安宁网站建设 熊掌,中文wordpress主题推荐,深圳建站公司推荐,猪八戒网logo设计大数据分析入门概述 本文旨在为有意向学习数据分析、数据开发等大数据方向的初学者提供一个学习指南#xff0c;当然如果你希望通过视频课程的方式快速入门#xff0c;B站UP主戴戴戴师兄的课程质量很高#xff0c;并且适合初学者快速入门。本文的目的旨在为想要了解大数据但…大数据分析入门概述 本文旨在为有意向学习数据分析、数据开发等大数据方向的初学者提供一个学习指南当然如果你希望通过视频课程的方式快速入门B站UP主戴戴戴师兄的课程质量很高并且适合初学者快速入门。本文的目的旨在为想要了解大数据但不知道该学习什么内容的初学者介绍大数据相关的各类工具以及各项技能。
后续会按照本文提到的关键字逐条更新更详细的内容以及具体案例。
SQL SQLStructured Query Language是一种标准化的编程语言用于管理关系数据库管理系统RDBMS如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等。它主要用于执行各种数据库操作包括数据查询、数据操作、数据定义、数据访问控制和事务管理。以下是SQL的一些核心概念和功能 数据查询使用SELECT语句来检索数据库中的数据。 SELECT column1, column2 FROM table_name;数据操作 INSERT向表中插入新数据。UPDATE更新表中的数据。DELETE从表中删除数据。 INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);
UPDATE table_name SET column1 value1 WHERE condition;
DELETE FROM table_name WHERE condition;数据定义 CREATE创建新的数据库、表、视图或索引。ALTER修改现有数据库结构如添加或删除列。DROP删除数据库、表、视图或索引。 CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype);
ALTER TABLE table_name ADD column datatype;
DROP TABLE table_name;数据访问控制 GRANT授予用户对数据库对象的特定权限。REVOKE撤销用户对数据库对象的权限。 GRANT SELECT ON table_name TO user;
REVOKE SELECT ON table_name FROM user;事务管理 BEGIN 或 START TRANSACTION开始一个新的事务。COMMIT提交当前事务使之前的更改永久生效。ROLLBACK回滚当前事务撤销之前的更改。 BEGIN;
UPDATE accounts SET balance balance - 100 WHERE id 1;
UPDATE accounts SET balance balance 100 WHERE id 2;
COMMIT;连接 JOIN将两个或多个表连接在一起基于一个共同的字段。 SELECT customers.name, orders.total
FROM customers
JOIN orders ON customers.id orders.customer_id;子查询 嵌套在其他查询中的查询可以作为条件或值使用。 SELECT * FROM table_name WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM other_table WHERE condition);聚合函数 COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX对一组值执行计算。 SELECT COUNT(*), AVG(column1) FROM table_name WHERE condition;分组和排序 GROUP BY将结果集分成多个组每组具有相同的值。ORDER BY定义返回记录的排序方式。 SELECT column1, SUM(column2) FROM table_name GROUP BY column1 ORDER BY SUM(column2) DESC;视图 虚拟表其内容由SQL查询定义。 CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;存储过程 一组为了执行特定任务而预编译的SQL语句。 CREATE PROCEDURE procedure_name()
BEGIN-- SQL statements
END;触发器 自动执行的SQL语句当满足特定条件时触发。 CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT ON table_name
FOR EACH ROW
BEGIN-- SQL statements
END;SQL是一种功能强大且灵活的工具用于处理和分析存储在关系数据库中的数据。
SQL分类
DDLData Definition Language数据定义语言用来定义表、列等
如创建数据表…创建用户也属于DDL。
DMLData Manipulation Language数据操作语言用来定义数据库记录数据
如添加数据修改数据删除数据
DQLData Query Language数据查询语言用来查询记录数据。
如查询数据
DTL (Data Transaction Language):数据事务语言,用来操作事务。
如开启事务提交事务
DCL (Data Control Language):数据控制语言。用来操作用户和权限
如授权。GRANT授予用户权限如授予对表的查询、插入、修改等权限。
REVOKE撤销用户已有的权限。
Revoke from grant to
Linux Linux是一个开源的操作系统内核由Linus Torvalds在1991年首次发布。它遵循类Unix的设计哲学支持多用户、多任务、多线程和网络功能。Linux内核是许多流行操作系统的核心包括Ubuntu、Debian、Fedora、CentOS、Red Hat Enterprise Linux等。以下是Linux的一些核心概念和特性
开源Linux内核的源代码是公开的任何人都可以查看、修改和分发。多用户Linux支持多用户同时使用系统每个用户都有自己的账户和权限。多任务Linux可以同时运行多个程序支持后台和前台任务。多线程Linux支持多线程编程允许程序并行执行。网络功能Linux内置了强大的网络功能支持各种网络协议。安全性Linux提供了多种安全机制如SELinux、AppArmor等。稳定性Linux系统以其稳定性和可靠性而闻名。灵活性Linux提供了高度的可定制性用户可以根据自己的需要配置系统。命令行界面Linux提供了强大的命令行界面CLI用户可以通过命令行执行各种操作。图形用户界面大多数Linux发行版都提供了图形用户界面GUI如GNOME、KDE Plasma、XFCE等。软件包管理Linux有成熟的软件包管理系统如APT、YUM、DNF等方便用户安装、更新和卸载软件。文件系统Linux支持多种文件系统如ext4、XFS、Btrfs、NTFS等。设备驱动程序Linux有广泛的硬件支持通过设备驱动程序与硬件交互。进程管理Linux提供了丰富的工具来管理进程如ps、top、htop、kill等。权限管理Linux使用基于用户的权限管理系统包括用户、组和权限。脚本编程Linux支持多种脚本语言如Bash、Perl、Python等。服务和守护进程Linux可以运行各种服务和守护进程如Web服务器、数据库服务器等。日志管理Linux提供了日志管理工具如syslog、journald等用于记录系统和应用程序的日志。虚拟化Linux支持虚拟化技术可以作为虚拟机的宿主机或客户机。容器技术Linux支持容器技术如Docker用于隔离和部署应用程序。
以下是一些常用的Linux命令
ls列出目录内容cd改变当前目录pwd显示当前目录mkdir创建新目录rmdir删除空目录rm删除文件或目录cp复制文件或目录mv移动或重命名文件chmod改变文件权限chown改变文件所有者useradd添加新用户usermod修改用户信息userdel删除用户groupadd添加新组groupmod修改组信息groupdel删除组passwd修改用户密码grep搜索文本find查找文件tar打包和压缩文件wget下载文件curl传输数据ssh远程登录scp安全复制文件vi或vim文本编辑器nano文本编辑器top显示进程信息htop显示进程信息增强版ps显示当前进程kill终止进程systemctl管理系统服务
Python Python是一种广泛使用的高级编程语言它以其可读性强、简洁明了的语法和强大的功能而闻名。Python由Guido van Rossum创建并在1991年首次发布。以下是Python的一些核心特性和概念
解释型语言Python代码在运行时会被解释器逐行执行不需要编译成机器码。动态类型Python在运行时确定变量的类型不需要事先声明变量的类型。内存管理Python有自动内存管理和垃圾回收机制。可移植性Python代码可以在多种操作系统上运行如Windows、Linux、macOS等。面向对象Python支持面向对象编程允许定义类和对象。丰富的标准库Python有一个庞大的标准库提供了各种内置模块和函数用于文件操作、系统调用、网络通信等。广泛的第三方库Python有一个活跃的社区提供了大量的第三方库如NumPy、Pandas、Django等。交互式解释器Python提供了一个交互式解释器可以用于测试和快速原型开发。代码可读性Python的语法清晰易于阅读和理解。跨平台Python代码可以在不同的操作系统和平台上运行而不需要修改。多范式编程Python支持多种编程范式包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。异常处理Python提供了强大的异常处理机制可以捕获和处理程序中的错误。装饰器Python支持装饰器这是一种特殊类型的函数用于修改其他函数的行为。生成器Python提供了生成器这是一种迭代器可以惰性地生成值。列表推导式Python支持列表推导式这是一种简洁的构建列表的方法。Lambda函数Python支持匿名函数也称为Lambda函数。虚拟环境Python支持虚拟环境用于隔离项目依赖。单元测试Python内置了unittest模块用于编写和运行单元测试。Web框架Python有许多Web开发框架如Django、Flask等。科学计算Python在科学计算和数据分析领域非常流行有许多相关的库如SciPy、NumPy、Pandas等。
以下是一些Python的基本语法示例 变量赋值 python x 5
name Kimi数据类型 python # 整数
num 10
# 浮点数
float_num 10.5
# 字符串
greeting Hello, World!
# 列表
my_list [1, 2, 3]
# 字典
my_dict {name: Kimi, age: 30}控制流 python if x 0:print(Positive number)
elif x 0:print(Zero)
else:print(Negative number)for i in range(5):print(i)while x 10:x 1函数定义 python def greet(name):print(fHello, {name}!)greet(Kimi)类和对象 python class Dog:def __init__(self, name, age):self.name nameself.age agedef bark(self):print(Woof!)my_dog Dog(Buddy, 3)
my_dog.bark()错误和异常处理 python try:result 10 / 0
except ZeroDivisionError:print(You cant divide by zero!)列表推导式 python squares [x**2 for x in range(10)]Lambda函数 python复制 add lambda x, y: x y
print(add(5, 3))BI 商业智能Business Intelligence简称BI是一种数据分析过程它通过数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成部分使企业中的各级决策者获得知识或洞察力insight从而做出对企业更有利的决策。
BI的核心价值和功能包括
数据仓库集成来自不同来源的数据并为企业提供一个统一的、干净的、集成的数据源。在线分析处理OLAP提供多维数据分析允许用户从多个角度审视数据。数据挖掘使用统计分析和机器学习技术来发现数据中的模式和趋势。数据可视化将数据以图形和图表的形式展现出来提高数据的可读性和易理解性。报告和仪表板提供预定义的报告和动态仪表板帮助用户监控关键业务指标。
BI的应用场景广泛包括但不限于
销售分析分析销售数据预测销售趋势优化销售策略。客户分析理解客户行为提升客户满意度和忠诚度。财务分析监控财务状况优化资金流降低成本。供应链管理优化库存管理提高物流效率。
BI工具的发展 随着技术的发展BI工具也在不断进化。现代BI工具如Tableau、Power BI、Qlik等提供了更直观的用户界面、自助服务分析、增强的数据分析能力和移动访问支持。例如HelloFresh通过集中式数字营销报告来提高转化率通过自动执行报告流程每天为营销分析团队减轻10-20小时的工作量。
BI的未来趋势
AI增强BI工具将越来越多地集成人工智能技术以提供更深入的洞察和预测。云服务随着云计算的普及BI即服务BIaaS将成为主流提供更灵活的访问和扩展性。嵌入式BIBI功能将被嵌入到各种业务应用中使分析更加贴近业务流程。数据可视化和交互性随着用户对数据的直观理解需求增加数据可视化和交互性将成为BI工具的关键特性。
中国市场的BI发展 中国商业智能市场正在迅速增长预计到2026年市场规模将达到20.2亿元人民币。政策支持、技术进步和企业数字化转型需求是推动这一增长的主要因素。中国BI市场的主要竞争者包括帆软、微软、SAP等。
BI的挑战和机遇 尽管BI提供了巨大的潜力但在实施过程中也面临挑战如数据质量、数据安全、用户接受度等。然而随着企业对数据驱动决策的需求增加BI的重要性也在不断提升为企业提供竞争优势和增长机会
Hdfs Hive HDFSHadoop Distributed File System
HDFS是Hadoop项目的核心组件是一个分布式文件系统专门设计用于处理存储在成百上千台服务器上的PB级数据。HDFS的设计具有高容错性并且为了在低成本硬件上运行而优化。它提供高吞吐量的数据访问非常适合于具有大型数据集的应用程序。
HDFS的架构
NameNode管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。它维护文件系统的元数据包括文件到数据块的映射以及数据块的副本存放位置。DataNode负责存储实际的数据块。DataNode与NameNode通信执行数据块的创建、删除和复制操作。SecondaryNameNode辅助NameNode定期合并编辑日志和文件系统映像以防NameNode故障。
HDFS的优点
高容错性流式数据访问支持超大文件高数据吞吐量
HDFS的缺点
高延迟不适合小文件存取不适合并发写入
HDFS的读写流程
写操作客户端将文件切分成多个数据块依次上传到不同的DataNode上。读操作客户端从NameNode获取数据块的位置信息然后从DataNode上读取数据。
Hive Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL使得用户可以使用SQL语句来查询和管理存储在HDFS上的大规模数据集。Hive将这些查询转化为MapReduce任务在Hadoop集群上执行。
Hive的架构
元数据存储Hive的元数据通常存储在关系型数据库中如MySQL或Derby。Hive Server处理客户端请求执行HiveQL查询。驱动器负责将HiveQL语句转化为MapReduce任务。
Hive的优点
易于使用提供了SQL接口。兼容性支持标准SQL。扩展性支持用户自定义函数。与Hadoop生态系统的集成。
Hive的缺点
延迟高不适合实时查询。表达能力有限复杂的查询逻辑需要MapReduce支持。
Hive的应用场景
数据分析数据仓库ETLExtract, Transform, Load
Hive和HDFS经常一起使用Hive用于查询和分析存储在HDFS上的数据。而HBase则是另一种基于Hadoop的NoSQL数据库适合于存储非结构化和半结构化数据提供快速的随机读写能力
ETL ETLExtract, Transform, Load是一种数据集成过程用于将分散在不同来源的数据整合到一个中央存储库中如数据仓库或数据湖。这个过程对于数据清洗、转换、增强、以及最终的分析和报告至关重要。
ETL的工作流程通常包括以下三个主要步骤
提取Extract从不同的数据源如关系数据库、文件、Web服务、消息队列等中提取数据。这些数据可能以结构化或非结构化的形式存在 。转换Transform对提取的数据进行清洗、转换和整合以适应目标系统的数据结构和格式。这个过程可能包括数据清洗、数据规范化、数据合并、数据拆分、数据转换和数据聚合等操作 。加载Load将转换后的数据加载到目标系统中如数据仓库、数据集市或关系数据库等 。
ETL的应用场景非常广泛包括但不限于
数据仓库构建从不同数据源提取数据进行清洗、转换和加载最终构建数据仓库 。数据集成整合来自多个不同系统和部门的数据形成一个完整的数据集 。数据清洗和转换在数据抽取和加载的过程中对数据进行清洗和转换提高数据准确性和可靠性 。数据迁移将数据从一个系统迁移到另一个系统确保数据的完整性和一致性 。数据分析和报表对清洗和转换后的数据进行进一步的分析和挖掘生成可视化的报表和图表 。
随着技术的发展ETL也在逐渐演变。现代ETL工具更加复杂能够处理更多类型的数据源和格式并且与云技术紧密结合。例如AWS提供了完全托管的ETL服务AWS Glue它专为大数据和分析工作负载而设计可以简化ETL过程并与AWS生态系统集成 。
此外随着数据量、速度和种类的增长传统的ETL方法正面临挑战如实时数据需求、非结构化数据挑战、云技术进步、可扩展性和灵活性、数据的多样性和复杂性等 。为了应对这些挑战ETL的未来趋势包括数据集成与编排、ETL中的自动化和人工智能、实时ETL处理、云原生ETL、数据治理与安全以及自助ETL等 。
在工具方面市场上有许多优秀的ETL工具包括但不限于IBM DataStage、Oracle Data Integrator、Talend、Informatica PowerCenter、Pentaho、AWS Glue、Azure Data Factory、Google Cloud Dataflow等它们提供了丰富的功能来支持ETL过程 。
SQL优化 SQL优化是数据库管理中的一个重要环节它可以显著提升查询效率和数据库性能。以下是SQL优化过程中的一些关键步骤和技巧
分析查询性能使用EXPLAIN或其他数据库提供的工具来分析查询的执行计划找出性能瓶颈。优化索引 确保索引列的选择能够很好地支持查询条件遵循最左前缀法则 。避免过度索引索引虽好但不是越多越好因为索引虽然可以加快查询速度但会减慢更新速度并且占用额外的磁盘空间 。 重写查询语句 避免使用SELECT *只获取必要的列 。使用JOIN代替子查询以减少数据库的查询次数 。使用IN代替OR来过滤多个值这样通常能够利用索引 。 优化数据类型 选择最合适的数据类型避免冗余和浪费比如使用VARCHAR代替CHAR使用更小的整数类型如SMALLINT或MEDIUMINT 。 使用临时表 对于复杂的查询可以使用临时表存储中间结果以简化查询并提高性能 。 避免函数和运算符 在WHERE子句中避免对列使用函数因为这会导致索引失效 。 利用覆盖索引 尽可能使用覆盖索引即索引中包含查询所需的所有列这样可以避免回表查询提高效率 。 优化分组和排序 当使用GROUP BY或ORDER BY时确保对应的列上有索引并且尽量使用索引的有序性 。 分页查询优化 对于分页查询尤其是页数较大的情况可以通过记住上一页的最大ID来避免深分页导致的性能问题 。 使用批处理 批量插入和更新可以减少数据库的I/O次数从而提高性能 。 避免全表扫描 确保查询能够利用索引避免不必要的全表扫描。 使用分区技术 对于大型表可以使用分区技术来提高查询效率例如按日期范围分区 。 监控和维护 定期监控查询性能并根据实际情况调整索引和查询语句。 利用数据库特定的优化特性 比如MySQL的索引合并、索引下推等特性 。
