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。

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。

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

《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。

大数据的必备技能，Hadoop和Spark的组合算是老搭档了。能搞定几亿条交易记录的购物篮，速度还挺快，适合搞电商或广告推荐的同学用着玩。像K 均值、KNN和朴素贝叶斯这些经典算法，不光讲得细，应用场景也举得蛮清楚。你要做个聚类或者分类项目，直接抄作业都行。超大规模的基因组数据也有提到，像 DNA、RNA 测序，内容够硬核。搞科研的、做生信方向的同学，参考价值挺大。马尔可夫链和朴素贝叶斯一起用来做市场预测，思路还蛮新鲜的。可以拿去优化一下自己的推荐逻辑，或者搞点用户行为预测，效果还不错。还有成对文档相似性和推荐算法的实战案例，用Spark跑推荐系统，性能蛮稳，代码也不复杂，像ALS那种协同过滤