作为企业的应用核心，oracle数据性能和可用性是系统稳定的基础

 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

 利用Python的自然语言处理包，可以方便的进行语言识别和理解。

 Spark是Apache的一个顶级项目,是一个快速、通用的大规模数据处理引擎。

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

azkaban是一个开源的任务调度系统，用于负责任务的调度运行（如数据仓库调度），用以替代linux中的crontab。

学习数据库建模、sql优化相关知识

apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。

如何搭建大数据平台技术架构？有没有好的大数据平台架构案例

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它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、组服务等。

在Oracle中如何定义自己的数据类型

 详细介绍Oracle支持的各种数据类型，以及使用原则。

 SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。

 存储过程优点是性能高，缺点是可移植性差，难以维护，应该怎么结合需求设计呢？

 索引可以提高查询效率，但是也会造成update/insert/delete的操作重建索引带来的效率问题。

索引是否真的在最终的中起作用，会受 SQL的写法影响。

 关系表的主键是非常重要的设计约束，如何设计才能保证唯一性、稳定性，并且高性能呢？

 多些实例资料

希望全面介绍存储、运行、访问。

求 传感器以及相应的数据处理技术相关资料

 表、列、索引、主键、外键....