利用R和Hadoop进行大数据分析

第三章中的基础查询包括以下内容：普通用户连接方式为Conn scott/tiger，超级管理员连接为Conn “sys/sys as sysdba”，断开连接使用Disconnect命令，并保存SQL到文件c:\1.txt，使用Ed命令编辑SQL语句，运行SQL语句用@ c:\1.txt。查询命令包括Desc emp用于描述Emp表结构，Select * from tab查看该用户下的所有对象，Show user显示当前用户信息。在sys用户下查询Emp表时，应使用Select * from scott.emp命令，否则会报错。此外，第3.2节介绍了SQL的基本概念，全称为结构化查询语言，是标

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

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大数据理解: 企业级Hadoop和流数据分析

16.8、使用Spark进行大数据分析时的索引问题是一个重要的课题：1. 一个表的查询语句是否可以同时使用两个索引？2. 如果可以，其实现原理是怎样的？3. 查询效率如何？代价如何？在额外开销等方面有何影响？答案如下：1. 一个表的查询语句可以同时使用两个索引。例如：在表t(x,y,z)上分别建立了索引index1,index2,index3，当执行查询select * from t where x=1 and y=2时，将分别使用index1和index2。2. 索引是数据库中独立于表存在的对象，用于对基表进行排序（默认为B树索引，即二叉树排序方式）。3. 使用索引的查询效率通常高于全表扫描

第八章高级查询8.1、通过Spark进行大数据分析时，为了获取更多样的数据视角，可以使用随机返回的技巧来查询。执行SQL语句：Select * from (select ename,job from emp order by dbms_random.value()) where rownum，可以有效地优化数据查询的效率。

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

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