MySQL有没有什么比较权威的认证考试呢?

MySQL有没有什么比较权威的认证考试呢?,第1张

MySQL数据库认证分开发和管理两种,

开发认证:Certified MySQL 5.0 Developer (CMDEV)

需要通过两门考试:003-*和004-*(*为任意考试号,现在为002),即003-002,004-002

管理认证:Certified MySQL 5.0 DBA (CMDBA)

需要通过两门考试:005-*和006-*(*为任意考试号,现在为002),即005-002,006-002

现在还有一新的认证:Certified MySQL 5.1 Cluster DBA (CMCDBA)

该认证是MySQL数据库集群管理认证

需要首先获得CMDBA,然后再加考:009-*(*为任意考试号,现在为002),即009-002就可获得

除了上述考试外,MySQL还提供了两门升级考试

从Core MySQL 4.x可以通过考007-001升级到CMDEV

从Professional MySQL 4.x可以通过考008-001升级到CMDBA

4x50upgrades.png (13.94 KB)

2007-4-18 22:13

详情请见:http://www.mysql.com/certification/index.html

考试费用,每门考试$50,所以与微软认证的MCITP SQL 2005或者MCDBA 2000相比,还是很有竞争力的!

现在注册预约考试,在2007年5月15日之前考Beta考试还可以享受50%的折扣优惠。

不过现在该认证考试资料相当少,仅有官方的学习指南:

http://www.mysql.com/certification/studyguides/

A. 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它,因为它们都是用JVM的。

B. 大数据学习需要哪些课程

主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计专分析、高属等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux *** 作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

C. 大数据专业主要课程有哪些

基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

D. 大数据要学哪些课程

大数据存储阶来段:百hbase、hive、sqoop。

大数度据自架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段:Python、Scala。

大数据商业实战阶内段:实 *** 企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,技术实战应用。

E. 大数据专业课程有哪些 专业介绍

随着互联网技术的不断发展,当今的时代又被称之为大数据时代。

目前互联网企业对大数据人才需求非常大,培训机构出来的人才也很好找工作,南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高,薪资普遍很高。当然,工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦!

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。

对于当前在读的本科生来说,如果不想读研,那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力:

第一:提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二:掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。

第三:重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代,所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累,尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上,大数据和云计算本身就是平台,所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

F. 在大连参加大数据培训班需要多少钱

大连大数据培训一般在19000到25000之间,

一般培训5个月左右

大连能培训大数据的机构不多,建议找大点的连锁机内构,大数据在大连发展上还达不到能撑起培训的规模,一容般师资也都是之前做JAVA之类的,不一定有大数据实际经验,这块到各个机构去一定要看好老师

其次就是授课形式、机构规模等等,推荐的话找找优就业

G. 大数据课程哪个好

建议魔据教育,魔据大数据给大家提供了大数据课程基础内容,让你在大数据时代拥有高薪不是梦。

H. 大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例:

基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(8)大连大数据课程扩展阅读:

大数据岗位:

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

I. 大数据课程。。是什么

大数据时代,数据的体量结构、获取方式、挖掘处理、分析呈现等等方面都发生了变回化,由此衍生出大数据技术答,包括数据的采集、存取、清洗、挖掘、可视化等等,产生了新的人才需 求,并且处于紧缺状态,来自麦肯锡全球研究所的另一项调查显示,预计到2018年,美国将面临大约150万大数据专家的短缺,据国内大数据权威专家估算,5年内,大数据人才缺口也将高达130万左右。

J. 大连CCIE

不会啊,我就是在诺达学的,这个月刚考过CCIE的RS方向,认证号是27***,这里有很多很牛的老师,还有一个3IE,像神一样存在,太他妈的牛了。

PHP,APACHE,MYSQL的配置是很麻烦的,每一项都有很多内容,其实这些东西都是可以避免的,你可以去下一个集成的安装环境,完全不用自己动手配置,省时也省力,好像有个叫PHPWIND的网站,你试一下。

学习PHP框架,建议你去www.phpchina.com上寻找答案。它是国内最权威的PHP官方网站。


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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/7684100.html

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