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

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。

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。

这份数据库详细搜集了中国各省市区的地理信息。

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

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。

HortonWorks 的 HBase 企业级应用，讲得还挺透的，尤其是对一些新特性和实战场景，蛮有参考价值的。讲的是怎么用 HBase 做企业级数据存储的，比如数据量一大，怎么保证写入不卡、查询不慢。对你在做分布式系统或者搞大数据存储的同学来说，挺实用的一份资料。 HBase 的新特性得比较细，比如在大规模数据时怎么用RegionServer优化性能，还讲了Bloom Filter的实际作用，不只是讲原理，更多是怎么用，踩过哪些坑。 而且这套资料不仅是 PPT，还有实际的企业应用案例，结合使用环境，听着不空洞。比如你现在在用Hadoop或Hive，想加个HBase模块来做低延迟查询，这里面就

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