Sybase分析产品管理部总监Joydeep,Das:数据库要专项专用_oracle数据库菜鸟教程

（一）不用装MYSQL了。

（二）DOS界面 *** 作MYSQL：

首先，要知道自己把MySQL文件夹放在哪了，这很重要！在这里有个情况要说明下：

那就是要不要配置环境变量的问题，如果配置的话优点很明显，即每次开启MySQL服务不用在寻找MySQL文件夹中bin文件夹的放置路径，但是有一个缺点就是如果文件夹改放了位置，那配置的环境变量就用不上用场了。如果不配置的话每次使用MySQL要在DOS中输入bin文件夹的路径，有点麻烦。

配置环境变量

计算机属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量中的Path变量双击打开-->变量值最后添加入MySQL文件夹中bin文件夹的路径，如G:\绿色版本\mysql-noinstall-5067-win32\mysql-5067-win32\bin，要记得与前边的路径之间添加英文的分号“;”！

环境变量就配置好了！

然后就是开启MySQL服务了：

首先打开DOS，快捷键Windows+R打开运行-->输入cmd-->回车。

然后输入“mysqld --console”（输入双引号之间的内容，下同）回车，正常的话会打出几行符号，最后一行是你使用的MySQL数据库的版本。如下图：

这样就开启了服务，你会发现此时不能再输入信息，因为你要打开另一个DOS窗口，然后输入“mysql -h localhost -u root -p”回车，会出现一行Enter password，有密码则输入之，没有直接回车，然后就进入了！标志是，左侧的命令会变成“mysql>”，如下图：

然后在进行一系列的MySQL *** 作就好了，我暂时用到的命令还少，我在网上找了些贴在这：

一些比较常用的我写这：

查看数据库：

show databases;（注意s）

查看某表：

show tables;（注意s）

使用某表：

use 表名;

查看当前使用的数据库

mysql> select database();

其他一些 *** 作，比如，建表、删表、插入数据、删除数据等就是我们所熟

的SQL语句了。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

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