技术实战

Redis 的原理和实战，一本搞定的教程资源我还挺想推荐给你。内容从入门讲到高级，像是集群部署、分布式锁、Sentinel 高可用这类干货都安排上了，而且结合Spring实战，代码也比较接地气，容易上手。 Redis 的各种使用场景，比如做缓存、实现会话保持，或者搞个消息队列，它都能搞定。教程里不仅有性能优化、事务/管道的，还有完整的Tomcat 整合流程，文档写得蛮清楚的，照着做就行。 你要是对Redis 集群的结构还不熟，这里也讲了 3.0 版的集群架构怎么回事。再加上Sentinel实现的自动容错迁移，挺实用的，部署线上也不虚。 实战方面，像Laravel+Lua封装分布式锁的例子也给了

Redis实战技术要点分析####一、Key-Value存储系统简介1.1.1 Voldemort - 定义：Voldemort是由LinkedIn开发的分布式键值存储系统。 - 特点： -支持数据复制和分区，处理大数据集。 -具备高可用性和容错能力。 1.1.2 Dynamo - 定义：Dynamo是Amazon设计的高度可扩展、无单点故障的分布式存储系统。 - 特点： -使用一致性哈希算法分配数据，减少节点故障影响。 -通过多版本复制技术提高数据可靠性和可用性。 1.1.3 memcachedb - 定义：memcachedb结合了memcached的高性能和持久化特性。 - 特点： -支

虽然原版书籍对于刚接触机器学习的人来说可能有些挑战，但配套的Weka平台提供了一个实践学习的便捷途径。

腾讯公司前资深后台工程师倾力打造，为大数据时代开发者量身定制。涵盖NoSQL从基础操作到高级技术和核心原理，并延伸至项目开发中的所有关键知识点。

图解Spark核心技术与实战案例一书深入剖析Spark技术原理，并提供丰富案例实践。书中内容翔实易懂，图解清晰，案例讲解透彻。通过本书的学习，读者可以系统掌握Spark的核心原理、架构、编程方法、实战技巧等，快速提升Spark应用开发能力。

本课程详尽介绍目前大数据领域备受瞩目的Spark技术。通过深入浅出的教学方式和丰富的实战案例，系统解析Scala编程、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming等关键内容。课程还涵盖了性能优化技巧和企业级案例实战，帮助学员从零开始掌握Spark，提升职场竞争力，实现职业转型或技能拓展。

Hadoop 的详细，配上各种 Linux 发行版的实战教程，真的是前端、后端都能用得上的资源。Linux 公社的这个专题，内容不花哨但扎实，尤其适合想摸清楚**Hadoop 部署**套路的同学。不管你用的是 Ubuntu、SUSE 还是 Fedora，都能找到一篇对口文章。 Ubuntu 环境下部署 Hadoop？有；SUSE 上搞 Oracle？也有。还有那种一步一步搭建 Hadoop 伪分布式的教程，配合 WordCount 例子，刚上手就能跑通流程。讲真，这种资源就该收藏，平时碰到相关环境配置问题，回来一搜就能用，效率直接拉满。 对了，如果你平时还接触**MongoDB**、**Max

分享Oracle RAC运维实战经验，演示文稿格式，总计104页。

前言 Elasticsearch+技术解析与实战本书帮助读者深入了解 Elasticsearch 的核心技术，理论与实战结合，为后续章节的学习打下坚实基础。 第1章 Elasticsearch入门 1.1　Elasticsearch是什么 1.1.1　Elasticsearch的历史 Elasticsearch 是由 Shay Banon 创建的搜索引擎，基于 Lucene 构建，提供分布式、可扩展的全文搜索引擎。 1.1.2 相关产品 Kibana：Elasticsearch 的数据可视化工具。Logstash：用于数据处理和传输的工具。 1.2　全文搜索 1.2.1　Lucene介绍

数据挖掘的实战教材，蛮适合你想上手又不想啃文献的时候。讲得比较清楚，配的例子也挺贴近业务，比如怎么从用户行为里挖掘偏好，挺接地气。整体以大数据场景下的应用为主，不讲玄学，主要是算法怎么跑，数据怎么清洗，模型怎么用。你要是做前端想理解后端推荐系统怎么来的，这一份资料还挺能帮你理清楚思路的。 数据挖掘的概念技术，核心就是围绕大数据场景下的数据。像分类、聚类、关联规则，这些基础方法讲得挺扎实。你能看到每种方法的优劣，还会带点代码示例，不复杂但够用。 课程风格偏工具向，适合那种“我就想快速跑个模型看看效果”的开发者。嗯，不是那种纯理论派，倒是适合做开发的平时看看。比如做个用户画像、跑个商品推荐什么的，