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大数据分析都需要用哪些语言?
Python，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。
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Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。
SQLite负载量有多大,不会象access那样容易出问题吧
1、数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。 上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
2、CPU使用率只要不是一直都是75%以上，都算是正常的。如果你的cpu占用率在0%--75%之间变化，这个是正常的。
3、各种平台上的DB2有共同的应用程序接口，运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域，以金融系统的应用最为突出。
4、文件数据库可能是SqlCe、Access、Sqlite 问题七：常用的数据库软件有哪些 1）MYSQL： MySQL是由MySQL AB开发、发布和支持，是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器，是目前最受欢迎的开源SQL数据库管理系统。
在使用sqlite时有什么需要注意的地方吗
1、创建SQLite数据库要使用SQLite数据库，首先需要创建一个数据库。可以使用SQLiteOpenHelper来创建数据库。SQLiteOpenHelper是一个抽象类，它提供了四个方法：onCreate：当数据库第一次创建时调用。
2、其次需要注意的是不同数据库所拥有的函数不一样，要去确定sqlite的函数与MySQL的函数有哪些不一样，或者哪些sqlite有而mysql没有这个函数。
3、约束 Constraints 在SQLite数据库中存储数据的时候，有一些数据有明显的约束条件。 比如一所学校关于教师的数据表，其中的字段列可能有如下约束：年龄 - 至少大于20岁。
4、删除数据：在SQLite中删除数据需要使用DELETE语句，可以删除表中的指定行。删除数据的目的是为了清理不需要的数据，以便数据库可以更好地管理和维护。
5、在sqlite中，可以用以下方法防止插入重复数据：设置表的联合主键 在INSERT语句中添加OR IGNORE，即可。
在大数据时代,关系型数据库有哪些缺点
1、关系模型数据库的缺点：由于存取路径岛屿用户是隐蔽的，查询效率往往不如格式化数据模型。为了提高性能，数据库管理系统必须到用户的查询请求进行优化，因此增加了开发数据库管理系统的难度。
2、缺点：读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；固定的表结构，灵活度稍欠；高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。黑马程序员的公开课上就讲过，特别详细一听就懂。
3、加速表和表之间的连接；在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。缺点：索引需要占物理空间。
4、②基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；③存储数据的格式：nosql的存储格式是key，value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
5、随着互联网web0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。
只有hive才能数据分层吗,sqlite能不能分层呢?
1、“面向主题的”数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
2、软件系统的分层结构：第一层：基础架构基础架构指云平台、操作系统、网络、存储、数据库和编译器等。随着目前云计算越来越普及，很多的中小型公司都选择了大公司的云计算平台，而不是自己研发和维护基础架构。
3、Application Data Service（应用数据服务）。该层主要是提供数据产品和数据分析使用 的数据，一般会存放在ES、MySQL等系统中供线上系统使用，也可能会存在Hive或者Druid中供数据分析和数据挖掘使用。
4、分层方法： （1）专题分层：每个图层对应一个专题，包含某一种或某一类数据。如地貌层、水系层、道路层、 居民层等。 （2） 时间序列分层： 即把即把不同时间或不同时期的数据作为一个数据层。
5、Hive用于数据校验 Mysql可以用于指标计算结果的存储 数据分层 数据源：目前数据源主要是Binlog，通过Canal监控各个业务系统的Mysql，将binlog发送至kafka。
