4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行
Oracle大数据量数据导入导出示例 适用范围：不同Oracle数据库中的同一个表，大数据量导出导入 操作步骤： 1.新建导出SQL文件export.sql，内容如下： set trimspool on //去除重定向（spool）输出每行的拖尾空格，缺省为off set linesize 120 // 默认 set pagesize 2000 // 默认 set heading off // 输出域标题，缺省为on set term off //是否在屏幕上显示输出的内容，主要用与SPOOL结合使用, 缺省为off spool f:\TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE.txt //输出符合要求格式的数据文件 // 下面是查询出来数据的文件格式 SELECT PLAN_ID||'~'||RULEITEM_ID||'~'||RULEITEM_NAME||'~'||RULEITEM_DESC||'~'||CREA TE_S TAFF_ID||'~'||to_char(CREA TE_DA TE, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')||'~'||RSRV_STR1||'~'||RSRV_STR2||'~'||RSRV_NUM3||'~'||RSRV_NUM4||'~'||RSRV_ DA T5||'~'||RSRV_DA T6 FROM ucr_cc.TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE; spool off // 关闭输出，重要 2 在PL/SQL新建命令窗口(Command Window),执行export.sql,命令行：@f:\export.sql 如图： 3.新建导入控制文件import_controlfile.ctl，格式为ctl，内容如下： Load DATA
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
1、Which two statements about online redo log members in a group is true? B、All members in a group are the same size C、The members should be on different disk drivers 2、Which command does a DBA user to list the current status of archiving? A、ARCHIVE LOGLIST 3、How many control files are required to create a database? A、one 4、Complete the following sentence: The recommended configuration fro control files is? C Two control files on two disks 5、When you create a control file, the database has to be: C Open 6、Which data dictionary view shows that the database is in ARCHIVELOG mode? C、V$DATABASE 7、What is the biggest advantage of having the control files on different disks? B Guards against failure 8、Which file is used to record all changes made to the database and is used only when performing an instance recovery? A，Archive log file 9、How many ARCn processes can be associated with an instance? C ten 10、Whichtwo parameters cannot be used together to specify the archive destination? A．LOG_ARCHIVE_DEST and LOG_ARCHIVE_DUPLEX_DEST 第七章
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020
Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
3. 15 min – Sunil, Case Study Apache Spark and TeraSort
3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
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1、数据库基本语句 （1）表结构处理 创建一个表：cteate table 表名（列1 类型，列2 类型）; 修改表的名字 alter table 旧表名 rename to 新表名 查看表结构 desc 表名（cmd） 添加一个字段 alter table 表名 add（列类型）; 修改字段类型 alter table 表名 modify(列类型); 删除一个字段 alter table 表名 drop column列名; 删除表 drop table 表名 修改列名 alter table 表名 rename column 旧列名 to 新列名; （2）表数据处理 增加数据：insert into 表名 values(所有列的值); insert into 表名（列）values(对应的值); 更新语句：update 表 set 列=新的值，…[where 条件] 删除数据：delete from 表名 where 条件 删除所有数据，不会影响表结构，不会记录日志， 数据不能恢复--》删除很快: truncate table 表名 删除所有数据，包括表结构一并删除: drop table 表名 去除重复的显示：select distinct 列 from 表名 日期类型:to_date(字符串1，字符串2)字符串1是日期的字 符串，字符串2是格式 to_date('1990-1-1','yyyy-mm-dd')-->返回日期的 类型是1990-1-1 （3）查询语句 1）内连接 select a.*,b.* from a inner join b on a.id=b.parent_id
ORACLE数据库自动备份 由于每天都需要备份数据库，每天都写一遍备份语句很是麻烦，所以我从网上找到了一个window下编写批处理文件实现自动备份的方法： 备份代码 首先我们需要编写一个批处理文件，用于实现数据库的备份功能，粘贴如下代码到文本文档中，重新命名为***.bat（后缀名修改为bat）： 然后将下面代码复制到文本文档中：（红色字体是需要修改的地方） @echo off color 0b mode con cols=80 lines=25 echo 正在备份数据库，请稍后…… echo -------------------------------------- echo 指定数据库用户（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录用户名） set yh=si0001 echo 指定数据库密码（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录密码） set mm=si0001 echo 指定数据库服务名（在“=”后面写入你需要备份的数据库
服务名） set fwm=10.1.94.21/orcl echo 指定备份目录（指定备份的文件夹，以“\”结束） set ml=d:\backupOracle\ echo ---------------------------------------------- echo 开始计算日期和时间，用于备份文件的名称（由于是自动备份，备份的文件名我们定义为数据库登录名+系统时间—精确到秒） set hh=%time:~0,2% echo 如果小时是一位的，那么在前面补零 if /i %hh% LSS 10 (set hh=0%time:~1,1%) set rq=%DATE:~0,4%%DATE:~5,2%%DATE:~8,2% set sj=%hh%%TIME:~3,2%%TIME:~6,2% set wjm=%yh%%rq%%sj% echo ---------------------------------------------- echo 请核对以下数据是否正确 echo 用户名：%yh% echo 密码：%mm% echo 服务名：%fwm%
大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/ae2407853.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
基础知识 表3.2 Oracle数据类型
表3.3 XSB的表结构
操作表 创建表 CREATE TABLE [schema.] table_name ( column_namedatatype [DEFAULT expression] [column_constraint][,…n]
Oracle 大数据连接器Hadoop与 Oracle 数据库集成罗海雄
以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能，并且不应该作为制定购买决策的依据。描述的有关Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。
获取、组织、分析所有数据 Oracle 数据库云服务器 获取组织分析和可视化 流 Oracle 商务智能云服务器Oracle 大数据机 Oracle Big Data Connectors Endeca Information Discovery
议题 ?Oracle Hadoop装载器 ?Oracle Hadoop分布式文件系统直接连接器?Oracle Data Integrator Hadoop适配器?Oracle R Hadoop连接器 ?总结
概述 MapReduce 工作流的 最后阶段 分区表和未分区表 在线和离线加载 SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE ORACLE HADOOP 装载器
SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE 3. 从Reducer节点连接到数据库，并行加载到数据库分区（JDBC或OCI方式） 1. 从数据库读取目标表元数据 2.执行分区、排序和数据 转换 在线模式
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
《现代数据库技术》教学大纲 课程名称：《现代数据库技术》 课程编号：学时数：56 学分数：3.5 适应专业：计算机与信息学院所有专业 一、本课程的地位、任务和作用 现代数据库技术是计算机在数据处理应用领域中的主要内容和坚实基础；也是今后若干年内研究和应用的最活跃的分支之一。因此，信息管理、软件开发、计算机等专业的学生，特别是以应用为目标的学生都必须学习和具备数据库原理与应用的知识。本课程通过介绍Oracle数据库基本操作、体系结构与数据库基本管理使学生初步掌握大型数据库的基本原理，了解大型数据库的管理方法。了解大型数据库的管理方法，使学生熟练掌握Oracle数据库系统下的SQL语言运用及PL/SQL程序设计。 本课程是一门理论和实践相结合的课程，要求学生在完成本课程的学习以后，能够结合自己所熟悉的某一门高级语言和Oracle，开发出一个小型的数据库应用系统。 二、本课程的相关课程 本课程的先修课程为《计算机组成原理》，《离散数学》，《数据结构》，《计算机网络》及《数据库原理》等课程。 三、本课程的基本内容及要求 教学内容： 第一章数据库概述（2学时） 1、教学内容： 1.1数据库基础知识 1.2关系数据库系统 1.3 Oracle基础知识 （1）Oracle的发展历史 （2）Oracle的特点 第二章O racle体系结构（6学时） 1、教学内容： 2.1 Oracle 体系结构概述 2.2Oracle的存储结构 （1）物理存储结构 （2）逻辑存储结构 2.3Oracle的实例 （1）Oracle内存结构
（2）Oracle进程 2.4数据字典 2、教学重点：Oracle的物理结构、oracle实例、Oracle的逻辑结构 3、教学难点：数据库实例与进程 第三章O racle11g的安装（2学时） 1、教学内容： 3.1 Oracle 11g环境介绍 3.2Oracle 11g for Windows的安装 （1）安装Oracle 11g服务器 （2）Oracle 11g与Windows （3）安装Oracle 11g客户端 3.3 Oracle 11g 的卸载 2、教学重点：学会Oracle的安装 第四章O RACLE数据库管理工具及网络配置（2学时） 1、教学内容： 4.1 SQL*Plus命令 （1）设置SQL*Plus 运行环境 （2）常用SQL*Plus命令 （3）格式化查询结果 4.2 Oracle企业管理器 4.3 数据库配置助手 4.4 启动与关闭oracle实例 2、教学重点：学会使用SQL*Plus 第五章S QL语言基础（5学时） 1、教学内容： 5.1SQL简介 5.2SQL的基本语法 5.3数据查询语言 5.4数据操纵语言 5.5数据定义语言 5.6数据控制语言 5.7常用函数 5.8 事务处理 2、教学重点：数据查询语言、数据操纵语言、数据定义语言、数据控 制语言 3、教学难点：SQL的基本语法 第六章P L/SQL编程（8学时）（课本第6，7章） 1、教学内容： 6.1PL/SQL基础 （1）变量及声明 （2）数据类型 （3）表达式 （4）PL/SQL程序块结构 6.2PL/SQL控制结构
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
ＯRAＣLＥ数据库基础测试题 提示:本题为ORACLE数据库基础测试题，适合初学者对基础知识进行测试，以便查漏补缺。 1、 DDＬ指得就是：（)。 A、数据定义语言 B、数据操作语言 C、数据查询语言 D、数据控制语言 正确答案:A解析: 2、 下列创建表语句正确得就是:（）. A、crｅate table eｍp（id ｎuｍber（４)，）; B、cｒeａｔeｔabｌe emp（id numｂer(4）)； C、aｌｔer tａbｌe ｅｍp（id numbeｒ（4）) ; D、alｔer ｔabｌｅｅｍp(id nｕｍｂeｒ（4），) ；
正确答案：B解析： 3、 下列Oraｃle函数中能够返回两个字符串连接后得结果得就是：()。 A、iniｔｃaｐ B、instr Ｃ、ｔｒim D、conｃａt 正确答案:D解析： 4、 下列ＳＱL语句得查询结果就是:（）。ｓeleｃｔround（45、９25，0)，trunc(45、92５)frｏｍduaｌ； Ａ、４54５ Ｂ、46４５ Ｃ、4５4６ D、46 46 正确答案:Ｂ解析:
5、 关于函数ｎvl（ｄ1，ｄ2)得用法说法正确得就是:（）。 A、表示如果d1为null则ｄ2必须为nuｌl B、表示如果ｄ1为null则忽略d２ C、表示如果d１不为nuｌl则用d２替代 D、表示如果ｄ1为nｕll则用d2替代 正确答案:Ｄ解析: 6、 显示emp表得所有行，所有列，下列SQL语句正确得就是：(）。 A、selecｔ＊froｍemｐ; B、seｌeｃt ａlｌ、＊from ｅmp; C、seｌecｔａllｆroｍemp； D、sｅleｃt/* from ｅmp； 正确答案:A解析： 7、 查询职员得姓名及其直接领导,如果没有直接领导得职员，则显示为“NoＭanager",下列SＱL语句正确得就是：（）。
1.ORACLE数据库物理结构包括以下三种文件，以下不属于的是（） A．系统文件 B．日志文件 C．数据文件 D．控制文件 2.下列哪个命令是用于ORACLE中数据导出的 ( ) A．exp B．imp C．input D．output 3.（）是用于控制数据访问的语言。 A．DML B．DDL C．DCL D．DLL 4.NULL表示什么（） A．0 B．空格 C．值 D．没有值 5.下面四个语句中哪一个是正确的?（） A．SELECT * , ENAME FROM EMP; B． DELETE * FROM EMP; C． SELECT DISTINCT EMPNO ,HIREDATE FROM EMP; D．SELECT ENAME|SAL AS “name” FROM EMP ; 6.假定有一表用户表users，其中一字段ID_card。为了维护数据的完整性，在设计数据库时，最好对ID_card字段添加约束，请问应该添加什么约束（） A． primary key B．check C．default D．not null 7.下面哪一个like命令会返回名字象HOTKA的行？（） A．where ename like ‘_HOT%' B．where ename like ‘H_T%' C．where ename like ‘%TKA_' D．where ename like ‘%TOK%' 8.（）操作符只返回由第一个查询选定但是没有被第二个查询选定的行。 A.UNION B.UNION ALL C.INTERSECT D.MINUS 9．EMPLOYEES表的结构如下：
AD1. 执行一个SQL脚本文件 SQL>start file_name SQL>@ file_name 我们可以将多条sql语句保存在一个文本文件中，这样当要执行这个文件中的所有的sql语句时，用上面的任一命令即可，这类似于dos中的批处理。 4. 将显示的内容输出到指定文件 SQL> SPOOL file_name 在屏幕上的所有内容都包含在该文件中，包括你输入的sql语句。 5. 关闭spool输出 SQL> SPOOL OFF 只有关闭spool输出，才会在输出文件中看到输出的内容。 7. COL命令： 主要格式化列的显示形式。 1). 改变缺省的列标题 COLUMN column_name HEADING column_heading For example: Sql>select * from dept; DEPTNO DNAME LOC ---------- ---------------------------- --------- 10 ACCOUNTING NEW YORK sql>col LOC heading location sql>select * from dept; DEPTNO DNAME location --------- ---------------------------- ----------- 10 ACCOUNTING NEW YORK 2). 将列名ENAME改为新列名EMPLOYEE NAME并将新列名放在两行上： Sql>select * from emp Department name Salary ---------- ---------- ---------- 10 aaa 11 SQL> COLUMN ENAME HEADING ’Employee|Name’ Sql>select * from emp Employee Department name Salary ---------- ---------- ---------- 10 aaa 11 note: the col heading turn into two lines from one line. 3). 改变列的显示长度： FOR[MAT] format Sql>select empno,ename,job from emp; EMPNO ENAME JOB ---------- ---------- --------- 7369 SMITH CLERK
SQL Statistical Functions Make Big Data + Analytics Simple Charlie Berger, MS Engineering, MBA Sr. Director Product Management, Data Mining and Advanced Analytics charlie.berger@https://www.doczj.com/doc/ae2407853.html, https://www.doczj.com/doc/ae2407853.html,/CharlieDataMine
Data, data everywhere Data Analysis platforms requirements: ?Be extremely powerful and handle large data volumes ?Be easy to learn ?Be highly automated & enable deployment Growth of Data Exponentially Greater than Growth of Data Analysts! https://www.doczj.com/doc/ae2407853.html,/more-data-than-analysts-the-real-big-data-problem/
Analytics + Data Warehouse + Hadoop ?Platform Sprawl –More Duplicated Data –More Data Movement Latency –More Security challenges –More Duplicated Storage –More Duplicated Backups –More Duplicated Systems –More Space and Power