企业级管理

PowerDesigner 集成业务流程、应用程序（UML）和数据建模功能，通过强大的元数据管理，帮助企业高效构建和重构应用系统。

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

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，具备高吞吐量、低延迟的特点，广泛应用于实时数据流的处理。Kafka的基本架构包括生产者、消费者、主题和分区。搭建Kafka集群时，需要配置ZooKeeper来管理集群状态。操作集群的方式包括命令行工具和API调用，能够方便地进行主题创建、删除和数据生产、消费等操作。Kafka的消费策略包括自动和手动提交位移，确保消息的可靠传递和处理。负载均衡机制保证了数据分布的均匀性和处理的高效性。

这份MySQL手册简明扼要地列出了企业中最常用和基本的命令，同时提供了多个实例供参考。

本指南全面涵盖 SQL Server 2008 的安装、升级、T-SQL 优化、XML 处理、CLR 集成、应用程序开发、端点、Service Broker、Integration Services、配置、安全管理、数据加密/解密、备份/还原、高可用性、对象查询以及性能监控等主题。

提供企业级实时数仓项目代码，供技术人员参考和学习。

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。

《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。

MySQL 企业级监控功能强大，可帮助企业及时发现并处理问题，确保数据库稳定运行。

在IT行业中，基于ASP.NET构建的物品和人员管理系统是一种常见的企业级应用，结合了Web技术和数据库管理，用于高效追踪和管理物品与人员信息。ASP.NET是由Microsoft开发的强大Web应用程序框架，支持使用C#、VB.NET等语言构建动态、交互式的Web服务和网站。MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统，提供高性能、高可靠性和易用性，广泛用于数据存储和处理。系统中使用JavaScript实现动态交互，例如表单验证、页面动画和AJAX数据传输，提升用户体验。MySQL数据库后台支持数据存储和查询，包含物品表、人员表和借用记录表等多个表，通过SQL语句确保数据一致性和完整性。ADO.NET作为.NET Framework提供的数据访问组件连接各种数据库，开发者可使用DataSet、DataTable和DataAdapter处理数据，或利用Entity Framework等ORM工具提高开发效率。系统还涉及角色权限管理和安全控制，通过ASP.NET提供的Forms Authentication和Role Provider限制用户对特定页面和功能的访问。