1、哈哈，入门级选手。ARM可以用LINUX操作系统，不过那是裁剪后的，总大小只有几十兆。是计算机上的LINUX的剪切版。
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2、linus是嵌入式可用的操作系统之一，嵌入式开发到后面必须用操作系统，除非你把嵌入式当单片机用，这时候就不需要。当你在嵌入式下用操作系统的时候，可以选择的操作系统有5，6个。
3、所有ARM系列都可以选择象单片机一样的开发裸机程序，大部分也可以装一个系统。
首先我们打开一个要操作的数据表，如下图所示，我们需要给name字段添加索引。接下来我们就可以通过create index来添加索引了，如下图所示，on后面的内容别丢掉了。
把它们建成主键就可以了。如果这两个字段是可空的，那就建唯一索引。
一张表可以有多个非聚集索引（物理顺序和键值顺序不一定相同）create index stu_idx2 ON Student(StuName) ---非唯一索引 唯一索引的列不能有任意两行相同的值，非唯一索引的列值可以重复 有问题再追问吧，望采纳。
也就是说数据库表可以建4种索引：主索引、候选索引、普通索引、唯一索引。但自由表只能建立3种索引：候选索引、普通索引、唯一索引。
当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，如果在stuInfo表中的学员员身份证号(stuID) 列上创建了唯一索引，则所有学员的身份证号不能重复。提示：创建了唯一约束，将自动创建唯一索引。
阶段一：学习入门知识。在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。阶段二：【Java基础】。Java是目前使用最为广泛的编程语言，适合作为大数据应用的开发语言。阶段三：Scala基础。Scala是一种多范式的编程语言。
探索强化学习 强化学习是机器学习中最有效而又鲜有发现的领域。今年，你可以下定决心研究下这个领域。虽然很有挑战性，但是一定值得你去尝试。无人汽车、无人侦察机就是强化学习的硕果。
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
1，Java用的不深，把Javase部分吃透就行。2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂。3，Mapreduce和Spark开发。4，Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。
大数据学习路线：Java编程基础、mysql数据库、Linux操作系统、hadoop生态体系、Spark生态体系、Flink流式处理框架。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。Java编程基础。
大数据技术的学习内容有很多，包括：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
