管理和維護(hù)
MemCache
Redis
在Java項(xiàng)目中使用MemCache和Redis
第五階段：操作系統(tǒng)/Linux、云架構(gòu)
Linux安裝與配置
1、安裝Linux至硬盤
2、獲取信息和搜索應(yīng)用程序
3、進(jìn)階：修復(fù)受損的Grub
4、關(guān)于超級(jí)用戶root
5、依賴發(fā)行版本的系統(tǒng)管理工具
6、關(guān)于硬件驅(qū)動(dòng)程序
7、進(jìn)階：配置Grub
系統(tǒng)管理與目錄管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行補(bǔ)全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系統(tǒng)的架構(gòu)
6、移動(dòng)、復(fù)制和刪除
7、文件和目錄的權(quán)限
8、文件類型與輸入輸出
9、vmware介紹與安裝使用
10、網(wǎng)絡(luò)管理、分區(qū)掛載
用戶與用戶組管理
1、軟件包管理
2、磁盤管理
3、高級(jí)硬盤管理RAID和LVM
4、進(jìn)階：備份你的工作和系統(tǒng)
5、用戶與用戶組基礎(chǔ)
6、管理、查看、切換用戶
7、/etc/...文件
8、進(jìn)程管理
9、linux VI編輯器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell編程
1、 SHELL變量
2、傳遞參數(shù)
3、數(shù)組與運(yùn)算符
4、SHELL的各類命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函數(shù)
7、SHELL輸入/輸出重定向
8、SHELL文件包含
服務(wù)器配置
1、系統(tǒng)引導(dǎo)
2、管理守護(hù)進(jìn)程
3、通過(guò)xinetd啟動(dòng)SSH服務(wù)
4、配置inetd
5、Tomcat安裝與配置
6、MySql安裝與配置
7、部署項(xiàng)目到Linux
第六階段：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
Hadoop基礎(chǔ)
1、大數(shù)據(jù)概論
2、 Google與Hadoop模塊
3、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
4、Hadoop常用項(xiàng)目介紹
5、Hadoop環(huán)境安裝配置
6、Hadoop安裝模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系統(tǒng)
1、認(rèn)識(shí)HDFS及其HDFS架構(gòu)
2、Hadoop的RPC機(jī)制
3、HDFS的HA機(jī)制
4、HDFS的Federation機(jī)制
5、 Hadoop文件系統(tǒng)的訪問(wèn)
6、JavaAPI接口與維護(hù)HDFS
7、HDFS權(quán)限管理
8、hadoop偽分布式
Hadoop文件I/O詳解
1、Hadoop文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2、 HDFS數(shù)據(jù)完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable類型
5、Hadoop支持的壓縮格式
6、Hadoop中編碼器和解碼器
7、 gzip、LZO和Snappy比較
8、HDFS使用shell+Java API
MapReduce工作原理
1、MapReduce函數(shù)式編程概念
2、 MapReduce框架結(jié)構(gòu)
3、MapReduce運(yùn)行原理
4、Shuffle階段和Sort階段
5、任務(wù)的執(zhí)行與作業(yè)調(diào)度器
6、自定義Hadoop調(diào)度器
7、 異步編程模型
8、YARN架構(gòu)及其工作流程
MapReduce編程
1、WordCount案例分析
2、輸入格式與輸出格式
3、壓縮格式與MapReduce優(yōu)化
4、輔助類與Streaming接口
5、MapReduce二次排序
6、MapReduce中的Join算法
7、從MySQL讀寫數(shù)據(jù)
8、Hadoop系統(tǒng)調(diào)優(yōu)
Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具
1、Hive工作原理、類型及特點(diǎn)
2、Hive架構(gòu)及其文件格式
3、Hive操作及Hive復(fù)合類型
4、Hive的JOIN詳解
5、Hive優(yōu)化策略
6、Hive內(nèi)置操作符與函數(shù)
7、Hive用戶自定義函數(shù)接口
8、Hive的權(quán)限控制
Hive深入解讀
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入
5、導(dǎo)出與事務(wù)
6、導(dǎo)出與SequenceFile
7、Azkaban執(zhí)行工作流
Sqoop與Oozie
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入
5、導(dǎo)出與事務(wù)
6、導(dǎo)出與SequenceFile
7、Azkaban執(zhí)行工作流
Zookeeper詳解
1、Zookeeper簡(jiǎn)介
2、Zookeeper的下載和部署
3、Zookeeper的配置與運(yùn)行
4、Zookeeper的本地模式實(shí)例
5、Zookeeper的數(shù)據(jù)模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目錄結(jié)構(gòu)
NoSQL、HBase
1、HBase的特點(diǎn)
2、HBase訪問(wèn)接口
3、HBase存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與格式
4、HBase設(shè)計(jì)
5、關(guān)鍵算法和流程
6、HBase安裝
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)
Spark
1.什么是Spark
2.Spark大數(shù)據(jù)處理框架
3.Spark的特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景
4.Spark SQL原理和實(shí)踐
5.Spark Streaming原理和實(shí)踐
6.GraphX SparkR入門
7.Spark的監(jiān)控和調(diào)優(yōu)
Spark部署和運(yùn)行
1.WordCount準(zhǔn)備開(kāi)發(fā)環(huán)境
2.MapReduce編程接口體系結(jié)構(gòu)
3.MapReduce通信協(xié)議
4.導(dǎo)入Hadoop的JAR文件
5.MapReduce代碼的實(shí)現(xiàn)
6.打包、部署和運(yùn)行
7.打包成JAR文件
Spark程序開(kāi)發(fā)
1、啟動(dòng)Spark Shell
2、加載text文件
3、RDD操作及其應(yīng)用
4、RDD緩存
5、構(gòu)建Eclipse開(kāi)發(fā)環(huán)境
6、構(gòu)建IntelliJ IDEA開(kāi)發(fā)環(huán)境
7、創(chuàng)建SparkContext對(duì)象
8、編寫編譯并提交應(yīng)用程序
Spark編程模型
1、RDD特征與依賴
2、集合（數(shù)組）創(chuàng)建RDD
3、存儲(chǔ)創(chuàng)建RDD
4、RDD轉(zhuǎn)換 執(zhí)行 控制操作
5、廣播變量
6、累加器
作業(yè)執(zhí)行解析
1、Spark組件
2、RDD視圖與DAG圖
3、基于Standalone模式的Spark架構(gòu)
4、基于YARN模式的Spark架構(gòu)
5、作業(yè)事件流和調(diào)度分析
6、構(gòu)建應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)環(huán)境
7、應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換成DAG
Spark SQL與DataFrame
1、Spark SQL架構(gòu)特性
2、DataFrame和RDD的區(qū)別
3、創(chuàng)建操作DataFrame
4、RDD轉(zhuǎn)化為DataFrame
5、加載保存操作與Hive表
6、Parquet文件JSON數(shù)據(jù)集
7、分布式的SQL Engine
8、性能調(diào)優(yōu) 數(shù)據(jù)類型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream編程模型
3、Input DStream
4、DStream轉(zhuǎn)換 狀態(tài) 輸出
5、優(yōu)化運(yùn)行時(shí)間及內(nèi)存使用
6、文件輸入源
7、基于Receiver的輸入源
8、輸出操作
Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)
1、機(jī)器學(xué)習(xí)分類級(jí)算法
2、Spark MLlib庫(kù)
3、MLlib數(shù)據(jù)類型
4、MLlib的算法庫(kù)與實(shí)例
5、ML庫(kù)主要概念
6、算法庫(kù)與實(shí)例
GraphX與SparkR
1、Spark GraphX架構(gòu)
2、GraphX編程與常用圖算法
3、GraphX應(yīng)用場(chǎng)景
4、SparkR的工作原理
5、R語(yǔ)言與其他語(yǔ)言的通信
6、SparkR的運(yùn)行與應(yīng)用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala編程開(kāi)發(fā)
1、Scala語(yǔ)法基礎(chǔ)
2、idea工具安裝
3、maven工具配置
4、條件結(jié)構(gòu)、循環(huán)、高級(jí)for循環(huán)
5、數(shù)組、映射、元組
6、類、樣例類、對(duì)象、伴生對(duì)象
7、高階函數(shù)與函數(shù)式編程
Scala進(jìn)階
1、 柯里化、閉包
2、模式匹配、偏函數(shù)
3、類型參數(shù)
4、協(xié)變與逆變
5、隱式轉(zhuǎn)換、隱式參數(shù)、隱式值
6、Actor機(jī)制
7、高級(jí)項(xiàng)目案例
Python編程
1、Python編程介紹
2、Python的基本語(yǔ)法
3、Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
4、Pyhton開(kāi)發(fā)Spark應(yīng)用程序
第八階段：Storm生態(tài)系統(tǒng)
storm簡(jiǎn)介與基本知識(shí)
1、storm的誕生誕生與成長(zhǎng)
2、storm的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用
3、storm基本知識(shí)概念和配置
4、序列化與容錯(cuò)機(jī)制
5、可靠性機(jī)制—保證消息處理
6、storm開(kāi)發(fā)環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境
7、storm拓?fù)涞牟⑿卸?/p>
8、storm命令行客戶端
Storm拓?fù)渑c組件詳解
1、流分組和拓?fù)溥\(yùn)行
2、拓?fù)涞某Ｒ?jiàn)模式
3、本地模式與stormsub的對(duì)比
4、 使用非jvm語(yǔ)言操作storm
5、hook、組件基本接口
6、基本抽象類
7、事務(wù)接口
8、組件之間的相互關(guān)系
spout詳解 與bolt詳解
1、spout獲取數(shù)據(jù)的方式
2、常用的spout
3、學(xué)習(xí)編寫spout類
4、bolt概述
5、可靠的與不可靠的bolt
6、復(fù)合流與復(fù)合anchoring
7、 使用其他語(yǔ)言定義bolt
8、學(xué)習(xí)編寫bolt類
storm安裝與集群搭建
1、storm集群安裝步驟與準(zhǔn)備
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安裝jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署節(jié)點(diǎn)
6、storm集群的搭建
7、zookeeper應(yīng)用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介紹和安裝
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底層實(shí)現(xiàn)原理
5、Kafka的消息處理機(jī)制
6、數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖聞?wù)定義
7、Kafka的存儲(chǔ)策略
Flume
1、Flume介紹和安裝
2、Flume Source講解
3、Flume Channel講解
4、Flume Sink講解
5、flume部署種類、流配置
6、單一代理、多代理說(shuō)明
7、flume selector相關(guān)配置
Redis
1、Redis介紹和安裝、配置
2、Redis數(shù)據(jù)類型
3、Redis鍵、字符串、哈希
4、Redis列表與集合
5、Redis事務(wù)和腳本
6、Redis數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)
7、Redis的SHELL操作
大學(xué)里大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)學(xué)習(xí)的課程如下
基礎(chǔ)必修課
思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)、中國(guó)近代史綱要、形勢(shì)與政策、軍事理論、馬克思主義基本原理、高等數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)分析、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、大學(xué)英語(yǔ)、大學(xué)體育、大學(xué)物理、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等
選修課
人文歷史類、自然科學(xué)類、就業(yè)指導(dǎo)類、文學(xué)藝術(shù)類。
專業(yè)課
數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)計(jì)算智能、Python程序設(shè)計(jì)、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析方法、大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐、機(jī)器學(xué)習(xí)、Hadoop基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)采集與分析、Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)商業(yè)分析、自然語(yǔ)言處理、互聯(lián)網(wǎng)理論與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)行業(yè)案例、Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)等
/// 什么是大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用？///
（一句話）就是以經(jīng)濟(jì)管理和發(fā)展為目的，研究互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，以高效處理紛繁復(fù)雜的信息的一門學(xué)科
[它主要研究的是]
1、經(jīng)濟(jì)管理和現(xiàn)代信息管理的理論知識(shí)
2、商務(wù)數(shù)據(jù)分析、商務(wù)智能、電子健康
3、大數(shù)據(jù)金融，數(shù)據(jù)挖掘、分析與管理
4、量化分析工具和商業(yè)應(yīng)用軟件
5、本專業(yè)的理論前沿以及發(fā)展動(dòng)態(tài)
6、信息大數(shù)據(jù)相關(guān)方針、政策與法規(guī)
1、大數(shù)據(jù)專業(yè)，一般是指大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)；
2、課程設(shè)置，大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問(wèn)題的解決辦法，包括實(shí)現(xiàn)和分析協(xié)同過(guò)濾算法、運(yùn)行和學(xué)習(xí)分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實(shí)現(xiàn)一個(gè)的數(shù)據(jù)操作等等，實(shí)際提升企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。
3、核心技術(shù)，
（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細(xì)介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。
（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。
（3）分布式數(shù)據(jù)處理。詳細(xì)介紹分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。
（4）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。
（5）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢、分析和挖掘。
（6）文件系統(tǒng)（HDFS）。詳細(xì)介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。
（7）NoSQL。詳細(xì)介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。
4、行業(yè)現(xiàn)狀，
今天，越來(lái)越多的行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用持樂(lè)觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關(guān)數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來(lái)越多的用戶開(kāi)始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來(lái)提升自己的業(yè)務(wù)水平。
在“大數(shù)據(jù)”背景之下，精通“大數(shù)據(jù)”的專業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)角色，“大數(shù)據(jù)”從業(yè)人員薪酬持續(xù)增長(zhǎng)，人才缺口巨大。
重慶分公司
重慶分公司
