在如今的数字化信息时代中，越来越多的数据被收集，存储和处理。可大多数数据都需要进行加工和分析，以从中提取有价值的信息。此时，一个完备的，高效的和开放的大数据库就成为了必备工具。
大数据库指的是能够存储大量数据并实现高速处理的数据库。例如，生物科学、基础科学和社会科学等领域中，都需要集成多个数据来源，得到全面而准确的数据，并使得数据之间由有意义的关联。随着大数据技术的逐渐发展，越来越多的大型数据库被构建和维护。
这里提供一些权威的大型数据库，以方便用户的访问和下载。
1. Stanford Large Network Dataset Collection (SNAP)
链接：http://snap.stanford.edu/data/index.html
SNAP数据库是斯坦福大学网络科学研究组创建的，包含来自各种社会网络平台的数据，如Twitter、Facebook和Flickr等。此外，SNAP数据库还包含了来自物理，金融和计算机科学等其他领域的数据集。其中，最著名的数据集是Twitter上的大规模社交网络数据集，包含超过4600万张图，拥有3亿个节点和45亿条边。
2. Million Song Dataset
链接：http://labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/
Million Song Dataset是由哥伦比亚大学计算机音乐研究实验室建立的。这个数据库由来自全球各地的超过一百万首歌曲组成。每首歌曲都包含了歌曲的元数据，如歌曲名、歌手、专辑等信息。此外，这个数据库还提供了歌曲特征向量，如歌曲的时间长度、音调、音量流量和声音质量等，可用于分析音乐风格和音乐推荐。
3. IMDb数据库
链接：https://www.imdb.com/interfaces/
IMDb数据库是关于电影和电视剧的全球更大的数据库之一。IMDb数据库包含电影和电视剧的各种数据，如演员、演员的角色、评论和用户评分等。此外，IMDb数据库还提供了详细的电影和电视剧信息，包括制片人、导演、电影类型等。这些数据可用于电影营销和推荐，或构建应用程序。
4. OpenStreetMap
链接： https://www.openstreetmap.org/
OpenStreetMap是一项为广泛用户提供地图服务的开源项目。OpenStreetMap数据库由社区志愿者贡献，包含全球范围内的地图数据。这些数据可以用于制作定制地图、导航和城市空间分析等。
5. NOAA数据库
链接：https://www.ncei.noaa.gov/data/
NOAA数据库是国家海洋和大气管理局（NOAA）管理的大型数据仓库。该数据库包含全球气象、海洋、海洋生物学等领域的数据。数据包括海洋表面温度、海浪、风、降雨和大气污染等信息。这些数据可用于气象预测、海洋生物学研究和气候变化分析等。
以上这些，只是大量大型数据库其中的一部分。对于研究人员和学生，这些数据库是不可或缺的工具，可以帮助获取数据、制作图表、开展分析以及进行模拟计算等。从这些大型数据库中受益，需要以完善的数据下载地址为基础条件。现在，大多数数据都可以在相关网站上免费获取，但也可以选择有偿下载，得到更多更详细的数据和服务。
无论是那种途径，保证数据安全，得到准确的数据都是学术和商业研究中最重要的基础。对于那些需要大量数据的人来说，建议多加利用这些数据库，获取最新和最全面的数据，为研究和创新带来更大的价值。
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大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些
以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程尘启御。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 之一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上更好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以之一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大旁铅数据紧密度更高的阶段。本阶段将之一次接触团队开发、产出具有前后台(之一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、 第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、 第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、 第五阶段： 初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概派岩念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、 第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在之一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、 第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、 第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是之一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持更好，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。
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目前大数据培训机构提供的课程大约有两种：一是
大数据开发
，二是
数据分析与挖码拦掘
。
大数据培训一般指大数据开发，不需要数学迟搏胡和统计学基础
，学习的内容大概有：
0基础：
之一阶段： Java开发·
第二阶段： 大数据基础·
第三阶段： Hadoop生态体系·
第四阶段： Spark生态系统·
第五阶段： 项目实战
提高银枯班：
之一阶段：大数据基础·
第二阶段：Hadoop生态体系·
第三阶段：Spark生态系统·
第四阶段：项目实战
链接:
提取码: k2g2
信息平台在大数据领域应用实践综合分析的基础上稿耐，结合信息闭灶系统、决策支持等理论，从背景趋势、体系框架、理论方法、决策分析、应用现状等方面键态春，全面、详细地对交通物流大数据决策分析体系进行了系统介绍。
常用的大数据分析软件有哪些呢
数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大数据呢，则需要是Java的一些技能，诸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。
目前市面上的BI工具，就是解决这些问题的，解放相关人员的生产力，让人员可以更多的关注业务，从而做精做大。虽说BI工具是好东西，但是如何选择一款合适自己的BI工具，这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样，如何界定就很难，更别说选择合适的工具了。
Smartbi 大数据分析工具就可以轻松的帮您解决数据分析的难题，您无需太多的技术就可以零编码掌握，拖拽化模式简单易上手。
作为国内专业领先的BI厂商，Smartbi定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革，广泛应用于金融、、电信、企事业单位等领域。
1、思迈特软件Smartbi：动静结合的数据可视化。
支持Excel内置的图形，兼容Excel的条件格式，与ECharts数据可视化（地图、词云等）强强联手；支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等，可设计复杂的仪表盘；完整ECharts 图形库，支持3D动态模型，同时支持图形扩展如：集成其他的HTML5图形控件；内嵌了百度地图接口，用户可以快速制作基于精确地理坐标信息（如经纬度）的数据地图。
思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能更佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
stm固件库哪里下载
现含核在是这个地歼老锋址了，氏晌
点这个如陆皮地址下载最新的库，3.5版的，21.1MB:
太大了，没法传悉枝送，你直接点这渣差个下载就成。
st的官方网站上，各种版本的库都能找到的，还有相关的应用文档和技术手册
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