今天，东南网小编为大家带来了大学生数据库学什么软件有哪些内容 大数据专业都需要学习哪些软件啊？，希望能帮助到广大考生和家长，一起来看看吧！
数据库需要用哪些软件？
这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作,尤其是在银行、金融、保险业。
SPSS、SAS都是用于统计分析,围绕统计学知识的一些基本应用,包括描述统计,方差分析,因子分析,主成分分析,基本的回归,分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。
R语言像是综合性较强的一类数据分析工具,集统计分析、数据挖掘,数据可视化。
展开来,讲讲数据分析~
这些数据分析工具的使用还是看需求,每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广,站在IT的角度,实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度:
第一维度:数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度:用户级——部门级——企业级——BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式,数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的selece查询,update修改,delete删除,insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等
,这是最基本的个人数据库,经常用于个人或部分基本的数据存储;MySQL数据库,这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的,这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力;
SQLServer2005或更高版本
,对中小企业,一些大型企业也可以采用SQLServer数据库,其实这个时候本身除了数据存储,也包括了数据报表和数据分析了,甚至数据挖掘工具都在其中了;
DB2,Oracle数据库都是大型数据库
,主要是企业级,特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了,一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
BI级别
,实际上这个不是数据库,而是建立在前面数据库基础上的,企业级应用的数据仓库。DataWarehouse,建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台,整合了各种数据分析,报表、分析和展现,BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表/BI层
企业存储了数据需要读取,需要展现,报表工具是最普遍应用的工具,尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题,如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉,做数据分析报表,通过接口开放功能、填报、决策报表功能,能够做到打通数据的进出,涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具,可分在报表层也可分为数据展现层,涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件,可作为可视化数据分析软件,可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言,可视化Tableau更优,但FineBI又有另一种身份——
商业智能
,所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具,当然我们最常用的就是Excel。
Excel软件
,首先版本越高越好用这是肯定的;当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常强大,甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说,有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
SPSS软件
:当前版本是18,名字也改成了PASWStatistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析,到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化,从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析,现在已经成为了预测分析软件;
SAS软件
:SAS相对SPSS其实功能更强大,SAS是平台化的,EM挖掘模块平台整合,相对来讲,SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开,会有收获的!
JMP分析
:SAS的一个分析分支
XLstat
:Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化,以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实,近年来Excel的可视化越来越棒,配上一些插件,使用感更佳。
PPT:
办公常用,用来写数据分析报告;
Xmind&百度脑图:
梳理流程,帮助思考分析,展现数据分析的层次;
Xcelsius软件:
Dashboard制作和数据可视化报表工具,可以直接读取数据库,在Excel里建模,互联网展现,最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后,需要说明的是,这样的分类并不是区分软件,只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析,有时候报表就是分析,有时候分析就是展现;当然有时候展现就是分析,分析也是报表,报表就是数据存储了!
大数据都是学哪些软件
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javaSE就相当于有学习大数据。
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。
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。
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。
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。
Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。
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
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MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确。
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。
Kafka:这是个比较好用的队列工具。
Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点。
大数据专业都需要学习哪些软件啊？
一、Phoenix
简介:这是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写,代码位于GitHub上,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。
Phoenix最值得关注的一些特性有:
❶嵌入式的JDBC驱动,实现了大部分的接口,包括元数据API❷可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模❸完善的查询支持,可以使用多个谓词以及优化的扫描键❹DDL支持:通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列❺版本化的模式仓库:当写入数据时,快照查询会使用恰当的模式❻DML支持:用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ❼SELECT、用于删除行的DELETE❽通过客户端的批处理实现的有限的事务支持❾单表——还没有连接,同时二级索引也在开发当中➓紧跟ANSI SQL标准
二、Stinger
简介:原叫Tez,下一代Hive,Hortonworks主导开发,运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下,Stinger能提升10倍左右的性能,同时会让Hive支持更多的SQL,其主要优点包括:
❶让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能,支持WHERE查询,让Hive的样式系统更符合SQL模型。
❷优化了Hive请求执行计划,优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎,增加单Hive任务的被秒处理记录数。
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式(如ORC文件),提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
❹引入了新的运行时框架——Tez,旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链,彻底加速Hive负载处理。
三、Presto
简介:Facebook开源的数据查询引擎Presto ,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。
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