构建企业级Oracle高可用数据库架构的实战经验

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

《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。

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

MySQL MHA高可用架构实战指南 MHA概述 MHA（Master High Availability）是一款专门为MySQL设计的开源高可用解决方案。它通过监控主节点的状态，并在主节点故障时自动将其中一个从节点提升为新的主节点，从而保障数据库服务的连续性。 架构搭建步骤 环境准备: 部署至少三台服务器，分别作为MHA管理器节点、MySQL主节点和从节点。 MySQL配置: 配置主从复制，确保数据一致性。 MHA安装: 在管理器节点上安装MHA软件包。 MHA配置: 配置MHA监控主节点，并设置故障转移策略。 测试: 模拟主节点故障，验证MHA自动故障转移功能。 MHA优势 高可用性: MHA能够有效减少数据库宕机时间，提升服务可用性。 数据一致性: MHA确保故障转移后数据的一致性，避免数据丢失。 易于部署: MHA安装配置简单，便于运维管理。 实战案例 本节将通过一个具体的案例，演示如何使用MHA搭建高可用的MySQL环境，并进行故障模拟测试。 总结 MHA是一款成熟稳定的MySQL高可用解决方案，能够有效提升数据库服务的可靠性和稳定性，是企业级MySQL部署的理想选择。

历经牛新庄项目洗礼，积累了丰富的DB2实战经验。

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。

我与DB2数据库打交道多年，积累了一些实战经验，希望能与大家分享，共同提升数据库技能。

通过学习 MySQL 5.6 全套教程，我成功将所学知识应用到实际项目中，并有效解决了项目需求。

Redis配置与企业级应用架构详尽解析，互相学习，共同进步。