大数据时代下的ETL开发技术与应用

Python在大数据处理中的应用与优势

本节课主要介绍了Python在大数据处理中的应用，特别是在处理不同量级、格式和来源的数据时的优势。Python以其代码简洁、扩展性强和移植性高而成为大数据领域的首选语言。它能够处理1万级左右的数据量，并在10万级以下的数据量中表现出色。Python不仅是一种编程语言，更像是一个多功能工具，能够连接不同区域的数据库，实现数据的交互。在实际工作中，Python常与Excel结合使用，处理1万级以内的数据量。Python在大数据领域的应用主要包括数据获取、处理、建模和可视化四个方面。通过Python，可以实现从关系数据库和非关系数据库中提取数据，进行高效的数据处理，构建数据模型，并利用强大的数据可视化能力将结果呈现给客户。Python支持多种数据可视化方式，包括二维、三维甚至四维数据展示，如流式地图和时空立方体等，展示效果直观且强大。总的来说，Python以其独特的优势，在大数据处理领域发挥着重要作用。

非关系型数据库在大数据场景下的优势及应用

掌握关系型数据库的基本概念和工具使用

本节课主要介绍了数据库的基本概念和关系型数据库的特点。数据库是存放数据的仓库，数据是计算机程序处理的符号总称，而数据库管理系统是管理数据库的软件。关系型数据库依据关系模型创建，以行和列的形式存储数据，即表。关系模型包括一对一、一对多、多对多等关系。通过员工信息表的例子，展示了关系型数据库的二维表结构，包括列名和具体数据。此外，介绍了常见的关系型数据库如Oracle、TB two、PJ circle、circle server和MySQL，它们在代码规范和工具使用上有所不同。关系型数据库的两个主要特点是数据安全性和易于理解的关系模型。最后，介绍了两种常见的数据库访问工具：ORAC克scoplus和三靠plus develop，以及一些常用的SQL命令，如show user、desc等。通过本节课的学习，可以掌握数据库的基本概念、关系型数据库的特点和常见的数据库访问工具。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。