大数据进阶学习指南

Oracle 10g快速入门课程第1部分：安装Oracle软件及数据库构建。第2部分：Oracle Enterprise Manager基础介绍等。

大数据技术栈学习指南 Hadoop 分布式生态系统 HDFS: 分布式文件存储系统，提供高容错性和高吞吐量数据存储。 单机伪集群环境搭建。 常用 Shell 命令 和 Java API 使用。 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。 MapReduce: 分布式计算框架，用于大规模数据集的并行处理。 YARN: 集群资源管理器，负责管理集群资源和调度应用程序。 Hive 数据仓库系统 核心概念及 Linux 环境下安装部署。 CLI 和 Beeline 命令行基本使用。 DDL 操作：创建、修改和删除数据库、表等。 分区表和分桶表：提高查询效率。 视图和索引：简化查询和优化性能。 DML 操作：数据插入、更新和删除。 数据查询：使用 SQL 进行复杂数据分析。 Spark 分布式计算引擎 Spark Core: Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL: 用于结构化数据处理的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming: 用于实时数据流处理的模块，支持高吞吐量和低延迟的流式数据分析。 Flink 流式处理框架 核心概念和开发环境搭建。 数据源 (Data Source)：连接外部数据源，如 Kafka、文件系统等。 数据转换 (Data Transformation)：使用算子对数据进行转换和分析。 数据接收器 (Data Sink)：将处理后的数据输出到外部系统。 窗口模型：将无限数据流划分为有限窗口进行处理。 状态管理：维护和更新应用程序状态，支持容错和一致性。 检查点机制：定期保存应用程序状态，用于故障恢复。 Standalone 集群部署：独立运行 Flink 集群。 其他工具 Kafka: 分布式消息队列系统，用于实时数据管道和流式处理。 Zookeeper: 分布式协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务和同步服务。 Flume: 分布式日志收集系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。 Sqoop: 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。 Azkaban: 工作流调度器，用于定义和管理复杂数据处理流程。 Scala: 基于 JVM 的函数式编程语言，常用于 Spark 和 Flink 开发。

这是一套完整的大数据学习资源，包含多个PPT，适合大数据初学者入门。

SQL学习指南：初级到进阶的完整指南，适合SQL初学者和进阶者。

这份学习指南分为两部分，帮助读者系统学习MySQL的进阶技巧。

这份资料涵盖了从基础到进阶的数据挖掘知识，无论您是初学者还是希望深入学习，都能从中找到有价值的内容。

这份指南涵盖了 MySQL 的方方面面，从初始的安装设置、数据库管理与优化，到高级功能如存储过程、函数、触发器和视图的详细讲解，无论是刚入门的新手还是希望巩固知识并探索新领域的开发者，都能从中受益。

MongoDB 基础 此指南涵盖 MongoDB 的核心概念和查询操作，助力您开启 MongoDB 之旅。 关键主题 数据模型 数据类型 CRUD 操作（创建、读取、更新、删除） 查询语句 索引 聚合 通过学习这些基础知识，您将能够有效地使用 MongoDB 进行数据存储和检索。

想要快速上手MySQL数据库？这份指南助你轻松掌握基础知识，开启数据库之旅！