企业级开发

企业级项目的实战经验，Spark的各种用法全都拎得清楚。大数据 Spark 企业级实战版.pdf这本资源，适合已经入门、想往项目里落地的你。不光讲原理，更多是实操——任务调度、DataFrame转换、性能调优，干货挺多。 PDF 里的案例用的是真实场景，像是电商点击流、日志实时，通俗易懂，代码也不绕。嗯，看着学，你会发现Spark Streaming也没那么玄乎，实时+离线一体化，思路清晰。 配合下面这几篇文章一起看，效果更好： 大数据 Spark 企业级实战详解，结构更系统，适合搞全栈方案的你 Spark2.x 企业级项目实战：实时统计+ETL，专注实时链路的朋友值得一看 Sp

Spark 企业级实战这本书挺适合有一定基础的开发者，尤其是想深入了解 Spark 在企业中的实际应用的朋友。它的内容比较全面，从典型的企业案例讲起，再到深入 Spark 的内核源码，内容相当有深度。你要是对大数据有兴趣，这本书肯定能给你带来不少启发哦。是它的中文版 PDF，带有目录，挺方便查阅的。无论是你要在公司项目中用到 Spark，还是自己探索一些底层实现，都能从中获得多实用的知识。你如果想从源码角度理解 Spark 的工作原理，看到它是怎么海量数据的，真的是不错的选择。

PowerDesigner 集成业务流程、应用程序（UML）和数据建模功能，通过强大的元数据管理，帮助企业高效构建和重构应用系统。

Oracle 的期末复习资料，内容真挺全的，尤其适合搞企业级开发的你。重点都抓得比较准，像是数据库的结构、表空间怎么划分、还有那些你经常容易搞混的后台进程都讲得还蛮清楚。嗯，像SGA和PGA的区别、OEM的管理功能，都是开发中挺常遇到的东西，拿来对照理解也方便。 数据库的类型和适用场景说得比较接地气，比如事务型数据库适合高并发业务，数据仓库型更偏向型任务。你要是做系统设计的，了解这些有时候能帮你选对方向。 再说表空间，像、这些系统表空间，其实日常用得不多，但得知道它们是干啥的。不然数据库出点问题，你还真不好排查。对了，USERS表空间是你建普通表用的，搞清楚别建错地方。 数据库启动流程也讲得清

本指南全面涵盖 SQL Server 2008 的安装、升级、T-SQL 优化、XML 处理、CLR 集成、应用程序开发、端点、Service Broker、Integration Services、配置、安全管理、数据加密/解密、备份/还原、高可用性、对象查询以及性能监控等主题。

在本课程中，我们将详细探讨如何利用Embarcadero Delphi这一强大的RAD工具与Microsoft SQL Server 2005结合，构建高效、稳定的企业级应用。Delphi以其高效的编译器和丰富的VCL组件库闻名，而SQL Server 2005则是一款功能强大的关系型数据库管理系统，两者结合可为企业级数据管理提供坚实的基础。我们将深入了解Delphi的基本架构和编程模型，以及如何在Delphi中连接和操作SQL Server 2005，包括使用ADO组件进行连接、执行SQL语句和处理数据集。此外，还将讨论SQL Server 2005的安全特性和事务处理的重要性。

Spark 的企业级实战教程，讲真，挺有料的。不光讲理论，还带你一步步动手做项目。你要是对大数据这块感兴趣，尤其想搞清楚Spark到底怎么用，这套《大数据 Spark 企业级实战版 1-2》真的可以一看。 Spark 的核心架构讲得比较细，从 Master/Worker，到RDD、DataFrame这些数据结构都有提到。你要是想弄清楚 Driver 和 Executor 的关系，这部分内容别跳过。 部署配置也没少说，单机、本地、分布式环境都覆盖了，像YARN、Mesos、Kubernetes这些主流环境都讲到了。环境搭建顺利了，后面练手才轻松。 编程这块支持的语言多，Scala、Python都

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，具备高吞吐量、低延迟的特点，广泛应用于实时数据流的处理。Kafka的基本架构包括生产者、消费者、主题和分区。搭建Kafka集群时，需要配置ZooKeeper来管理集群状态。操作集群的方式包括命令行工具和API调用，能够方便地进行主题创建、删除和数据生产、消费等操作。Kafka的消费策略包括自动和手动提交位移，确保消息的可靠传递和处理。负载均衡机制保证了数据分布的均匀性和处理的高效性。

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

专为大规模数据处理设计 开源并行计算框架 继承Hadoop MapReduce优点 中间结果保存在内存，避免重复读写 适用于数据挖掘、机器学习等需要迭代的算法