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Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf
资源名称： 大数据分析 核心概念 技术及实践 中文 第 章 大数据技术一览 第 章 编程 第 章 第 章 使用 进行交互式数据分析 第 章 编写 应用 第 章 第 章 第 章 使用 进行机器学习 第 章 使用 进行图处理 第 章 集群管理员 第 章 监控 资源截图：
Storm实战:构建大数据实时计算 带书签 完整PDF
资源名称： 实战 构建大数据实时计算 带书签 完整 第 章 基础 能做什么 特性 其他流计算系统 应用模式第 章 初体验 本地环境搭建 集群第 章 构建 基本概念 构建 小结第 章 的并行度 并行元素 配置并行度 一个运行中 的例子 如何更新运行中的 的并行度第 章 消息的可靠处理 简介 理解消息被完整处理 消息的生命周期 可靠相关的 高效地实现 选择合适的可靠性级别 集群的各级容错 小结第 章 一致性事务 简单设计一：强顺序流 简单设计二：强顺序 流 的原理 第 章 总体概述 本地模式 远程模式 一个复
Spark大数据处理 原理 算法与实例 pdf
资源名称： 大数据处理 原理 算法与实例 第 章从 到 第 章体验 第 章 原理第 章 算子第 章 算法设计第 章善用 资源截图：
跟我学SAP HANA 做大数据时代的领航者 中文pdf
资源名称：跟我学 做大数据时代的领航者 中文 第一部分 基础知识篇第一章 认识 第一节 源起 第二节 先进的平台，前所未有的体验 第三节 大数据 第四节 内存数据库 第五节 内存计算 第六节 能做什么 第二章 基础进阶 第一节 平台详解 第二节 组件架构 第三节 应用场景 第四节 应用开发 第五节 企业云 第三章 成功案例及实时资料 第一节 成功案例 第二节 获取 的最新资料 第二部分 实践篇第四章 从实例开始 之旅 第五章 配置 开发环境 第一节 申请试用 第二节 视图 本
架构大数据 大数据技术及算法解析 中文pdf
资源名称：架构大数据 大数据技术及算法解析 中文 第 章大数据技术概述第 章大数据基础支撑 数据中心及云计算第 章云计算先行者 的三驾马车第 章云存储系统第 章数据采集系统第 章 与 第 章 大数据统一计算平台第 章 流计算系统第 章 、 与 第 章大数据与数据挖掘第 章深度学习第 章电子商务与社会化网络大数据分析第 章大数据展示与交互技术第 章大数据安全与隐私第 章大数据技术发展趋势第 章知名企业大数据架构简介 资源截图：
云计算中的大数据技术与应用（陆平等著）完整
资源名称：云计算中的大数据技术与应用 陆平等著 完整 第 章绪论 从云计算到大数据 大数据的定义与特征 海量 多样性 速度 价值 大数据的技术体系 数据采集 数据存储 数据处理 数据挖掘 数据可视化展示 大数据隐私安全 小结 第 章大数据存储 非结构化数据 分布式文件系统 对象存储系统 （半）结构化数据 数据库系统 分析型数据库系统 第 章大数据处理 概述 离线数据处理 （ ） 实时数据处理 第 章大数据挖掘 并行数据挖掘 概述 系统架构 关键技术 搜索引擎技术 概述 系统架构 关键技术 推荐引擎技术 概
大数据处理系统 Hadoop源代码情景分析 pdf
资源名称：大数据处理系统 源代码情景分析 第 章 大数据与 第 章 研究方法第 章 集群和 第 章 的 机制第 章 作业的提交第 章 作业的调度与指派第 章 与任务投运第 章 与作业投运第 章 子系统的计算框架第 章 框架中的数据流第 章 的文件系统 第 章 的 第 章 与 的互动第 章 间的互动第 章 的文件访问第 章 的容错机制第 章 的安全机制第 章 的人机界面第 章 的部署和启动第 章 的优化与改进 资源截图：
企业大数据处理 Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 完整pdf
资源名称：企业大数据处理 、 、 与 应用实践 完整 第一部分 准备工作 第 章 基础环境准备 第二部分 核心技术 第 章 详解 第 章 原理及部署 第 章 数据摄入 第 章 客户端 第 章 日志收集 第 章 分布式消息队列 第三部分 项目实践 第 章 数据平台 第 章 监控系统 资源截图：
Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 高清pdf
资源名称： 大数据开发案例教程与项目实战 高清 基础篇第 章 概述 第 章 基础环境配置 第 章 分布式存储 第 章 计算系统 第 章 计算模型 第 章 数据云盘 提高篇第 章 协调系统 第 章 数据库 第 章 数据仓库 第 章 数据采集 第 章 离线数据分析平台 资源截图：