大数据学习笔记三部曲

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

《Spark大数据商业实战三部曲》是一套探讨Apache Spark在商业应用中的实践教程，包含了Spark的核心技术及其在数据处理、分析和应用开发中的实际应用。这套资源提供了书中的源码和相关资料，帮助读者深入理解Spark并提升实际项目中的应用能力。

找到这三部教学资源确实不容易。

大数据方向的入门资料蛮多，但整理得像样的，还真不多见。《大数据学习笔记文档》就挺值得一看，内容比较全，技术也比较实在，关键是看起来不枯燥。Linux、Kafka、Python、Hadoop、Scala 这些都涵盖了，适合刚入门或者转岗的你参考一下。 Linux的部分偏实操，比如shell脚本、用户权限设置，都是你平时搭环境绕不开的。嗯，建议你先搞清楚vim和chmod这些，入门效率高不少。 Kafka讲得还行，主要围绕Producer和Consumer这块来展开，配合topic和partition讲清楚了数据是怎么流动的。你要是搞实时，这段内容建议多看几遍。 Python这块比较亲民，像pan

这是一份关于ACP大数据技术的学习笔记，倾注了大量心血整理而成，期待它能帮助你深入理解相关知识。

大数据方向的学习资料太多太杂？《大数据学习笔记》这份文档整理得还挺全，适合想快速入门也想系统理解大数据生态的你。 Hadoop 的 HDFS那块讲得挺细，像“副本机制”“块存储”这些点都有提到，能帮你理解大数据为什么要“分布式”。MapReduce部分也讲了执行流程，Map 干嘛、Reduce 又干嘛，读完之后概念就清晰了。 Hive这块我觉得比较友好，SQL 操作习惯的同学上手没啥门槛。文档里还了它怎么把 SQL 转成 MapReduce 跑任务，适合搞离线的业务。 离线计算和实时计算也都提到了，像用 Flink 做实时监控、Spark SQL 做定时报表，这些例子都贴地气，能对号入座找到适

大数据学习过程里的珍藏版笔记，都是我边学边整理的，内容挺全的，涵盖了从 Hadoop 入门到 Spark、阿里云认证这些。嗯，最重要的——全都不用花资源分，白嫖也能学得起飞。 Hadoop 的基础入门笔记，逻辑挺清晰，像 大数据 Hadoop 笔记 这篇就挺适合初学者，讲 MapReduce 的原理时候用了生活场景举例，看一遍就懂了。 想快速掌握整体框架的可以看看 学习笔记汇总，像 HDFS、YARN这些模块串得蛮紧凑，适合你通读一遍之后再挑重点复习。 如果你习惯用脑图看知识结构，那个 XMind 文件别错过，层级做得蛮细，翻着翻着就理清楚关系了。 写 Python 的你会更想了解 Spark

这是一份极具实用价值的Oracle教程，适合希望从实战角度入手的学习者。

学习笔记概述