Spark大数据商业实战三部曲源码及资料.zip

传智博客的大数据课程笔记，分为三个阶段，涵盖了大数据的概念、技术和应用。

李兴华的 Oracle 文档，整理得还挺用心的，尤其适合刚上手或者有点基础但想再进阶的朋友。三份 Word 文档，从安装配置到存储管理，再到性能调优，内容一步步展开，不会一下子就甩给你一堆术语，讲得还挺接地气。 oracle01.doc讲的是 Oracle 的安装和基础配置。像什么创建数据库实例、配网络服务这些，都有写。嗯，还有像SQL*Plus和Enterprise Manager这种常用工具怎么用，也说得蛮清楚。 oracle02.doc就比较偏向数据结构那块了，比如表空间、回滚段、控制文件这些概念怎么用，怎么优化。还顺带讲了下 SQL 语法和查询技巧，适合边学边练。 oracle03.d

找到这三部教学资源确实不容易。

Spark+AI Summit Europe 2019 的第三部分 PPT，内容相当丰富，适合想了解数据和 AI 结合玩法的同学。为期三天的大会汇聚了 1700 多名技术人，聊的全是干货，像是Apache Spark、TensorFlow、MLflow、Delta Lake这些热门技术。资源整理得挺全，PPT 是打包的，记得去原网站拿解压密码哦。 讲 Delta Lake 的结构设计，还有怎么跟Spark Structured Streaming配合实时数据，内容讲得比较实在。适合你平时要做数据湖或者实时计算的场景。 还有一些相关资料也推荐你一起看看：比如 Delta Lake 架构文档，或者

本课程包含Spark大数据全套知识体系，从基础概念讲解到实战案例演示，为你全面掌握Spark提供完整学习路径。

本大数据Spark实战视频培训课程包括Spark虚拟机安装、表配置、平台搭建、Scala入门、集群通信、任务调度、持久化等实用内容。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的通用并行框架，与Hadoop MapReduce相比，Spark能够将中间输出结果保存在内存中，无需频繁读写HDFS，因此更适用于数据挖掘和机器学习等迭代算法。

大数据算法的源代码合集，Hadoop 的MapReduce和 Spark 的各种玩法全都有，挺适合边学边练的你。Hadoop 的HDFS分布式文件系统能让大文件拆着存，容错能力也不错，搭配MapReduce写批，搞个词频统计啥的挺顺手。Spark 就更灵活了，内存计算的RDD性能拉满，写个实时或者机器学习任务还挺快。MLlib、Spark SQL、Streaming都能试试。资源里直接给了Map和Reduce的函数示例，适配场景还蛮全的，像清洗数据、合并结果、跑模型这些都能搞。DataFrame和Spark SQL的写法也有覆盖，嗯，文档看着舒服，代码还算清晰。你要是刚上手大数据，可以直接照着

DB2 的第三部分资料挺实用的，适合日常开发中要频繁接触 SQL 操作的场景。文档是网友分享的资源，实战内容多，语句例子也比较贴近业务场景，拿来就能用。 事务、索引优化、SQL 调试这些内容都有覆盖，不只是理论，多地方讲了怎么查询慢、锁冲突这些常见问题。你要是刚开始接触 DB2，或者项目突然改用它，下载下来翻一翻，能省不少时间。 资源是压缩包形式，文件名是DB2 数据库实战手册详尽指南.part3.rar，可以从这里下载。配合前面两个部分看，内容更完整。哦对了，如果你手头还有 part1、part2，记得一起整理好，查资料的时候会方便多。 除了这份，还有一些拓展资源也挺不错： db2 资

黑白分明的逻辑结构、企业级的实战案例，还有不少实用的优化技巧，《大数据 Spark 企业级实战版》这本书整体感觉挺“落地”的。不是那种只讲概念的书，而是从安装部署到集成优化都讲得蛮细，适合拿来边看边上手。 核心技术用得比较“实在”，像RDD、Spark SQL、Spark Streaming这些模块，全都有案例带你跑通流程。比如用Spark Streaming搞实时日志，或者拿MLlib做个简单推荐系统，书里都有实战。 嗯，另外还有不少企业开发中经常踩的坑，比如内存管理、任务调度，它也有详细说怎么调优。这些内容不光能帮你写出能跑的程序，更重要是能跑得快、跑得稳。 代码语言支持也比较全，Scal