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　　你已经听说过大数据分析所需的顶级技能。你知道你应该从哪里开始吗?你可以获得的最简单，最重要的技能是SQL。在开发此技能之前，你必须了解SQL在大数据分析中的作用，以及为什么每个大数据分析专家都将SQL标记为对大数据分析家重要的一门。因此，让我们探讨一下SQL对大数据分析的重要性。
 

 

　　SQL是所有关系数据库的标准查询语言。它也是当前使用SQL作为关系数据库的关键API的大数据平台的标准。我们将逐步介绍SQL的一些关键方面及其在大数据分析定义的当前情况下的有效性。然后，我们将继续学习大数据分析所需的SQL关键要素。
 

　　SQL在大数据分析中的重要性
 

　　大数据分析是对数据的研究和分析。为了分析数据，我们需要从数据库中提取数据。这就是SQL出现的地方。关系数据库管理是大数据分析的重要组成部分。尽管许多现代行业已经使用NoSQL调整了产品管理，但是SQL仍然是许多CRM，商业智能工具和办公室运营的理想选择。
 

　　许多数据库平台都是以SQL为模型的。这是因为它已成为许多数据库系统的标准。实际上，诸如Hadoop，Spark之类的现代大数据系统利用SQL来维护关系数据库系统和处理结构化数据。Hadoop提供了批处理SQL的功能，而Impala和Apache Drill提供了交互式查询功能。
 

　　你知道Hadoop对大数据分析的重要性吗?
 

　　另一方面，Apache Spark使用功能强大的内存SQL系统来加速查询的处理。
 

　　此外，为了成为大数据分析家，必须具备SQL知识。大数据分析的许多面试问题都始于SQL查询。因此，SQL对于大数据分析至关重要。因此，根据以上描述，我们得出以下结论：
 

　　1)大数据分析家需要SQL才能处理结构化数据。该结构化数据存储在关系数据库中。因此，为了查询这些数据库，大数据分析家必须具有良好的SQL知识。

　　2)事实上，像Hadoop这样的大数据平台提供了扩展，用于查询SQL命令以通过HiveQL处理数据。

　　3)为了通过创建测试环境来对数据进行实验，大数据分析家将SQL作为其标准工具。

　　4)为了对存储在关系数据库(如Oracle，Microsoft SQL，MySQL)中的数据进行数据分析，我们需要SQL。

　　5)SQL对于执行数据整理和准备也是必不可少的。因此，在使用各种大数据工具时，将使用SQL。
 

　　大数据分析需要哪些SQL技能?
 

　　有抱负的大数据分析家必须具备以下必要的SQL技能：
 

　　1、关系数据库模型知识
 

　　甲关系数据库模型系统(RDBMS) 是用于有志大数据分析家的主要和最重要的必要的概念。为了存储结构化数据，你必须深入了解RDBMS。然后，你可以通过SQL访问，检索和操作数据。RDBMS是每个数据平台的标准。甚至高级大数据平台也包含用于处理结构化信息的RDBMS部分。
 

　　2、SQL命令知识
 

　　大数据分析家必须了解以下以下SQL命令-
 

　　1)数据查询语言

　　2)数据处理语言

　　3)数据定义语言

　　4)数据控制语言
 

　　3、空值
 

　　Null用于表示缺失值。包含Null值的字段在表中为空白。但是，空值不同于零值或包含空格的字段。
 

　　4、索引
 

　　借助特殊的查找表，数据库搜索引擎可以轻松地连续定位值。使用SQL索引，我们可以快速将数据加载到数据库中。
 

　　5、加入
 

　　表联接是大数据分析家必须知道的关系数据库的最重要概念。有两种类型的联接-内部联接和外部联接。然后将它们进一步分为内，左，右，满等。
 

　　6、主键和外键
 

　　主键代表数据库中的唯一值。借助主键，我们可以区分每一行并从数据库中进行记录。另一方面，外键用于将两个表连接在一起。
 

　　7、子查询
 

　　子查询是嵌套在另一个查询中的嵌套查询。SQL中有四个重要的子查询-SELECT，INSERT，UPDATE和DELETE。它将信息返回给主查询。
 

　　8、创建表
 

　　大数据分析利用组织的关系表，因此，有必要知道如何在SQL中创建表。