企业级ETL平台

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

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。

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