北京Oracle大数据培训选择哪里比较好
近几年来大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客,再不努力你将无工可打”,“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,无不展示着人工智能的快速发展。但在达内看来,人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后,不能不说这些年来大数据长足发展的结果。
一、 培训特色
1. 本课程采取组合选修模式,采取三天管理与三天调优的方式,共计培训时长6天;
2. 课程全过程贯穿实战项目的演示实验,使学员更好的掌握所学内容。
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二、 培训目标
1. 了解数据库的存储结构;
2. 管理例程;
3. 创建并管理用户;
4. 备份及恢复数据库;
5. 监控数据库并解决使用数据库时出现的问题;
6. 配置 Net Service;
7. 使用RMAN创建和管理备份集和映像副本;
8. 进行性能故障分析;
9. 掌握多种优化工具的使用和优化方法;
10.掌握常见优化算法能根据应用需求选择。
三、 课程大纲
1. 高级管理专题
授课内容 |
内容一:数据库体系结构 1.讲解数据库和实例关系 2.介绍数据库组成文件 3.介绍实例构成 4.讲解系统全局区SGA和进程全局区PGA 5.介绍数据库进程 内容二:安装 数据库软件 1.介绍DBA核心任务和工具 2.设置系统环境,安装 3.**的灵活的体系结构 4.使用 Universal Installer (OUI) 安装软件 内容三:创建 数据库 1.使用数据库配置助手 (DBCA) 创建数据库 2.使用 DBCA创建数据库设计模板 3.使用 DBCA生成数据库创建脚本 |
内容四:管理 实例 1.讲解数据库启动和停止的三阶段 2.启动和停止数据库 3. Enterprise Manager (EM)的使用 4.使用 SQL*Plus访问数据库 5.修改数据库初始化参数 6.查看预警日志及如何使用数据字典 内容五:配置 Network 环境 1.使用 11G Enterprise Manager 配置 Network 环境 2.创建其它监听程序 3.注册数据库 4.创建 Net Service 别名 5.配置连接时故障转移 6.控制 Net Listener 7.测试 Net 的连接性 8.确定何时使用共享服务器和专用服务器 |
内容一:管理数据库存储结构 1.讲解数据库逻辑结构 2.描述表数据存储(以块为单位) 3.定义表空间和数据文件的用途 4.了解和使用 Managed Files (OMF) 5.创建和管理表空间 6.获取表空间信息 7.描述自动存储管理 (ASM) 的主要概念和功能 内容二:管理用户安全性 1.创建和管理数据库用户帐户 2.对用户进行验证 3.分配默认的存储区(表空间) 4.授予权限和撤消权限 5.创建和管理职责及配置文件 6.实施标准口令保护功能 7.控制用户对资源的使用 内容三:实施 数据库安全性 1.介绍DBA 的安全性责任及**少权限原则 2.标准数据库审计的启用 3.指定审计选项和复查审计信息 4.维护审计线索 |
内容四:管理数据和并发处理能力 1.** SQL 管理数据 2.介绍数据库锁机制 3.监控和解决锁冲突 内容五:管理撤消数据 1.DML 和撤消数据生成 2.监控和管理撤消 3.配置撤消保留和**撤消保留 4.使用撤消 Advisor 内容六:管理REDO 1.介绍 REDO机制 2.REDO日志组和日志成员管理 3.使用LOG MINER |
内容一:备份和恢复的概念 1.确定 数据库中可能出现的错误类型 2.描述优化实例恢复的方法 3.确定检查点、重做日志文件和归档日志文件的重要性 4.配置 ARCHIVELOG 模式 内容二:执行数据库备份 1.RMAN备份设置 2.使用RMAN备份数据库 3.创建增量备份 4.自动数据库备份 5.监控**恢复区 内容三:执行数据库恢复 1.恢复丢失的控制文件 2.恢复丢失的重做日志文件 3.在数据文件丢失后执行完全恢复 |
内容四:执行FlashBack 1.描述闪回数据库 2.使用闪回表将表内容还原到过去的某一特定时间点 3.恢复已删除的表 4.使用闪回查询查看截至任意时间点数据库内容 5.使用闪回版本查询查看一段时间内的行版本 6.使用闪回事务处理查询查看行的事务处理历史记录 内容五:数据迁移 1.描述数据迁移的可用方法 2.创建和使用目录对象 3.使用 SQL*Loader 从 数据库(或用户文件)中装入数据 4.解释数据泵的通用体系结构 5.使用数据泵的导出和导入功能在 数据库之间移动数据 6.使用外部表并**平台独立文件移动数据 |
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1.数据库优化的总体思路和原则 2.优化内容范围 3.性能优化的基本方法 4.11G体系架构 5.数据高速缓冲区、共享池、日志缓冲区对性能影响 6.优化工具介绍 7.**根本的性能信息工具:数据库数据字典和动态性能视图 8.性能诊断的又一利器:等待事件 9.Alert Log与Trace Files对性能故障诊断的帮助 |
1.诊断性能问题的法宝:Statspack与awr 2.生成AWR报告,分析问题 3.使用ADDM,自动化监控、调优工具 4.使用v$active_sesison_history,生成ASH报告分析问题 5.基于自动化收集的性能指导工具介绍 6.使用 Enterprise Manager 页监控数据库 7.使用服务器生成的预警 |
1.SGA的内存调整,动态共享内存管理(ASMM) 和自动内存管理(AMM) 2.数据高速缓存区的优化 3.数据高速缓存区的性能指标和判断依据 4.如何对数据高速缓冲区执行针对性的优化工作 5.共享池的库高速缓存、字典高速缓存的性能指标和判断依据 6.SQL跟踪,硬解析问题处理 7.如何对共享池进行各种情况的优化工作 8.重做日志缓冲区的性能指标和判断依据 9.如何对日志缓冲区进行针对性的优化工作 |
1.数据文件I/O的优化 2.数据库数据文件、重做日志文件、归档文件的I/O性能特点分析和优化原则 3.存储级的I/O性能考虑 4.使用多DBWR进程增加I/O能力,异步I/O的性能考虑 5.LGWR与ARC进程的优化,加速归档的方法6.锁存器(LATCH)竞争优化 7.锁竞争的解决 8.回滚段竞争优化 9.判断回滚段竞争以及如何解决回滚段竞争 10.选择合适的数据存储方法 11.存储空间管理,行迁移问题处理,段空间收缩和索引重建 |
1.SQL语句的处理过程 2.SQL语句解析的优化 3.排序操作的优化 4.优化SQL语句的相关工具 5.使用Explain plan分析执行计划 6.使用SQLPLUS的autotrace分析语句计划和统计信息 7.**Sql trace查找有性能问题的SQL语句 8.10046和10053事件 9.CBO和RBO介绍 10.数据访问方法 |
1.收集统计信息 2.SQL执行计划 3.修改参数值影响CBO生成的执行计划,**hints直接强制执行计划 4.使用Sql tunning advisor自动分析语句性能 5.使用Sql access advisor自动分析语句 6.SQL语句并行处理 7.稳定调整好的语句执行计划 8.**存储概要确保执行计划的稳定性 9.**存储计划基线确保执行计划的稳定性 |
大数据的发展前景如何?
大数据就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网**热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求**旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量**大,而数据分析人才**为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数**低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也**快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
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