Spark大数据服务指南

将大数据服务与Kubernetes集成，实现高效管理和自动化。

大数据平台的核心能力，大多离不开数据采集和治理这两块。天晟通的大数据服务平台在这方面做得还挺全，从采集、汇聚到，流程比较顺，模块也清晰。尤其是数据标准体系和多端适配这一点，挺适合多业务场景切换的朋友参考下。 分布式架构的扩展性不错，部署在集群环境下，不光性能高，稳定性也有保障。你可以用在多台服务器上跑，任务调度、节点管理这块也都考虑到了，省心不少。 数据采集的功能还蛮全，不管是业务系统数据、实时数据还是各种文件系统，都能采集，统一汇聚，后续和展示就方便多了。支持主流数据库这一点也别错过，像MySQL、Hive、Oracle都能接。 项目管理这块也还行，多租户项目、任务分工、资源分配这些都能配，

该数据服务框架为大数据平台提供高效数据服务，其功能涵盖： 基于Kafka实现实时数据的过滤、清洗、转换和消费 利用Spark SQL实现对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据读写 集成规则引擎，支持基于规则引擎实现客户标签、画像等功能

Spark作为一种新型的数据库形式，综合了以往各类数据库的优点，经过精心研制而成。

HP Oracle RAC是一种高效的数据库部署方案，通过该解决方案，用户可以在HP平台上轻松部署Oracle RAC，并实现高可用性和性能优化。

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

这本书对Spark有深入的讲解，同时也包括databricks公司推荐的官方电子书《A-Gentle-Introduction-to-Apache-Spark》。备注：共有9个PDF文件，均为英文版。建议阅读，理解起来并不难！

这两项是关键。

大数据项目里的 Spark 你肯定听说过吧？Databricks 团队的《Spark: The Definitive Guide》这本书，真的是讲得又细又透。作者之一就是 Spark 的核心开发者，讲的都是一线实战经验，读起来一点都不枯燥。 分布式计算模型的核心 RDD，书里讲得清楚，还带你逐步过渡到更高级的DataFrame和Dataset API，代码简洁，响应也快。写业务逻辑轻松不少，开发效率直接上一个台阶。 Spark SQL和Spark Streaming部分也实用。前者用 SQL 搞结构化数据，写起来就像在数据库里查表，后者是实时数据流的利器，比如对接 Kafka、Twitter