实战练习

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

这份 Notebook 提供了丰富的 Python Pandas 函数库应用实例，助你提升数据处理和分析技能。

MySQL实战练习项目是帮助学习者深入理解MySQL数据库应用的实践项目，通过实际操作提升技能。

HiveSQL 的实战题挺适合刚接触大数据仓库的前端或者数据开发了解一下。文档里的题目不难，但都贴近实战场景，像学生成绩对比那题，用到了JOIN和条件过滤，练手刚刚好。还附带了建表、加载数据的基本语法，照着敲一遍思路就通了。学生表、课程表和成绩表这种结构其实挺常见的，用 HiveSQL 跑一跑，理解数据仓库里的关联逻辑挺有。查询“01 比 02 课程高分”的题目，也能顺便熟练下LEFT JOIN和WHERE条件的组合。还有个比较实用的点是，文件加载用的load data local inpath语句，不用你写复杂的导入逻辑，直接搞定。日常测试用挺方便的。如果你正想熟悉 Hive 或者 SQL

ＳＱＬ５０例的练习集，属于那种一看就忍不住想动手试试的资源。内容都是从实战角度出发的，像是“找出两门课中哪个成绩高”“统计学生选课数量”这种，基本都是你平时写查询语句经常遇到的。每一例都精炼，没什么废话，逻辑也清楚，用来刷基础再合适不过了。 多表关联的查询练习挺扎实的，比如学生和课程的联合、还有跟老师表挂钩的查询。要是你平时对JOIN还有点绕，那这些例子练上两轮就清楚多了。 像聚合函数那块，AVG()、SUM()、COUNT()都安排得明明白白，重点在于怎么配合GROUP BY和HAVING去筛数据。别说新手了，老手练练也能发现点盲区。 子查询的用法也比较多，像NOT IN、EXISTS这种平

专为 SQL Server 新手量身打造的基础练习题，助你夯实查询知识，完成全部练习，查询技能轻松掌握！

提升MySQL技能：必备练习题 这套练习涵盖了MySQL的增、删、查、改操作，以及各种常用函数的应用场景。通过反复练习，你将掌握MySQL的基本操作，满足日常工作需求。 练习内容： 数据表操作： 创建、修改、删除数据表 数据操作： 插入、更新、删除数据 查询操作： 基本查询：使用SELECT语句检索数据 条件查询：使用WHERE子句根据条件筛选数据 排序与分组：使用ORDER BY和GROUP BY子句对结果进行排序和分组 连接查询：使用JOIN语句合并多个表的数据 函数应用： 日期和时间函数 字符串函数 聚合函数 数学函数 综合案例： 将所学知识应用于实际场景，例如用户管理、订

数据库实验三的 SQL 资源还挺实用的，尤其适合刚上手数据库开发的同学练练手。内容从建库到建表，再到基本的增删改查指令，全都一条条列得清清楚楚。像CREATE DATABASE、INSERT INTO这些指令都有例子可以照着写，哪怕你没接触过也能照猫画虎做出来。 学生表student、课程表course、选课表sc和教课表sections的设计还蛮规范的，每个字段都有类型和约束，比如主键、CHECK条件之类，逻辑清晰又实用。像性别字段加了CHECK (sex IN ('男', '女'))，挺符合国内教学系统的需求。 插入数据的方式也挺标准的，没搞那些批量脚本，纯粹靠INSERT INTO一条条

任务 8：实战演练 - 构建选课系统查询 本章学习了 MySQL 中强大的 SELECT 查询语句，现在考验你学习成果的时候到了！ 挑战任务： 请根据 5.8 章节“选课系统”的数据库结构和数据，尝试编写 SQL 语句完成以下查询任务。 （具体的查询任务可以根据 5.8 章节的内容进行设计，例如查询所有学生的姓名和学号、查询特定课程的学生名单、查询某个学生的课程表等等。）

在本实践项目“Python动物农场爬取数据小练习题”中，我们将重点学习和运用Python中的几个关键模块：requests、os以及re。这些模块在Python编程，尤其是网络爬虫开发中，发挥着至关重要的作用。 1. 使用requests模块获取网页内容 requests模块是Python中最常用的HTTP库，它允许我们轻松地发送HTTP/1.1请求。在这个项目中，我们将用它来获取网页的HTML源代码。例如，可以使用requests.get()方法请求一个网页，并通过.text属性获取响应的文本内容： import requests url = 'http://example.com' #