Data Lake

This handbook guides decision-makers through every stage of the modern data lake lifecycle. From initial research and decision-making to planning, product selection, implementation, and the crucial aspects of maintenance and governance, this resource offers practical and actionable advice for both m

企业数据架构的痛点，数据湖是个挺好的解法。能放结构化、半结构化，甚至乱七八糟的原始数据，先存起来再说，灵活性高。《Practical Enterprise Data Lake Insights》就是专门聊这个的，从底层架构、数据集成到治理、安全、元数据、，几乎一网打尽。有意思的是，它不光说概念，还配了多案例和实操建议，比如怎么选技术栈、怎么搞数据迁移，甚至连企业预算和性能优化都讲了。你要是搞大数据平台、做数据工程或者想搭个企业级的数据湖，这本书挺能帮上忙的。书里的思路、踩坑经验都接地气，适合实战。哦对了，书里还讲了和HDFS、NoSQL、数据仓库打交道的技巧，不是一味堆技术名词，而是教你怎么选

企业大数据的全家桶资源里，《The Enterprise Big Data Lake》算是蛮全面的一套了。不光讲了大数据湖的搭建，还串联了 Spark 实战、数据仓库演变这些关键点，属于比较实用的那类。嗯，是你正打算做企业级数据架构的时候，用得上。 黑色简洁风格的导航菜单，加载也挺快，响应友好。内容更新频率也还可以，不像有些资源只是一堆陈年老料。这套资源的资料跨度大，从选址策略到数据全都囊括。像大数据 Spark 企业级实战指南和企业数据中台这类标题，点进去就能看到蛮多干货。 大数据湖的规划建议还挺细，强调元数据管理和数据治理这些容易被忽视的点。如果你是刚开始接触，建议先从大数据湖的规划与搭建

数砖的论文《Delta Lake: 高性能 ACID 表格存储于云对象存储之上》被 VLDB 收录。

如果你在学习或使用 Azure 的 Delta Lake，databricks-delta-lake-sample.ipynb是一个适合入门的资源。这个 Notebook 包含了从基础到进阶的示例，能够你快速上手 Azure DataBricks 和 Delta Lake 的应用。Delta Lake本身是一个强大的数据湖方案，能够 ACID 事务支持和高效的数据版本管理。它适合用来大规模的数据任务。你可以根据文中的代码，理解如何创建表、写入数据、执行查询和管理事务。哦，如果你已经有基本的 SQL 和 Spark 使用经验，理解起来应该会比较轻松。如果你正在寻找一份简洁、直观的 Azure D

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置

想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。

这个仓库的目的是追踪旧的莫伯利脚本的清理并与合作者分享。这些脚本与NE域中的MS Access数据库通信，因此不能复制。脚本DB_connect.R将表转储到R中进行操作，而不是持续与数据库通信。在运行其他脚本之前，可以使用source()来运行此脚本。MR_Analysis设置捕获历史记录以进行标记重获分析。Analysis.R用于人口统计分析渔获量的数据。步骤：1-使用tidyverse语言清理旧脚本2-分析2021年报告的数据