数据中心培训

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　　数据库知识总结
　　一般命令：
　　（1）conn 连接
　　（2）passw 更改密码
　　（3）show users 查看当前用户
　　（4）start d:\a.sql; 执行指定的.sql文件
　　(5) select *from liu where name1='&name1'; 在查询中如果出现条件中加上&表示需要用户输入
　　二：
　　（6）创建新用户（密码必须以字母开头）
　　create user chuan  identified by m123；
　　（7）修改用户的密码
　　password chuan
　　（8）删除用户
　　注意：如果要删除的用户已经创建了表，那么需要带一个参数cascade
　　三：
　　用户权限
　　（1） 付给用户登陆权限。(必须为sys或者system)
　　grant    connect   to  chuan;
　　（2）权限的划分
　　《1》系统权限：用户对数据库的相关权限
　　《2》对象权限：用户对其他用户的数据对象的操作权限
　　（3）查看用户拥有的权限
　　常见的三个角色：connect，dba，resource（可以操作其他空间）
　　select * from user_role_privs;--用户所拥有的oracle角色
　　select * from user_sys_privs; --用户所用户的系统权限
　　<1>当前用户可以赋给别的用户一些对象权限(select,update,delete,insert,all)
　　grant select on emp to chuan （当前用户赋给chuan可以查看emp表的权限）
　　注意：当chuan这个用户查看emp表时，select *from sys.emp;
　　<2>当前用户收回赋给别的用户的权限。
　　revoke select on emp from chuan
　　<3> 赋给当前用户可以再赋给别的用户权限
　　grant select on emp to chuan with grant option(当收回这个权限时，别的用户也没有此权限)
　　一些可能会用到的数据库操作
　　1增加一个列：
　　ALTER TABLE 表名 ADD(列名 数据类型);
　　如：
　　ALTER TABLE emp ADD(license varchar2(256));
　　2修改一个列的数据类型(一般限于修改长度，修改为一个不同类型时有诸多限制)
　　ALTER TABLE 表名 MODIFY(列名 数据类型);
　　如：
　　ALTER TABLE emp MODIFY(weight NUMBER(3,0) NOT NULL);
　　3给列改名：
　　ALTER TABLE 表名 RENAME COLUMN 当前列名 TO 新列名;
　　如：
　　ALTER TABLE emp RENAME COLUMN abcTO abc_new;
　　4删除一个列：
　　ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名;
　　如：
　　ALTER TABLE emp DROP COLUMN memo;
　　5将一个表改名：
　　ALTER TABLE 当前表名 RENAME TO 新表名;
　　如：
　　ALTER TABLE client RENAME TO client_new
　　6  sql公式：
　　select name||':'||salay from emp

　　大数据工程师的必备技能
　　一、数据可视化
　　R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者*绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。
　　Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面*主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。
　　ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Javascript图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。
　　Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。
　　二、机器学习
　　机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。
　　完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择一两款机器学习工具来实战练习了，谷歌的TensorFlow和百度的百度大脑都是非常优秀的机器学习框架。
　　三、算法
　　对于程序员来说算法并不会太陌生，首先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树。之后就要学习常用算法了，常用算法包括：排序（插入排序、桶排序、堆排序、快速排序）、*子数组、*长公共子序列、*短路径和矩阵的存储运算。

　　大数据工程师交互式分析框架
　　在解决了大数据的可靠存储和高效计算后，如何为数据分析人员提供便利日益受到关注，而*便利的分析方式莫过于交互式查询。这几年交互式分析技术发展迅速，目前这一领域知名的平台有十余个，包括Google开发的Dremel和PowerDrill，Facebook开发的Presto， Hadoop服务商Cloudera和HortonWorks分别开发的Impala和Stinger，以及Apache项目Hive、Drill、Tajo、Kylin、MRQL等。
　　一些批处理和流计算平台如Spark和Flink也分别内置了交互式分析框架。由于SQL已被业界广泛接受，目前的交互式分析框架都支持用类似SQL的语言进行查询。早期的交互式分析平台建立在Hadoop的基础上，被称作SQL-on-Hadoop。后来的分析平台改用Spark、Storm等引擎，不过SQL-on-Hadoop的称呼还是沿用了下来。SQL-on-Hadoop也指为分布式数据存储提供SQL查询功能。

　　大数据工程师其他类型的框架
　　除了上面介绍的几种类型的框架外，还有一些目前还不太热门但具有重要潜力的框架类型。图计算是DAG之外的另一种迭代式计算模型，它以图论为基础对现实世界建模和计算，擅长表达数据之间的关联性，适用于PageRank计算、社交网络分析、推荐系统及机器学习。这一类框架有Google Pregel、Apache Giraph、Apache Hama、PowerGraph、，其中PowerGraph是这一领域目前