企业级大数据平台开发热门框架实战详解

《大数据Spark企业级实战》详解了企业级Spark开发所需的技能，涵盖Spark架构、集群搭建、内核解析、SQL、MLLib、GraphX、Streaming、Tachyon、SparkR、多语言编程、问题及调优等。通过结合源码，本书深入解析了Spark内核和四大子框架，并提供了Scala快速入门实战内容。掌握本书内容后，读者将具备胜任大多数企业级Spark开发所需的知识。本书从实战出发，帮助读者从零起步学习Spark企业级开发所需的全部核心内容。

构建企业级大数据平台：架构与实战 本资源提供企业级大数据平台构建的完整指南，涵盖从基础架构设计到实用开发代码的全面内容。 核心内容： 大数据平台架构设计原则与最佳实践 主流大数据组件选型与集成策略（Hadoop、Spark、Kafka等） 数据采集、存储、处理、分析流程构建 平台安全、监控、运维体系建设 实用开发代码示例，加速项目落地 适用对象： 大数据架构师 大数据开发工程师 数据科学家 对大数据技术感兴趣的技术爱好者

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

专为大规模数据处理设计 开源并行计算框架 继承Hadoop MapReduce优点 中间结果保存在内存，避免重复读写 适用于数据挖掘、机器学习等需要迭代的算法

本书聚焦 Spark 在企业级大数据应用中的实践经验，深入浅出地讲解了 Spark 的核心概念、架构原理和应用技巧。本分卷作为系列的第一部分，将重点介绍 Spark 的基础知识、编程模型以及在数据处理和分析方面的应用案例。

最新升级版19章课程中，增加了Flink CDC的内容，覆盖Flink 1.12与ClickHouse 21.4.5.46的最新版本。Flink作为高薪大数据工程师必备技能，正迅速成为企业级大数据实时分析的首选工具。本课程从原理出发，通过案例驱动方式，系统讲解Flink开发的各个方面，同时引入ClickHouse作为热门OLAP引擎，帮助学习者构建完整的大数据实时分析应用。学习者将通过六大核心模块深入理解Flink，从而快速掌握并应用于实际项目中。

企业级Hadoop 2.x项目实战课程主要面向对大数据开发和运维有实际需求的企业和个人。Hadoop作为一个分布式存储和计算的框架，已被广泛应用于处理大规模数据集。在当今的大数据时代，掌握Hadoop技术已经成为企业IT人才必备的技能之一。课程的授课对象主要是具备一定的软件开发经验和计算机专业知识的在职人员。通常要求具备本科以上学历、至少一年的软件开发经验，并且熟练掌握Java编程语言。此外，对于希望进入大数据云计算行业的人来说，良好的英语基础也是必要的，以便能够阅读和理解英文技术文档。课程内容涵盖了大数据平台的基础环境搭建、文件日志分析项目、数据实时查询项目、机器学习与实时计算项目等。这些项

大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统项目课程，包含课件及代码下载。本项目课程全面涵盖互联网公司对海量用户浏览行为和业务数据分析的需求，以及企业数据管理和运营。

大数据理解: 企业级Hadoop和流数据分析