PostgreSQL基础培训PPT

这份基础培训课件专为学习PostgreSQL而设计，提供全面的入门指导。

名称表名 字段名 用户名 数据类型 char nvarchar numeric integer datetime

Streaming 开发的特点挺有意思的，简单来说，Hadoop Streaming 让你通过标准输入传递数据给 map/reduce 程序，再通过标准输出将结果返回给 Hadoop。这种方式主要是通过将问题转化成（key, value）对来进行，感觉符合大数据的逻辑。你可以把整个过程分成多个（map, reduce）阶段进行，而默认情况下，key 和 value 之间是 分隔的，简单明了。如果你有需要做数据流，Hadoop Streaming 简直是个不错的选择。

hadoop 基础的入门 PPT，内容挺扎实，讲得比较系统，尤其适合对大数据还没什么概念的同学。像 HDFS、MapReduce 这些核心点都有覆盖，举的例子也比较通俗，拿来过一遍思路会清晰不少。 数据的流程图、Hadoop 架构图这些图解有用，建议你边看边画下来，理解更快。嗯，讲到 MapReduce 的时候也有带点代码示例，map()和reduce()两个函数是重点，别只看不敲。 刚接触大数据生态圈的，建议你可以配合着看看下面这些资源，比如：spark和Cloudera的入门指南，思路跟 Hadoop 蛮像，但细节有差，了解一下挺有。 如果你是数据库方向转过来的，也可以顺手看看MySQL

流式开发实例：map 脚本内容 #!/usr/bin/python import sys for eachLine in sys.stdin: t- 从标准输入获取数据 eachLine = eachLine.strip() Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段 if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '': t- 判断字段数量和值，符合条件则继续 ad_id = Seg[6] print '%st%d' % (ad_id, 1) t- 将结果打印到标准输出 else: t- 不符

随着数据库技术的发展，对Oracle数据库基础培训PPT的日常检查显得尤为重要。

流处理开发的关键注意事项包括：1. 程序的稳定性要有保障；2. 确保-mapper和-reducer路径使用绝对路径；3. 确保map/reduce脚本具备可执行属性；4. 调试map/reduce脚本的语法和逻辑；5. 对map/reduce脚本进行线上小规模数据测试；6. 关注Hadoop Job的输出和运行界面；7. 使用nohup命令保存Job输出结果；8. 在程序遇到异常时主动退出，如从标准输入读取EOF或遇到管道中断；9. 确保处理中文时源文件为UTF-8格式。

德哥的 PostgreSQL 培训 PPT，干货满满，讲的是 PG 认证培训的那点事儿。内容从数据库管理到性能优化，讲得挺系统，适合你想从入门往进阶走一走的时候翻一翻。尤其是你对 PostgreSQL 有点基础但想了解更规范的用法，看看这个还挺有的。嗯，PDF 里不仅有原理，还有不少实际案例，照着练一练，效果立马就有。别小看这个会议资料，多细节都是一线经验提炼出来的，值得一读。

Oracle产品培训演示文稿