30岁自学大数据工程师来得及吗

30岁自学大数据工程师来得及吗30岁自学大数据工程师来得及吗？初中毕业后读个职业技术也是可以的，你读高中在读大学要读多久啊，而且很多人未来出路也就那样。

学什么专业好？这个没有什么定律，毕竟现在热门的专业，很可能几年后就不再热门了。但是，有些技术性的东西却是长时间都需要的。

数据显示，我国2016年的私营单位中，IT和金融从业人员的工资水平同样排名居前。其中，信息传输、软件和信息技术服务业57719元，科学研究和技术服务业50441元，金融业(主要是各种保险代理、典当行和投资咨询公司)44898元，这三个行业的年平均工资分别为全国平均水平的1.46倍、1.27倍和1.13倍。

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北大青鸟兰州校区，就业率极高，不少统一批次的班级更是达到过惊人的毕业即。其成绩得到了社会各界的广泛认可，因此可以看出学校的教学质量是值得信赖的。

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全国自考数据库系统原理历年试题及答案

2008年1月高等教育自学考试全国统一命题考试 数据库系统原理试卷 4735 一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.数据库在磁盘上的基本组织形式是( B ) A．DB B．文件 C．二维表D．系统目录 2．ER(实体联系模型)模型是数据库的设计工具之一，它一般适用于建立数据库的( A ) A．概念模型B．逻辑模型 C．内部模型D．外部模型 3．数据库三级模式中，用户与数据库系统的接口是( B ) A．模式B．外模式 C．内模式D．逻辑模式 4．在文件系统中，所具有的数据独立性是( D ) A．系统独立性

B．物理独立性 C．逻辑独立性 D．设备独立性 5．在DB技术中，“脏数据”是指( D ) A．未回退的数据 B．未提交的数据 C．回退的数据 D．未提交随后又被撤消的数据 6．关系模式至少应属于( A ) A．1NF B．2NF C．3NF D．BCNF 7．设有关系模式R(ABCD)，F是R上成立的FD集，F={A→B，B→C}，则属性集BD的闭包(BD)+为( B ) A．BD B．BCD C．BC D．CD 8．设有关系R如题8图所示：(C)

R 则 专业，入学年份(R)的元组数为 A．2 B．3 C．4 D．5 9．集合R与S的交可以用关系代数的基本运算表 示为( A ) A．R-(R-S) B．R+(R-S) C．R-(S-R) D．S-(R-S) l0．已知SN是一个字符型字段，下列SQL查询语 句( C ) SELECT SN FROM S WHERE SN LIKE′AB％′；的执行结果为 A．找出含有3个字符′AB％′的所有SN字段 B．找出仅含3个字符且前两个字符为′AB′的SN字段 C．找出以字符′AB′开头的所有SN字段

大数据工程师简历模板标准版

大数据工程师简历模板标准版 张* 居住地：北京 E-mail： 最近工作[1年6个月] 公司：XX有限公司 行业：房地产开发 职位：数据分析工程师 最高学历 学历：本科 专业：电子商务 学校：北京外国语大学 求职意向 到岗时间：一个月之内 工作性质：全职 希望行业：房地产开发 目标地点：北京 期望月薪：面议/月 目标职能：数据分析工程师 工作经验

2013/6—2014/12：XX有限公司[1年6个月] 所属行业：房地产开发 信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5：XX有限公司[9个月] 所属行业：快速消费品 信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统，从业务调研，系统开发，到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科 证书 语言能力 英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 基本情况 姓名 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族

婚姻状况 已婚 教育程度 本科 工作年限 4年 群众 现有职称 无 户口所在地 山东省青岛市 现居住地 青岛市 联系方式 电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件; 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件; 工作经历

单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、 建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰 写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的 商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销 售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和 方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 项目职责：

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状 手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。 于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘

工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。 王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。 由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。 虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。 除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”

大数据工程师和普通的程序员区别

大数据工程师和普通的 程序员区别 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

问你个问题： 你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作，但因为不知如何开始而放弃 是不是曾经去面试过大数据工作，但因为没有经验缕缕碰壁 你在公司里表现很好，布置的任务总是能又好又快的完成，但两年来你的工资一直是1万3，多次跟领导提出加薪，结果领导每次都是哦哦哦知道了。 你心里知道，现在的工作遇到了瓶颈，薪资想要有50%以上的增长已经很难了，能做的也只有转行。 最近，身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识，仿佛不紧跟时代步伐，就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎，诸如“怎样进行大数据的入门学习”“JavaWeb程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。 麦肯锡公司报告指出，大数据、人工智能方面人才紧缺，需求量激增。自己有技术优势，而且大数据行业也非常缺人，现在入行正是最合适的时候。 那么大数据之火热依赖于什么 1.技术日渐成熟，应用空间得以拓展 大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。 2.重视数据资产，数据挖掘已成必然 现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。 3.技术催生业务新模式，蕴含创业新契机 大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。 4.市场供不应求，岗位挑战空间大

大数据开发工程师的具体职责

大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。 大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、

主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。 大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;

数据库工程师简历模板

个人简历 姓名：*** 性别：男 出生年月：联系电话：135*** 学历：硕士专业：社会学（社会统计 与人口分析方向） 工作经验：民族：汉 毕业学校：***大学 住址：*** 电子信箱：*** 自我简介： 极强的可塑性：文科（管理学，社会学背景），通过全国校招，成为网站数据分析部第一个校招生，半年后 获得特别晋升，成为39个来自***，***，***，***，***的校招生中唯一一个一个获得晋升的应届生，熟练领 衔商业模式研究，全站用户留存模型，产品信息模型等，独立支持小商品发展部的业务开展和中文网站的 产品使用模型。一年半的数据分析师经验。学习能力强：研究能力强，喜欢用一套逻辑思维去研究各种社 会现象，大学期间，曾独自完成高校同性恋人群研究，基督教人群研究等课题，对新知识有极强的兴趣， 零基础成为部门ORACLE PL/SQL的高手，对于clementine也有自己的使用心得。在小商品业务发展部 建立了业务分析的SPU模式，产品信息模型实现全网站的推广。沟通能力强:作为数据部门，经常承担起 需分，产品经理乃至项目经理的角色，协调数据仓库，运营，产品的无缝衔接。 求职意向： 目标职位：产品经理| 项目经理·项目主管| 数据库管理员·数据库开发工程师| 咨询员| 编 辑·记者 目标行业：政府·非营利机构| 媒体·出版·文化传播| 互联网·电子商务| 房地产开发·建筑与工 程| 专业服务(咨询·财会·法律等)

期望薪资：面谈 期望地区：*** 到岗时间：面谈 工作经历： –最近的公司名称保密 数据分析师需求分析师数据库开发 工作职责和业绩： 作为部门第一个校园招聘的新人，两年期间，先后负责或者正在负责阿里巴巴搜索 线，在线交易市场，网站基础产品（商品信息，类目体系，会员体系）三大部门的 数据监控，数据分析产品开发，用户分层，用户研究，用户数据建模，数据挖掘， 产品设计的数据参谋，以及数据模型的应用推广。 教育培训： –***大学 社会学（社会统计与人口分析方向）硕士 专业描述与主修课程： 重点发展了数据处理能力和社会调查能力，对spss，人口数据分析技术，社会心理 学，社会调查方法等课程掌握的非常好熟练使用spss并掌握sas –***大学 公共管理 专业描述与主修课程： 重点学习了管理学的大类课程对管理学人力资源管理经济学等有较好的功底 提供个人简历模板，正式使用前请删除本行。

自考 管理系统中计算机应用 孟海鹰 精讲班 第四章数据库系统

管理系统中计算机 应用 主讲老师：孟海鹰 第四章数据库系统 主要内容 数据库和数据模型的基本概念★ 关系模型的结构、完整性、关系运算及规范化数据库的安全性 ＳＱＬ语言的基本概念和基本操作★ 4.1数据库系统概述 4.1.1数据模型 4.1.2关系模型与关系数据库 4.1.3数据规范化 4.1.4数据库的安全性

概念模型 以人的观点模拟物质本身的模型 也称为信息模型 是用户和数据库设计人员交流的语言 独立于任何数据库管理系统，但是又很容易向数据库管理系统所支持的逻辑模型转换概念模型常用术语 1. 实体：指客观存在，并且可以互相区别的事物。 如一个人，一本书。 2. 属性：实体具有的某一特性。 如人的年龄、身高、体重等。 3. 码（实体标识符）：能将一个实体与其他实体区别开来的属性或属性组。 如人的身份证号码、考生的准考证号码和课程代码等。 3. 域：属性的取值范围称为该属性的域。例如年龄的域为小于120的整数。 4. 实体型：用实体名及其属性名集合来抽象和刻化同类实体称为实体型。 例如：学生（学号，姓名，性别，成绩）就是一个实体型。 5. 实体集：性质相同的同类实体的集合 如所有男生，所有吉普车等。 7. 联系：实体内部属性之间的联系和实体型之间的联系。可以分为三类： （1）一对一联系（1:1） （2）一对多联系（1:n） （3）多对多联系（m:n) 实体间的联系有两种： （1）不同实体集的实体间联系． 一对一联系（１：１）、一对多联系（１：N）、多对多联系（Ｍ：Ｎ）

关系有三种类型: 一对一（1:1） 一对多（1:n） 多对多（m:n） （2）相同实体集的实体间联系

大数据工程师面试题

大数据工程师面试题 大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的？ Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的？ Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础

工具，Hadoop分布式文件系统(HDFS)，负责存储，Hadoop YARN，管理计算资源，和Hadoop MapReduce，负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。 一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。 在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。 千锋教育拥有一支的强师队伍，在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性，定期与各大企业的技术官交流分析，掌握大数据的发展动向，不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术，还会预测一些大数据工程师面试题，为同学们的就业之路披荆斩棘。 关键词：大数据工程师面试题

大数据开发工程师岗位的主要职责概述

大数据开发工程师岗位的主要职责概述 大数据开发工程师负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护。以下是xx整理的大数据开发工程师岗位的主要职责概述。 大数据开发工程师岗位的主要职责概述1 职责： 1、规划及建设大数据平台; 2、负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优化工作; 3、负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为; 4、参与项目的系统设计和核心代码开发，指导和培训其他工程师; 5、整理和提交技术文档，负责核心功能模块的代码编写和测试工作。 岗位要求： 1、计算机、统计学等相关专业本科及以上学历，具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识，精通数据仓库和数

据挖掘的相关技术，3年以上大数据开发相关经验; 2、具有非常扎实的Java基础，熟悉Shell、Python、R、Scala等一种以上语言; 3、算法基础扎实，熟悉常见的数据结构，了解分布式算法和分布式系统的技术原理; 4、精通MapReduce设计方法或Spark计算框架、对NoSQL，Hadoop、Hbase、Spark、Hive等主流云计算，大数据相关软件有充分的了解，并且有实践经验，能解决应用中的复杂问题; 5、熟悉大数据处理相关技术，包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、impala、Spark，Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等; 6、研读过Hadoop、Hbase、Hive源代码者，能够在特定业务中进行定制改造者优先; 7、具有海量数据处理、数据挖掘、数据分析相关项目的工作经验者优先。 大数据开发工程师岗位的主要职责概述2 职责： 1、参与大数据架构的规划设计，参与业务建模及数据

数据库系统工程师

[编辑本段] 考试简介以及报考资格 数据库系统工程师考试属于全国计算机技术与软件专业技术资格考试（简称计算机软件资格考试）中的一个中级考试。考试不设学历与资历条件，也不论年龄和专业，考生可根据自己的技术水平选择合适的级别合适的资格，但一次考试只能报考一种资格。考试采用笔试形式，考试实行全国统一大纲、统一试题、统一时间、统一标准、统一证书的考试办法。笔试安排在一天之内。 [编辑本段] 报名流程 根据《计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试实施办法》第八条相关规定：符合《暂行规定》（即《计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试暂行规定》）第八条规定的人员，由本人提出申请，按规定携带身份证明到当地考试管理机构报名，领取准考证。凭准考证、身份证明在指定的时间、地点参加考试。 各地的报名办法由考生报考所在地的当地考试机构决定。考生相关报考费用标准由当地物价部门核准。 考生报名方式主要分为：网上报名与考生本人到指定地点报名两种。 注：报名时依据的身份证明包括：居民身份证、军人的证件、护照、户口本等。 [编辑本段] 科目内容 考试科目1：信息系统知识 1. 计算机系统知识 1.1 硬件知识 1.1.1 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理 ·CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理 ·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理 ·I/O接口的功能、类型和特点 ·CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理 1.1.2 存储系统 ·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系 ·RAID类型和特性

1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识 ·诊断与容错 ·系统可靠性分析评价 ·计算机系统性能评测方法 1.2 数据结构与算法 1.2.1 常用数据结构 ·数组（静态数组、动态数组） ·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表） ·栈和队列 ·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作 ·Hash（存储位置计算、碰撞处理） 1.2.2 常用算法 ·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法 ·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性 1.3 软件知识 1.3.1 操作系统知识 ·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念 ·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁） ·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存） ·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度） ·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全） ·作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计） ·汉字处理，多媒体处理，人机界面 ·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识 ·操作系统的配置 1.3.2 程序设计语言和语言处理程序的知识 ·汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理 ·程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制 ·各类程序设计语言的主要特点和适用情况 1.4 计算机网络知识 ·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议） ·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制 ·常用网络设备和各类通信设备

全国2013年1月自学考试数据库系统原理试题及答案

绝密★考试结束前 全国2013年1月高等教育自学考试 数据库系统原理试题 课程代码：04735 请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。 选择题部分 注意事项： 1. 答题前，考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。 2. 每小题选出答案后，用2B铅笔把答题纸上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。不能答在试题卷上。 一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸” 的相应代码涂黑。未涂、错涂或多涂均无分。 1．以下不属于 ．．．数据库系统优于文件系统的特点是 A.数据库系统冗余更少、共享性更强 B.数据库系统的数据独立性更强 C.数据库系统为用户提供更方便的用户接口 D.数据库系统对数据的操作以记录为单位2．数据库完整性约束的建立需要通过DBMS提供的 A.数据定义语言 B.数据操纵语言 C.数据查询语言 D.数据控制语言 3．数据库逻辑设计时，应首先 A.设计外模型 B.把概念模型转化成逻辑模型 C.设计存储模型 D.修正模型 4．如果规定：一个学校只有一个校长，一个校长只在一个学校任职，则实体集学校和校长之间的联系是 A.1对1 B.1对多 C.多对多 D.多对1 2013年1月数据库系统原理试题第1页（共6页）

5．在关系模式设计时，每个关系模式应只对应于 A.一个实体类型或一个联系类型 B.一个实体类型和一个联系类型 C.多个实体类型 D.多个联系类型 6．设F是关系模型R的FD集，如果对F中每个非平凡函数依赖X→Y，都有X是R的超键，则R属于 A.1NF B.2NF C.3NF D.BCNF 7．设关系R如下表，则π专业，入学年份(R)的元组数为 A.2 B.3 8．常用的关系运算是关系代数和 A.集合运算 B.逻辑演算 C.关系演算 D.集合演算 9．如果想找出关系R的属性A上为空的那些元组，则选择子句应该为 A.WHERE A=NULL B.WHERE A==NULL C.WHERE A IS NULL D.WHERE A NOT IS NULL 10.SQL语言的聚合函数COUNT、SUM、A VG等，不允许 ．．．出现在其中的子句为 A.SELECT B.HA VING C.GROUP…HA VING D.WHERE 11.下列语句中表示事务执行成功的是 https://www.sodocs.net/doc/f38669888.html,MIT B.BEGIN TRANSACTION C.ROLLBACK D.OK 12.事务把数据R的S锁升级为X锁的操作是 A.XFIND R B.SFIND R 2013年1月数据库系统原理试题第2页（共6页）

大数据工程师主要做哪些工作

1、什么是数据工程师 数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么? 集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件 数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等 数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等 这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么。 2、集群运维 数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。 因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。 由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。

由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。 3.ETL ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。 4.系统开发 我们大部分的价值都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，用的较多就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。 需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。 如果你也想学习大数据，就来课工场吧！课工场作为专业IT培训机构，专注于

数据库工程师岗位的基本职责

数据库工程师岗位的基本职责数据库工程师负责生产系统中疑难问题、故障的跟踪解决。以下是小编整理的数据库工程师岗位的基本职责。 数据库工程师岗位的基本职责1 职责： 1、负责数据库的日常操作、安装、配置、监控、负载均衡、实时备份、恢复和管理; 2、负责数据库的运行维护及管理等工作; 3、依据业务需求优化数据存储结构; 4、协助项目其他成员设计关键的SQL语句和触发器、存储过程、表等; 5、通过数据库的日常检查，对性能较差的SQL语句提出优化方案; 6、测试数据的装载、迁移。 岗位要求： 1、1年以上工作经验(学历必须真实可查询); 2、掌握 Oracle、MySQL 数据库规划设计、安装、部署、排错与优化、维护管理、备份恢复等专业知识与技能; 3、熟悉掌握 Unix/Linux/Windows 等操作系统日常管理维护工具，熟悉基本的shell 编程; 4、熟悉掌握PHP、Perl、Python、Shell 一种或多种脚本语言编程; 5、有Oracle 官方认证如( OCA，OCP，OCM)等优先; 6、具备一定的数据库系统管理规划思路与文档设计能

力。 7、熟悉至少一种开源大数据存储方案(HBASE,cassandra，GPDB)，有spark或者hadoop经验更佳。 8、有中大型应用系统分布式架构设计经验，独立承担过中大型系统存储架构设计和搭建 数据库工程师岗位的基本职责2 职责： 1. DB2数据库开发和应用实施，负责数据库维护和优化; 2. 历史数据库与数据仓库数据运维管理，性能分析及应用调优; 3. 数据仓库、数据集市的建模开发和建设维护工作; 4. 数据应用实施项目的维护、管理优化和推广培训工作。 岗位要求： 1. 本科及以上学历, 计算机相关专业优先，一年以上工作经验; 2. 熟悉关系型数据库、存储过程开发、脚本语言开发和Linux系统; 3. 独立的思维能力，乐于沟通、协作，具备高度的自我约束能力、学习能力和表达能力，能够承担较大工作压力和责任; 4. 具有大数据处理和分析领域技术规划、架构设计经验者优先; 5. 有金融行业、互联网行业大数据处理经验者优先。

自考数据库系统原理完整版

自考《数据库系统原理》串讲笔记 第一章数据库基础知识 学习目的与要求： 本章属于基础知识，主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点，相对的重点是数据模型的四个层次，数据库管理系统的功能，数据库系统的全局结构。 考核知识点与考核要求 1.1数据管理技术的发展阶段（识记） 1.2数据描述的术语（领会） 1.3数据抽象的级别（领会） 1.4数据库管理系统(DBMS) (领会) 1.5数据库系统（DBS）（领会） 1.1 数据管理技术的发展 几个数据库的基本术语： 数据：描述事物的符号记录 数据处理:是指从某些已知的数据出发，推导加工出一些新的数据，这些新的数据又表示了新的信息。 数据管理:是指数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，这部分操作是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。 数据管理技术：对数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，基本目的就是从大量的，杂乱无章的，难以理解的数据中筛选出有意义的数据。 数据处理是与数据管理相联系的，数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。 1.人工管理阶段（20世纪50年代中期以前） １）数据不保存在机器中； ２）没有专用软件对数据进行管理； ３）只有程序的概念，没有文件的概念； ４）数据面向程序。 2. 文件系统阶段特点与缺陷（20世纪50年代后期至60年代中期） １）数据可长期保存在磁盘上； ２）数据的逻辑结构与物理结构有了区别； ３）文件组织呈现多样化； ４）数据不再属于某个特定程序，可以重复使用； ５）对数据的操作以记录为单位。 文件系统三个缺陷： １）数据冗余性 ２）数据不一致性

大数据开发运用的常用技术

大数据开发运用的常用技术 大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。 想要学好大数据需掌握以下技术： 1. Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！ 2.Linux命令 对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。 3. Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop 高级管理等相关技术与操作！ 4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce 任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。 5. Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。 6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。 7. HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。 8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

大数据开发工程师需要懂哪些技术

大数据开发工程师需要懂哪些技术 想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。 首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明： 用人单位对于大数据开发人才的能力要求有 技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；

4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。 以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能 那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。 千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。 想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！

大数据开发工程师岗位的基本职责

大数据开发工程师岗位的基本职责 大数据开发工程师需要编写产品研发相关任务单计划，阶段性代码、技术方案和软件产品及时提交至配置管理理库。以下是小编整理的大数据开发工程师岗位的基本职责。 大数据开发工程师岗位的基本职责1 职责: 1、负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护; 2、负责大数据平台设计文档编写，线上产品的维护; 3、负责系统性能优化，解决各类潜在系统技术风险，保证系统的安全、稳定、快速运行; 4、负责整个产品平台的搭建、多维数据库建设及管控流程设计; 5、参与指标设计，数据建模，负责将数据模型在系统中实现;

6、负责数据抽取、数据交换、实时计算等框架研究及相关产品的研发; 7、负责追踪整体产品过程及质量把控。 任职要求： 1、专业技能：精通Hadoop 生态圈中的一项或几项技术，深入了解Hadoop 及相关组件的部署及调优;设计或开发过大容量，高性能，高可用，易扩展的分布式系统;熟悉实时计算/流式计算系统，至少熟悉一项Nosql 技术;具有扎实java 功底及开发能力;对hadoop，hive，hbase，spark 等相关源码有一定了解; 2、学历背景：计算机相关专业本科及以上学历; 3、工作经验：3年以上JAVA开发经验及1年以上大数据研发经验 4、能力素质：具有出色的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，良好的团队合作能力、沟通能力、较好的自学能力，具有敬岗爱业的精神。 5、有团队管理经验者优先。 大数据开发工程师岗位的基本职责2 职责：

1、负责大数据统计平台建设与优化; 2、负责广告效果分析，反作弊平台建设; 3、负责移动广告平台相关系统的设计研发及持续优化。 职位要求： 1、计算机或相关专业本科学历及以上，2年工作经验; 2、精通大数据采集、处理、存储、查询相关技术; 3、熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Spark/Storm/Kafka相关技术; 4、至少熟练掌握Java/Scala/Python 中一门语言; 5、有做过大数据量查询优化的优先; 6、有大数据服务运维、性能调优者优先; 7、熟悉常用的设计模式，对MVC框架有了解; 8、强烈的责任心，对技术充满热情，高效率，良好的沟通能力。 大数据开发工程师岗位的基本职责3 职责： 1.有独立工作能力，工作踏实认真，以及较强的团队协作精神。

大数据工程师是干什么的

数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。 大数据工程师是做什么的? 分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时的重要三大任务： 找出过去事件的特征： 大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，非常大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。 预测未来可能发生的事情： 通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。 找出优化的结果： 根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark 等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护。负责数据仓库设计，数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台，依托大数据技术建设用户画像。 除开以上是需要负责处理的工作，还需要负责分析新的数据需求，完成数据处理的设计(文档)和实现。对大数据应用产品设计及解决方案设计，通过大数据挖掘用户需求。负责数据处理程序设计框架改善，数据处理性能优化, 系统数据处理的能力提高等。 大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。 从数据上游到数据下游，大致可以分为： 数据采集-> 数据清洗-> 数据存储-> 数据分析统计-> 数据可视化等几个方面 工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。 大数据工程师需要掌握哪些技能? 由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多

大数据开发工程师岗位的职责描述

大数据开发工程师岗位的职责描述 大数据开发工程师负责大数据体系架构设计和应用产品的研究。以下是小编整理的大数据开发工程师岗位的职责描述。 大数据开发工程师岗位的职责描述1 职责： 1、负责异构数据系统和大数据平台的集成与融合; 2、负责数据挖掘算法的设计及对海量数据进行挖掘分析; 3、负责分布式数据仓库平台、海量数据批处理平台、实时数据处理平台等系统开发; 4、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模; 5、参与数据平台各系统的性能分析与系统优化，不断提高系统运行效率; 6、完成领导交办的其他任务。 任职资格：

1、计算机及其相关专业，大专及以上学历。两年以上大数据应用经验; 2、具备实时处理框架的设计和开发能力，熟练掌握Storm、Spark streaming等大数据实时处理框架中的一种; 3、熟悉Spark 、R、Hadoop、Hbase、Hive、Elastic Search/Solr 等相关技术; 4、熟悉Scala、熟悉Linux开发环境，能进行shell脚本的编写; 5、具有较强的逻辑分析能力，高度的责任心及团队合作精神; 6、具有实际大数据项目的成功经验者优先考虑。 大数据开发工程师岗位的职责描述2 职责 1、参与大规模数据快速查询系统的架构设计和开发; 2、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现; 3、在线和离线海量数据分析平台的开发; 4、研究大数据前沿技术，提升系统的运维效率; 5、实现大数据基础架构平台的自动化运维。

任职资格 1、计算机相关专业,具有3年以上大数据开发经验，熟悉Java,Linux; 2、熟悉Hadoop大数据处理系统的开发,搭建及部署者优先; 3、熟练地处理数据模型、数据ETL以及存储管理; 4、熟悉HDFS/Hive/MapReduce/Kylin/HBase，能独自进行Mapreduce程序开发者优先; 5、熟悉分布式系统概念、架构，有大规模分布式系统设计、实现、部署等经验; 6、有较强的书面与口头沟通表达能力，独立分析、解决问题的能力。 大数据开发工程师岗位的职责描述3 职责： 1、参与南方电网软件产品(项目)前/后台服务开发，要求高性能、高可用、高并发; 2、独立完成产品模块(项目)核心代码开发、业务代码开发、系统性能调优等工作;