2018年前

最新版本的2018年度行政区划数据sql文件，包含字段： ID char(6) NAME varchar(64)

Apress出版社发布的2018年SQL初学者指南，质量有保证，适合快速掌握SQL的人群。

中国信通院发布的《大数据白皮书》 和 中国电子技术标准化研究院发布的《大数据标准化白皮书》

随着时间的推移，2017年的区划代码表被更新为2018年版本，以反映最新的统计地区划分。这一更新是为了确保统计数据的准确性和实时性。

这篇文章探讨了1999年至2018年期间香港房地产价格的变化趋势，包括单月、季度和年度数据，涵盖香港岛、九龙和新界等不同地段。

这份由中国信息通信研究院发布的白皮书，对2018年国内外大数据产业发展现状、趋势及政策进行了深度分析。

2018年美团点评技术文章集合涵盖前端、后端和大数据等多个技术领域。

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

包含网络整理题目和最新考试真题，多数题目提供中文翻译和解释。 该题库为ANKI导出包，可直接导入ANKI软件进行背诵学习，无法直接打开。 推荐使用ANKI背题，类似各种记单词软件，ANKI根据用户回答难度在特定天数后提醒复习。简单题目复习间隔较长，难题则较短。

本书描述了大数据技术的兴起以及Spark在整个大数据堆栈中的角色。它比较了Spark和Hadoop，并指出了Hadoop的一些缺点在Spark中得到了克服。本书主要关注Spark的深度架构以及我们对Spark RDD的理解，以及RDD如何补充大数据的不可变性，并通过惰性评估、可缓存和类型推断来解决这些问题。它还涉及到Spark的高级主题，从Scala的基础知识和核心Spark框架开始，探讨Spark数据框架、使用Mllib的机器学习、使用Graph X的图分析和使用Apache Kafka、AWS Kenisis和Azure Event Hub的实时处理。然后，它进一步探讨了使用PySpark和R的Spark。本书重点关注当前的大数据堆栈，检查与当前大数据工具的互动，其中Spark是所有类型数据的核心处理层。本书适用于从事数据工程和科学的工程师和科学家。