企业级灾难恢复

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。

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。

Active Directory 作为企业 IT 架构的关键组件，其可用性至关重要。制定全面的灾难恢复策略，确保 AD 在意外中断后能够快速恢复，对于业务连续性至关重要。 核心要素： 定期备份: 建立严格的备份计划，定期备份 AD 数据库、系统状态数据以及其他关键配置信息。 异地存储: 将备份数据存储在异地位置，以防止单点故障。 恢复测试: 定期进行恢复测试，验证备份的完整性和恢复流程的有效性。 文档记录: 详细记录恢复流程，包括步骤、责任人和联系信息。 灾难恢复方案应涵盖以下方面： 人员角色和职责: 明确定义灾难发生时各团队和人员的职责。 沟通计划: 建立有效的沟通渠道，确保信息及时传递。 恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO): 根据业务需求，设定可接受的恢复时间和数据丢失量。 测试和演练: 定期进行灾难恢复测试和演练，确保方案的有效性。 持续优化： 定期评估和优化灾难恢复策略，使其适应不断变化的 IT 环境和业务需求。 关注新技术和最佳实践，不断改进 AD 灾难恢复能力。

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。