利用R和Hadoop进行大数据分析

第三章中的基础查询包括以下内容：普通用户连接方式为Conn scott/tiger，超级管理员连接为Conn “sys/sys as sysdba”，断开连接使用Disconnect命令，并保存SQL到文件c:\1.txt，使用Ed命令编辑SQL语句，运行SQL语句用@ c:\1.txt。查询命令包括Desc emp用于描述Emp表结构，Select * from tab查看该用户下的所有对象，Show user显示当前用户信息。在sys用户下查询Emp表时，应使用Select * from scott.emp命令，否则会报错。此外，第3.2节介绍了SQL的基本概念，全称为结构化查询语言，是标准的数据库查询语言。1986年10月，美国ANSI对SQL进行了规范，成为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），并得到国际标准组织的支持，尽管各种数据库系统对SQL规范进行了一些调整和扩展，因此不同的数据库系统之间的SQL语句可能不完全通用。SQL语句分为DML语句（数据操作语言）如Insert、Update、Delete、Merge，DDL语句（数据定义语言）如Create、Alter、Drop、Truncate，DCL语句（数据控制语言）如Grant、Revoke，以及事务控制语句如Commit、Rollback、Savepoint。

近年来，利用Spark、Python、FineBi和爬虫技术对智联招聘的计算机行业数据进行深度分析已成为一种趋势。

大数据理解: 企业级Hadoop和流数据分析

R语言主要通过ggplot包进行数据可视化分析，这一功能强大且广泛应用于统计学和数据科学领域。ggplot提供了丰富的图形定制选项，使用户能够有效地展示和分析数据。

将详细介绍如何使用Python进行高效的数据分析，特别是在处理大数据集时。我们提供了一个实际的案例，包括一个名为“案例数据.xlsx”的Excel文件以及用于分析的Python脚本“利用Python进行数据分析.py”。Excel文件“案例数据.xlsx”包含多张工作表，使用pandas库可以轻松读取和操作。数据分析涵盖了加载数据、预处理、清洗、统计分析和数据可视化等多个步骤。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

以NBA篮球数据为案例，详细介绍如何利用R语言进行数据挖掘和分析。内容包括数据获取、清洗、分析和可视化等步骤，适合有一定编程基础的读者学习。

16.8、使用Spark进行大数据分析时的索引问题是一个重要的课题：1. 一个表的查询语句是否可以同时使用两个索引？2. 如果可以，其实现原理是怎样的？3. 查询效率如何？代价如何？在额外开销等方面有何影响？答案如下：1. 一个表的查询语句可以同时使用两个索引。例如：在表t(x,y,z)上分别建立了索引index1,index2,index3，当执行查询select * from t where x=1 and y=2时，将分别使用index1和index2。2. 索引是数据库中独立于表存在的对象，用于对基表进行排序（默认为B树索引，即二叉树排序方式）。3. 使用索引的查询效率通常高于全表扫描（table access full），但会占用额外的数据库空间，并增加维护成本。建议在经常查询x=?和y=?时，使用组合索引index(x,y)以提升效率。需要注意的是，在使用组合索引index(x,y,z)时，查询条件中出现的x,xyz,yzx可以使用该索引，但y,yz,z则不能。详细内容请参考原文。

第八章高级查询8.1、通过Spark进行大数据分析时，为了获取更多样的数据视角，可以使用随机返回的技巧来查询。执行SQL语句：Select * from (select ename,job from emp order by dbms_random.value()) where rownum，可以有效地优化数据查询的效率。