Oracle下搭建ArcGIS企业级地理数据库

企业级项目里的数据库选型，InformixDB其实是个被低估的好手。它是 IBM 家的老牌关系型数据库，擅长大数据、高并发场景，比如金融交易、物联网那类对实时性和稳定性要求高的系统。 SQL 支持全、事务控制快、压缩功能也不错，数据量大了也不怕，查询照样能飞。你甚至能开着库做热备份，不打断业务，嗯，这点真挺香。 它的分区表功能实用，大表拆着用，查询效率马上就上来。再配合MVCC，事务那叫一个流畅，数据一致性也不用你操心。 云平台部署没问题，支持多系统运行。开发接口也全，ODBC、JDBC都有，跟现有系统对接没啥门槛。 安全性这块做得也还行，细粒度权限控制、加密、审计日志都有，挺适合有合规需求的

企业级项目的实战经验，Spark的各种用法全都拎得清楚。大数据 Spark 企业级实战版.pdf这本资源，适合已经入门、想往项目里落地的你。不光讲原理，更多是实操——任务调度、DataFrame转换、性能调优，干货挺多。 PDF 里的案例用的是真实场景，像是电商点击流、日志实时，通俗易懂，代码也不绕。嗯，看着学，你会发现Spark Streaming也没那么玄乎，实时+离线一体化，思路清晰。 配合下面这几篇文章一起看，效果更好： 大数据 Spark 企业级实战详解，结构更系统，适合搞全栈方案的你 Spark2.x 企业级项目实战：实时统计+ETL，专注实时链路的朋友值得一看 Sp

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。

Spark 企业级实战这本书挺适合有一定基础的开发者，尤其是想深入了解 Spark 在企业中的实际应用的朋友。它的内容比较全面，从典型的企业案例讲起，再到深入 Spark 的内核源码，内容相当有深度。你要是对大数据有兴趣，这本书肯定能给你带来不少启发哦。是它的中文版 PDF，带有目录，挺方便查阅的。无论是你要在公司项目中用到 Spark，还是自己探索一些底层实现，都能从中获得多实用的知识。你如果想从源码角度理解 Spark 的工作原理，看到它是怎么海量数据的，真的是不错的选择。

这份数据库详细搜集了中国各省市区的地理信息。

企业级大数据平台里的老熟人，FusionInsight绝对算一个。华为出品，靠谱性还挺有保证的。它把常用的Hadoop 组件都打包搞定了，还做了不少增强，比如HBase 的弹性伸缩、YARN 的资源调度优化这些，省得你一个个手动调配置，省心不少。 Manager 的系统监控做得也还不错，出事了能第一时间知道，集群管理一目了然，适合团队用。部署方面，FusionInsight 给的文档比较全，从组网方案到软硬件要求都说得蛮细，别怕踩坑。 应用场景上，它比较适合金融、运营商这种对数据要求高的行业。像风控、反欺诈、流量这些用起来都挺顺手。架构方面，组件之间分工明确，HDFS负责存储，MapReduc

Spark 的企业级实战教程，讲真，挺有料的。不光讲理论，还带你一步步动手做项目。你要是对大数据这块感兴趣，尤其想搞清楚Spark到底怎么用，这套《大数据 Spark 企业级实战版 1-2》真的可以一看。 Spark 的核心架构讲得比较细，从 Master/Worker，到RDD、DataFrame这些数据结构都有提到。你要是想弄清楚 Driver 和 Executor 的关系，这部分内容别跳过。 部署配置也没少说，单机、本地、分布式环境都覆盖了，像YARN、Mesos、Kubernetes这些主流环境都讲到了。环境搭建顺利了，后面练手才轻松。 编程这块支持的语言多，Scala、Python都

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

网易数帆的 Serverless Spark 框架 Kyuubi，最近真是让我眼前一亮。企业级的稳定性，配上Serverless 的灵活性，对前端开发接入大数据，挺友好。你不需要管 Spark 的底层部署，也不用在调优上烧脑，直接调用接口就能跑数据。嗯，效率一下子就上去了。 背后的设计思路也蛮巧妙。Kyuubi 其实相当于把 Spark 封装了一层，你像用数据库一样用 Spark，连 JDBC 都支持，写起来像 SQL 那样简单直观。kyuubi-sql-engine模块做的不错，响应也快，适合批量任务或数据湖操作。 它和一些常用的数据湖技术，比如Hudi、Delta Lake、Iceberg