企业应用

为学习greenplum数据库的个人和企业提供专业指导

阿里巴巴资深工程师何勇与陈晓峰合著的《Greenplum企业应用实战指南》详细探讨了Greenplum在企业环境中的实际应用和优化策略。Greenplum作为一款高性能、分布式的数据仓库系统，广泛用于大数据分析。本书为读者提供全面的实践指南，帮助企业提高大数据处理和分析的效率。内容涵盖了Greenplum的基本架构、数据加载与管理、SQL查询优化、系统监控与维护以及分布式系统管理等关键主题。适合希望深入了解和应用Greenplum的企业和技术人员。

Java是企业级应用开发的核心语言，而SSM、SSH和SpringBoot则是常见的开发框架。它们在项目开发中扮演着关键角色，帮助开发者高效构建功能丰富的Web应用程序。SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）组合提供了依赖注入、HTTP请求处理和数据库持久层支持。SSH（Struts、Spring、Hibernate）组合则包括MVC设计模式、事务管理和ORM工具。SpringBoot简化了Spring应用的初始搭建和开发过程，通过自动配置和起步依赖特性快速启动应用。这些框架适用于不同类型的项目，如电子商务平台、学生成绩管理系统和图书管理系统。

HortonWorks 的 HBase 企业级应用，讲得还挺透的，尤其是对一些新特性和实战场景，蛮有参考价值的。讲的是怎么用 HBase 做企业级数据存储的，比如数据量一大，怎么保证写入不卡、查询不慢。对你在做分布式系统或者搞大数据存储的同学来说，挺实用的一份资料。 HBase 的新特性得比较细，比如在大规模数据时怎么用RegionServer优化性能，还讲了Bloom Filter的实际作用，不只是讲原理，更多是怎么用，踩过哪些坑。 而且这套资料不仅是 PPT，还有实际的企业应用案例，结合使用环境，听着不空洞。比如你现在在用Hadoop或Hive，想加个HBase模块来做低延迟查询，这里面就

企业数据架构是指企业中数据的组织方式和存储结构，它决定了数据如何被收集、存储、处理和提供给不同业务应用。良好的企业数据架构能够支撑业务应用、提高数据管理的效率、确保数据安全，并提供稳定的数据服务。本篇将详细解析企业数据架构的演发、数据仓库、数据总线及主数据、数据挖掘以及数据处理参考架构。 一、企业数据架构的演发随着企业业务的发展和市场环境的变化，企业数据架构也在不断地演进。早期的企业数据架构可能仅关注单一的应用系统，而随着数据量的增长和技术的进步，现代企业数据架构趋向于采用更加集成和灵活的设计，能够支持结构化和非结构化数据的存储与处理。 二、数据仓库数据仓库是企业用于存储历史数据的系统，它支持

统计在企业里真不是个新鲜事，但现在玩法越来越多、工具也越来越顺手。是数据量大了以后，光靠拍脑袋可不行。你得靠点硬核的方法。像生产计划、销售预测、甚至是质量控制，统计都能派上用场。而且现在多工具像 Python、Excel、SPSS 都挺好上手，数据一多，用 pandas 一下、画个图，再来点模型，效率立马上去。 如果你经常跟企业数据打交道，下面这几个资源还蛮值得一看，都是老司机精选的干货，不走弯路。

这份MySQL手册简明扼要地列出了企业中最常用和基本的命令，同时提供了多个实例供参考。

本单元探讨了在企业环境中使用Access创建高级报表的多种技巧和方法。通过自动报表创建和报表向导，用户可以快速生成定制化报表，并通过修改控件属性和报表节外观来优化报表的视觉效果。此外，还介绍了如何创建计算控件以及预览、打印、压缩和修复数据库中的报表。

Oracle 的全生命周期开发利器 JDeveloper，真的挺适合做企业应用的。内置的Oracle ADF框架能帮你省掉不少底层编码的麻烦，建业务逻辑的时候不用纠结技术细节，专心搞功能就行。支持模型驱动开发、可视化建模还有自动部署，适合喜欢一站式操作的你。像写代码、调试、性能、甚至连 UML 建模和数据库开发，全都一口气搞定，效率还挺高。还有一点不错，跨平台用起来也流畅，不管你是用 Windows 还是 Mac、Linux，都能跑得顺顺的。集成的工具也多，像Struts、Ant、XDoclet这种开源工具都能直接用，做 CI/CD 流程也方便。不过哦，要用得舒服，最好有点Java EE的基础

深入分析了国内互联网巨头如美团、唯品会、滴滴、360等企业如何利用 Flink 解决实际业务问题，并对 Flink 的应用场景和实践经验进行了总结，为其他企业应用 Flink 提供借鉴。