理解大数据 企业级Hadoop和流数据分析

大数据Spark企业级实战详解

《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。

spark 14 2024-04-30

Spark企业级大数据应用（一）

本书聚焦 Spark 在企业级大数据应用中的实践经验，深入浅出地讲解了 Spark 的核心概念、架构原理和应用技巧。本分卷作为系列的第一部分，将重点介绍 Spark 的基础知识、编程模型以及在数据处理和分析方面的应用案例。

spark 16 2024-06-30

利用R和Hadoop进行大数据分析

本书致力于探讨如何通过R和Hadoop平台实现可扩展的数据分析操作。适合数据科学家、统计学家、数据架构师和工程师，帮助他们处理和分析大规模信息。

Hadoop 8 2024-08-10

大数据分析

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据挖掘 12 2024-10-12

深入理解大数据分析（2012）.pdf

企业级Hadoop和流数据的大数据分析深入探讨

算法与数据结构 13 2024-07-24

构建企业级大数据平台：架构与实战

构建企业级大数据平台：架构与实战 本资源提供企业级大数据平台构建的完整指南，涵盖从基础架构设计到实用开发代码的全面内容。 核心内容： 大数据平台架构设计原则与最佳实践 主流大数据组件选型与集成策略（Hadoop、Spark、Kafka等） 数据采集、存储、处理、分析流程构建 平台安全、监控、运维体系建设 实用开发代码示例，加速项目落地 适用对象： 大数据架构师 大数据开发工程师 数据科学家 对大数据技术感兴趣的技术爱好者

Hadoop 14 2024-05-23

企业大数据分析与现代企业制度

现代企业制度是规范化建立的完善企业制度，以有限责任为核心，重点强调产权清晰、职责明确、管理科学。 数据分析在现代企业制度中发挥重要作用，帮助企业洞察市场需求、提升管理效率。

算法与数据结构 14 2024-05-16

大数据分析代码

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

spark 15 2024-05-13

Spark企业级大数据项目实战指南

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

spark 18 2024-05-13