中宏智云大数据培训靠谱吗？零基础想自学sql数据库应该从哪入手？
中宏智云大数据培训靠谱吗？
正规啊。中宏智云北京科技有限公司专注于从事大数据库、商业智能、数据库技术实战培训。
目前公司的主要课程内容主要讲授从基础到高级的SQL基础、PLSQL、ETL抽取工具、Linux、报表工具等内容，专业资深的教师队伍，认真负责的教学态度，得到了学员的广泛认可。目前公司和业内多家知名IT企业保持良好合作关系.
零基础想自学sql数据库应该从哪入手？
1、在关系型数据库年代，SQL可以学得非常深，当然也非常难学。学好了可以成为非常高薪的人才。
2、现在倾向于No-SQL，去SQL化，我也不建议重度使用SQL的各个比较深的功能。我觉得学会基本的建库建表建字段，基本的增删改查就行了，连视图都可以不用学。存储过程可以学学，但也不是必须的。Join就千万不要再用了。举个例子，两个表都是不小的表，用join时动辄几秒的计算量，会导致系统非常慢，我在这里就吃过亏。其实可以单表操作，等结果出来后，再循环每条记录查出对应join的记录即可。其实想想，我们页面上每次多是显示10-20条记录，这样循环查询的次数非常少，相对于join动辄百万次的计算来说，几十次就可以忽略不计。所以现在只要遇到sql执行的时间太久，我就把相应的地方改成没有join的简单语句（代码量比较大，一次改过来比较费劲，只能遇到再改）。
1.什么是sql
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
Sql是结构化查询语言的缩写，这门语言与数据库是息息相关的，所以你要先了解一些基本的数据库知识，并且在你电脑上安装个数据库的实验环境，比如微软的access或开源的mysql都是不错的选择。在做好这两个事情之后，可以开始学习、实践sql了，sql作为一门语言，那就要了解语言的要素，搞清楚里面关键字和语法结构，最基础的是把增（Insert）、删（Delete ）、查（Select ）、改（Update）几个用熟悉，接着再去搞链接（Join）等高阶内容。相信你一定可以的，有问题可以私信问我，加油！！
大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 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java SE 就相当于有学习大数据基础。 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。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 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。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 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。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 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。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 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，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 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MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 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。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。