SQL可以獨立完成數據庫生命周期中的全部活動，包括定義關系模式、錄入數據、建立數據庫、査詢、更新、維護、數據庫重構、數據庫安全性控制等一系列操作，這就為數據庫應用系統開發提供了良好的環境，在數據庫投入運行后，還可根據需要隨時逐步修改模式，且不影響數據庫的運行，從而使系統具有良好的可擴充性。

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1. Spark2.x 快速入門教程

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/809

學習人數: 1.1k

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Spark已經進入了2.0時代，引入了許多優秀的特性，極大地提高了性能，使API更易于使用。在編程方面，實現了離線計算和流計算API的統一，以及spark SQL和hive SQL操作API的統一!

2. SQLAlchemy 基礎教程

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該項目引導使用者掌握用SQLAlchemy連接MySQL數據庫，為學習網站創建數據表，并介紹使用SQLAlchemy的簡單curd操作和使用faker生成測試數據。

3. 數據庫系統實驗

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/1772

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該項目從SQL的概念入手，學習和實踐MySQL數據庫中常用的SQL語法和約束、索引、查看、選擇查詢、修改和刪除等基本操作。

4. Python 實現一個輕量型數據庫

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/914

學習人數: 1.2k

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該項目是利用Python開發一個輕量級數據庫，從數據庫需求分析、架構設計，到模塊化功能，依次實現一個數據庫的最終組合。功能模塊包括數據庫調度的核心引擎模塊、數據庫模塊、數據表模塊、數據表字段模塊、數據鍵值約束函數、執行條件模塊、SQL語法解析模塊，實現了類似MySQL的命令行交互，SQL結構化查詢語句可以直接使用沒有代碼。

5. 大數據帶你挖掘打車的秘籍

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出租車是我們生活中經常乘坐的一種交通工具，但乘坐出租車的難度也限制了我們更好地利用這種交通工具。在哪里打車比較容易?什么時候打車比較容易?該項目將帶您學習如何應用spark sql和機器學習技巧，以城市出租車軌跡數據為例，通過數據可視化展示分析結果。

6. Spark 和 D3.js 分析航班大數據

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在該項目中，我們將通過一個例子來學習飛行數據可視化的技術。在飛行數據分析實驗中，我們可以學習如何使用OpenRefine進行簡單的數據清理，以及如何通過Spark提供的DataFrame、SQL和機器學習框架等工具對航班起降記錄數據進行分析，試圖找出航班延誤的原因，預測航班延誤。在數據可視化實驗中，我們可以學習d3.js中數據讀取、插值、元素選擇、屬性設置等api的使用。

7. SQLMap 基礎入門

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SQLMap是一個自動化的SQL注入工具。它的主要功能是掃描、發現和利用給定URL的SQL注入漏洞。目前支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL server等主流數據庫，在Microsoft Access等主流數據庫中，SQLMap的常用功能包括檢測注入點、列出數據庫賬號密碼、暴力破解數據庫名、表段名、字段名等，可以通過許多腳本擴展各種函數。該項目構建DVWA和MySQL數據庫環境，并通過實例帶您輕松使用SQLMap。