在正式开始本内容之前，需要先从github下载相关代码，搭建好一个名为mysql_shiyan的数据库(有三张表：department，employee，project)，并向其中插入数据。
具体操作如下,首先输入命令进入tmp目录：
然后再输入命令，下载代码：
git clone http://git.shiyanlou.com/shiyanlou/SQL6
下载完成后，输入&cd ~&（注意有空格）退回到原先目录，然后输入命令开启MySQL服务并使用root用户登录：
sudo service mysql start
刚才从github下载的SQL6目录下，有个两文件&MySQL-06.sql&和&in.txt&，其中第一个文件用于创建数据库并向其中中插入数据，第二个文件用于之后的实验步骤。
（你可以进入/tmp/SQL6目录用Gedit查看里面两个文件的内容。）
输入命令运行第一个文件，搭建数据库并插入数据：
source /tmp/SQL6/MySQL-06.sql
索引是一种与表有关的结构，它的作用相当于书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。 当表中有大量记录时，若要对表进行查询，没有索引的情况是全表搜索：将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录。这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作。 而如果在表中已建立索引，在索引中找到符合查询条件的索引值，通过索引值就可以快速找到表中的数据，可以大大加快查询速度。
对一张表中的某个列建立索引，有以下两种语句格式：
ALTER TABLE 表名字 ADD INDEX 索引名 (列名);
CREATE INDEX 索引名 ON 表名字 (列名);
我们用这两种语句分别建立索引：
ALTER TABLE employee ADD INDEX idx_id (id);
#在employee表的id列上建立名为idx_id的索引
CREATE INDEX idx_name ON employee (name);
#在employee表的name列上建立名为idx_name的索引
索引的效果是加快查询速度，当表中数据不够多的时候是感受不出它的效果的。这里我们使用命令&SHOW INDEX FROM 表名字;&查看刚才新建的索引：
在使用SELECT语句查询的时候，语句中WHERE里面的条件，会自动判断有没有可用的索引。
视图是从一个或多个表中导出来的表，是一种虚拟存在的表。它就像一个窗口，通过这个窗口可以看到系统专门提供的数据，这样，用户可以不用看到整个数据库中的数据，而只关心对自己有用的数据。
注意理解视图是虚拟的表：
数据库中只存放了视图的定义，而没有存放视图中的数据，这些数据存放在原来的表中；
使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据；
视图中的数据依赖于原来表中的数据，一旦表中数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变；
在使用视图的时候，可以把它当作一张表。
创建视图的语句格式为：
CREATE VIEW 视图名(列a,列b,列c) AS SELECT 列1,列2,列3 FROM 表名字;
可见创建视图的语句，后半句是一个SELECT查询语句，所以视图也可以建立在多张表上，只需在SELECT语句中使用子查询或连接查询，这些在之前的实验已经进行过。
现在我们创建一个简单的视图，名为&v_emp，包含v_name，v_age，v_phone三个列：
导入操作，可以把一个文件里的数据保存进一张表。导入语句格式为：
LOAD DATA INFILE '文件路径' INTO TABLE 表名字;
现在 /tmp/SQL6 目录下有一个名为&in.txt&的文件，我们尝试把这个文件中的数据导入数据库&mysql_shiyan&的&employee&表中。
先按住&Ctrl+Z&退出MySQL，再使用命令&gedit /tmp/SQL6/in.txt&查看&test.txt&文件中的内容：
再使用以下命令以root用户登录数据库，再连接&mysql_shiyan&数据库：
mysql -u root
use mysql_shiyan
查看一下没有导入数据之前，employee表中的数据：
现在执行导入语句，文件中的数据成功导入employee表：
导出与导入是相反的过程，是把数据库某个表中的数据保存到一个文件之中。导出语句基本格式为：
SELECT 列1，列2 INTO OUTFILE '文件路径和文件名' FROM 表名字;
注意：语句中 &文件路径& 之下不能已经有同名文件。
现在我们把整个employee表的数据导出到 /tmp 目录下，导出文件命名为&out.txt&具体语句为：
SELECT * INTO OUTFILE '/tmp/out.txt' FROM
用gedit可以查看导出文件 out.txt 的内容：
数据库中的数据或许十分重要，出于安全性考虑，在数据库的使用中，应该注意使用备份功能。
备份与导出的区别：导出的文件只是保存数据库中的数据；而备份，则是把数据库的结构，包括数据、约束、索引、视图等全部另存为一个文件。
mysqldump是MySQL用于备份数据库的实用程序。它主要产生一个SQL脚本文件，其中包含从头重新创建数据库所必需的命令CREATE TABLE INSERT等。
使用mysqldump备份的语句：
mysqldump -u root 数据库名&备份文件名;
我们尝试备份整个数据库&mysql_shiyan，将备份文件命名为&bak.sql，先&Ctrl+Z&退出MySQL，再使用语句：
mysqldump -u root mysql_shiyan & bak.
使用命令&ls&可见已经生成备份文件bak.sql：
你可以用gedit查看备份文件的内容，可以看见里面不止保存了数据，还有所备份的数据库的其他信息。
用备份文件恢复数据库，其实我们早就使用过了。在本次实验的开始，我们使用过这样一条命令：
source /tmp/SQL6/MySQL-06.sql
这就是一条恢复语句，它把MySQL-06.sql文件中保存的mysql_shiyan数据库恢复。
还有另一种方式恢复数据库，但是在这之前我们先使用命令新建一个空的数据库 test：
mysql -u root
再次&Ctrl+Z&退出MySQL，然后输入语句进行恢复，把刚才备份的&bak.sql&恢复到test&数据库：
mysql -u root test & bak.sql
我们输入命令查看tset数据库的表，便可验证是否恢复成功：
mysql -u root
可以看见原数据库的4张表和1个视图，现在已经恢复到test数据库中：
再查看employee表的恢复情况：
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你可能喜欢大数据培训机构叫你如何利用三个月时间学会大数据工程师!
前提说一下，大数据是个很笼统的和模糊的概念。凡是动不动说大数据的，都是半吊子
对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的算法相关的知识。
大数据培训机构哪家好对于数据挖掘工程师而言，虽然也需要掌握编程工具，但大部分情况下是把hadoop当做平台和工具，借助这个平台和工具提供的接口使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。因此，如果你是往数据挖掘工程方向发展，那么，熟练掌握分布式编程语言如scala、spark-mllib等可能更为重要。
Java程序员转大数据工程师的学习路线图：
第一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：数学
补充数学知识：高数、概率论和线代
第四步：项目实践
1)开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;大数据培训机构哪家好
2)参加数据竞赛
3)通过企业实习获取项目经验
如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。
讲一个真实案例
小明目前是一名大数据工程师，项目数据50T，日均数据增长20G左右。
他是从Java后端开发，经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。
背景介绍完毕，开始正式一本正经回答问题:大数据培训机构哪家好
一.大数据方向工作介绍
二.大数据工程师的技能要求
三.大数据学习路径
四.学习资源推荐(书籍、博客、网站)
一.大数据方向工作介绍
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他(数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧)
二.大数据工程师的技能要求
附上二份比较权威的大数据工程师技能图(图侵删)
必须技能10条:
01.Java高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )
04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )
05.Hive(Hql基本操作和原理理解)
08.Scala需要
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )
11.一些小工具(Sqoop等)
高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
三.学习路径
由于小编是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)
02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)
03.Hadoop (董西成的书)
04.HBase(《HBase权威指南》)
05.Hive(《Hive开发指南》)
06.Scala(《快学Scala》)
07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)
08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)
对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，
剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
四.学习资源推荐:
01.Apache 官网
02.Stackoverflow
03.Cloudra官网
04.Databrick官网
05.过往的记忆(技术博客)
06.CSDN，51CTO
07.至于书籍当当一搜会有很多，其实内容都差不多。
最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。www.cdtedu.com/pxkc/dsj/
责任编辑：
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贺：上期学员全部通过工信部大数据工程师认证
导读7月，科多大数据的学员参加了工信部教育与考试中心组织的大数据工程师认证开始，经过1个月的等待，今天上期学员们都拿到了工信部下发的大数据工程师证书，通过率是100%。学员们
& & 7月，科多大数据的学员参加了工信部教育与考试中心组织的大数据工程师认证开始，经过1个月的等待，今天上期学员们都拿到了工信部下发的大数据工程师证书，通过率是100%。学员们很开心，也很激动，科多的老师们也是倍感欣慰！
这是上期部分学员参加完认证考试与科多老师合影留念
& & & & & & & & & & & & & & & & & & 应学员要求，上传部分证书
& & 科多大数据是工信部指定授权的大数据人才培养基地，也是大数据工程师考试培训基地。
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