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怎样进行大数据的入门级学习
如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据分析和大数据处理的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会。因此，入门大数据开始成为很多人的第一步，下面给大家讲讲，究竟大数据入门，首要掌握的知识点有哪些，如何一步一步进阶呢？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
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、MapReduce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，MapReduce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MapReduce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MapReduce、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MapReduce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都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
c++（或MFC）使用mysql数据库具体该掌握哪些东西，具体怎么弄
首先，应该熟悉基本的sql语句，至少包括数据库的创建，建表以及表的增、删、改、查。这是操作所有数据库的根本。
然后，因为具体的数据库有其自身的特性，你使用的是MySQL，那么你需要了解MySQL里面那些相应操作的具体语句。我的建议是，先安装好MySQL，在命令行登录连接数据库，然后在命令行中练习，直到对数据库的基本操作（特别是表的增删改查）都很熟练。至于MySQL的可视化界面，那只是为了方便这些操作的。如果你只是弄一个小程序，可以不用可视化界面。
之后，应该学习如何在程序中操作数据库。这个我想和MFC还是C++没有太大的关系。程序中使用数据库大体上可以分为以下几步：
加载驱动
建立数据库的连接
通过上面的连接获取语句对象
通过语句对象执行具体的sql语句，获取并处理结果集
关闭连接
这每一步都有一些小的知识点，需要你自己去学习。比如加载驱动可能涉及驱动包，建立连接需要知道程序中连接MySQL的url写法以及用户名密码，获取语句对象分statement和preparestatement，执行sql语句分查询和更新两类，关闭连接要有先后等等。这些网上应该都能查到资料，而且操作的步骤都是死的，所以只要会了还是不难。我的建议是，先自己写个小程序，然后实现在这个程序里面对数据库进行操作，只要能够在这个程序里对数据库进行查询了，那么这个流程你也就熟悉了，那些复杂的操作也就不难实现了。
另外，在程序中操作数据库和在命令行中操作数据库相差不大，所以练习好在命令行中使用数据库很重要。
有数据库基础，如何快速精通mysql？
本周内容：455字
阅读时间：3~5分钟
前言
MySQL 是一款免费开源、小型、关系型数据库管理系统。随着该数据库功能不断完善、性能的不断提高，可靠性不断增强。它虽然是免费，但与其他商业数据库一样，具有数据库系统的通用性，提供了数据库的存取、增加、修改、删除或更加复杂的操作。同时MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
下面开始介绍搭建的过程
一、准备环境
系统：
Centos 6.5_64
二、安装过程
1.yum -y install mysql-server
2.设置服务开机启动
3.启动数据库服务
4．设置MySQLroot用户
5．设置root用户密码为
6.登录数据库
7.创建数据库test1
8.建立数据库表格，xm姓名，xb性别，csny出生年龄
9增加数据库条目记录，姓名：李一，性别：男年龄：1988.9.01
书籍推荐
《MySQL 5.7从入门到精通》
本书主要包括MySQL的安装与配置、数据库的创建、数据表的创建、数据类型和运算符、MySQL函数、查询数据、数据表的操作（插入、更新与删除数据）、索引、存储过程和函数、视图、触发器、用户管理、数据备份与恢复、日志以及性能优化等。最后通过两个综合案例的数据库设计，进一步讲述MySQL在实际工作中的应用。
本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项技术。本书共有480个实例和14个综合案例，还有大量的经典习题。下载文件中赠送了近20小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解了书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧。同时下载文件中还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。
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