企业级持久化

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PowerDesigner 企业级建模利器
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。
Apache Spark企业级实战版
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企业级消息队列
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。
MySQL企业级应用必读手册
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。
企业级实时数仓代码参考
提供企业级实时数仓项目代码,供技术人员参考和学习。
Spark企业级大数据应用(一)
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
《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 企业级监控助力问题及时解决
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。
Spark企业级大数据项目实战指南
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。
构建企业级大数据平台:架构与实战
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