企业项目

传统IT企业的项目，无论内部多么复杂，其物理结构都可以概括为“前台”和“后台”两部分。 前台并非等同于“前端”，它不仅包括与用户直接交互的界面，如网页、手机应用等，还涵盖了服务端实时响应用户请求的业务逻辑，例如商品查询、订单系统等。 后台不直接面向用户，而是面向运营人员，提供配置管理系统，例如商品管理、物流管理、结算管理等，为前台提供基础配置。

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。

大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统项目课程，包含课件及代码下载。本项目课程全面涵盖互联网公司对海量用户浏览行为和业务数据分析的需求，以及企业数据管理和运营。

企业级Hadoop 2.x项目实战课程主要面向对大数据开发和运维有实际需求的企业和个人。Hadoop作为一个分布式存储和计算的框架，已被广泛应用于处理大规模数据集。在当今的大数据时代，掌握Hadoop技术已经成为企业IT人才必备的技能之一。课程的授课对象主要是具备一定的软件开发经验和计算机专业知识的在职人员。通常要求具备本科以上学历、至少一年的软件开发经验，并且熟练掌握Java编程语言。此外，对于希望进入大数据云计算行业的人来说，良好的英语基础也是必要的，以便能够阅读和理解英文技术文档。课程内容涵盖了大数据平台的基础环境搭建、文件日志分析项目、数据实时查询项目、机器学习与实时计算项目等。这些项目紧密贴合企业实际开发中遇到的技术问题和需求，如SQL on Hadoop的企业大数据应用、数据深入分析的机器学习与图形计算、实时的流式计算等。学习者将通过这些项目实践，提升自己的实战能力和架构级别的知识水平。Hadoop 2.x版本的课程尤其强调对Hadoop生态系统各组件的实际应用能力，包括但不限于HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Pig等。在学习过程中，学员将接触到企业级大数据平台的搭建和使用，如CDH5.3.x。课程通过实战项目驱动，帮助学员快速掌握Hadoop 2.x的各项技术，并具备独立完成大数据相关工作的能力。教学方式方面，云帆大数据学院采用了“保姆式手把手教学”和“教授式点拨教学”相结合的教学方法，这有助于学员在短时间内提升自己的专业技能，快速适应大数据领域的工作环境。这种教学方式尤其适合在职人员，他们可以在紧张的工作之余，高效地学习和掌握必要的大数据开发技能。云帆大数据学院还强调了对学员的就业服务支持。学院会提供相应的就业指导、面试辅导等服务，帮助学员顺利实现职业转型或者技术提升。通过这些服务，学员可以在学习期间就建立起自己在大数据领域的职业发展路径。关于课程的费用和开课情况，学员可以通过云帆大数据学院提供的官方网站或报名流程了解详细的学费情况以及具体开课时间。学院提供在线教育的方式，方便学员随时随地学习。同时，学院还鼓励学员在学习过程中积极提出疑问，并为学员提供答疑服务，以确保学员能够真正理解和掌握课程中的知识要点。云帆大数据学院提供的企业级Hadoop 2.x项目实战课程，不仅能够让学员在理论与实践上得到全面的提升，

适用于企业级项目开发的MySQL数据库SQL优化，涵盖了关键优化策略和实施方法。

生产异常事件管理支持生产过程中的异常事件反馈、处理和跟踪，最终提供了造成停工原因、时间及责任部门的统计分析数据。结合移动智能交互终端的多源信息实时采集和基于组件技术的生产设备可视化动态监控等关键技术，构建了面向数字化制造车间系统管理的MES系统。贵州某航天企业的案例表明，实现了生产能耗管理、生产进度监控管理和生产协同化管理，解决了生产设备运行效率不高、生产管理水平较低以及生产设备能耗大等问题。

这个企业网站项目是基于微软的Visual Studio 2005开发环境，采用C#编程语言，结合Access数据库系统构建。它为学习和研究提供一个理想的平台，特别适合初学者深入了解C#编程和网站开发。文章详细介绍了项目中的关键知识点，包括三层架构的概念，即表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）和数据访问层（DAL）。这种结构有助于提高代码的可维护性和重用性。另外，还讨论了后台管理代码优化的重要性，包括系统安全和效率的提升，以及SEO中的关键字管理和系统错误日志记录。Access数据库作为轻量级工具，在小型项目和学习中非常实用，但在处理大数据或高并发场景时需要谨慎。通过这个实例项目，您将掌握C#编程的基础语法、三层架构设计、Access数据库的应用，以及后台管理和错误日志记录等关键技能，对企业级网站开发有很大帮助。

项目边界与管理之道 项目范围定义了项目的边界，明确了需要完成的工作以及要交付的产品或服务。有效的范围管理对项目成功至关重要，它确保项目团队专注于既定目标，避免范围蔓延，从而控制成本、进度和质量。 范围变更控制 项目进行中，范围变更不可避免。关键在于有效控制变更，将负面影响降至最低。 1. 变更请求流程: 建立规范的变更请求流程，包括提交、评估、审批、实施和跟踪等环节。 2. 变更影响评估: 评估变更对项目成本、进度、质量、资源等方面的影响，为决策提供依据。 3. 变更控制委员会: 成立由关键干系人组成的委员会，负责审查和批准变更请求。 4. 范围基线管理: 明确项目范围基线，并与变更请求进行对比，确保变更在可控范围内。 5. 沟通与协作: 及时与干系人沟通变更情况，确保项目目标的一致性。 通过有效的范围管理，项目团队能够更好地掌控项目边界，确保项目按计划完成，实现预期目标。

为学习greenplum数据库的个人和企业提供专业指导

将训练文件“AP_train.txt”和测试文件“AP_test_par.txt”添加到数据目录。 运行命令“./MineDataSet.sh”。