理论参考

威廉·H·因蒙, “建立数据仓库”, 约翰·威利父子公司, 1996。 约翰·拉德利, “运营数据存储：制定有效策略”, 数据仓库：专家实用建议, 普伦蒂斯·霍尔出版社, 纽泽西州恩格尔伍德悬崖, 1997。 斯蒂芬·R·加德纳, “建立数据仓库”, ACM 通讯, 1998 年 9 月, 第 41 卷, 第 9 期, 52-60。 道格拉斯·哈克尼, Http:// www.egltd.com, DW101：实用概述, 2001 彼得·R·米姆诺, “宏伟蓝图 - 布里欧如何在数据仓库市场中竞争”, 向布里欧技术公司的演示文稿 - 1998 年 8 月 4 日。 亚历克斯·伯森, 斯蒂芬·史密斯, 库尔特·瑟林, “为 CRM 构建数据挖掘应用程序”, 麦格劳-希尔, 1999 马丁·施塔特, 安卡·瓦杜瓦, 托马斯·维特利, “元数据在数据仓库中的作用”, 2000 威廉·H·因蒙, 肯·鲁丁, 克里斯托弗·K·巴斯, 瑞安·索萨, “数据仓库性能”, 约翰·威利父子公司, 1999

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Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高速传入的数据。 PySpark PySpark 是 Spark 的 Python API，允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口，方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。

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