一、编程语言基础
新手学大数据,首先要掌握基础的编程语言基础,比如Java、C++等,要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础,如果有疑问,可以去网上搜索相关书籍,再结合自己的疑问去翻书,就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。
二、Linux系统的基本 *** 作
Linux系统的基本 *** 作是大数据不可分割的一部分,企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的,所以学会linux常用命令不能缺少,重点是要学习一下Linux环境的搭建,搭建平台,,能写shell程序就会更好了。
三、学习Hadoop架构设计
要学大数据,首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,再建立spark开发环境,环境搭建成功后在网上搜罗一些demo,sql脚本之类,直接动手敲进去一点一点体会。
四、采用机器学习模式
为了发挥出大数据的优势,提升你的办公效率,就需要实 *** 并应用其中的内容,必然也会涉及大量机器学习及算法,这能最大化的发挥出计算机的性能,也是大数据的优势所在。
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1、零基础,想要自学数据库的话,觉得起步阶段首选《数据库系统概念》这本书,因为这本书比较系统且综合全面。里面包含了数据模型、关系模型、基于对象的数据库以及XML、数据存储和查询、事务管理、数据库系统体系结构等各方面的相关内容。相当地直观易懂,里面的有些内容运用了结构清晰的图示和示例来取代形式化的证明。
2、然后,需要选择一个具体的数据库产品学习,比如常见的Access、SQL-Server、MySQL、Oracle、DB2,不同的数据库产品之间区别很大的,每一种数据库都有与之相应的经典书籍,官方也有那些入门文档。自己到网上搜对应的数据库名字就能找到了。当然,如果你想快餐式入门,那就看些视频或者国内的一些什么XXX从入门到精通、XX天精通XXX之类的书吧!
3、现在常见的数据库大部份都是关系型数据库,不管是理论和 *** 作基本都是一样的,如果从 *** 作和易学的角度来说,SQL SERVER还是比较容易上手的,网上的资料和各种书籍也不少,但是如果数据量大,数据库的稳定性来说,Oracle还是比较要强一点的。你就看自己的情况来选择吧!
3、总之,学习数据库,和学习其他电脑知识一样,要注重实践,也就是要上机实习。先学习一些数据库的基本概念,然后一边看书,一边上机,是个很好的方法。在网上去找一些有关的视频教程,跟着视频学习,会轻松一些。学习知识,关键在于持之以恒,这样才会有好的成绩。
拓展资料:
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
参考资料:数据库-百度百科
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