企业级项目

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。

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。

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。

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。

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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。