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Spark大数据处理：技术、应用与性能优化(全).pdf 本书从一个系统化的视角，秉承大道至简的主导思想，介绍Spark中最值得关注的内 容，讲解Spark部署、开发实战，并结合Spark的运行机制及拓展，帮读者开启Spark技术之 旅。 下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1tiH9g6KxQ6x6xzvAsokSWg?pwd=cac8 提取码：cac8

Spark快速大数据分析 《Spark 快速大数据分析》是一本为 Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于 Spark 的用法，它对 Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。 下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1zWFSTIsDYPwIJq-LZAOWBQ?pwd=7o6h 提取码：7o6h

谁说菜鸟不会数据分析 SPSS篇 《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了准专业数据分析的常见问题，并且挑选出企业实践中最容易碰到的案例，以最轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。 《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》从解决工作中的实际问题出发，从统计描述、统计推断到探索性分析，总结并提炼工作中经常用到并且非常实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式，如需了解相关的统计学知识…

从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。 书籍推荐 《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》 本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。 这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当…

这边文章聊聊自己对数据治理开发实践的一些思路，就是聊聊怎么开始去做数据治理这件事情。说起数据治理，有时候虽然看了很多文章，看了很多的介绍，了解数据治理的理论，但是实际上需要我们去搞的时候，就会踩很多的坑。这里记一下自己做数据治理的一些思路，做做笔记，也分享给需要的同学。 当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。 简单来说，包括下图列举部分。 那接下来就继续说说数据治理的一些思路心得。 接到…

什么是数据治理,数据治理包含哪些方面？大数据时代的到来，给了我们很多的机遇，也有很多的挑战。最基础的调整也是大数据的计算和管理，数据治理是一个特别重要的大数据基础，他保证着数据能否被最好的应用，保证着数据的安全，治理等。那么数据治理到底能治什么，怎么治？ 数据治理主要包含七个方面。 主数据管理 即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。 元数据管理 元数据，即数据的数据。包…

拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。 维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。 这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。那对我们学习提升的帮助有限，虽然可能对完成工作的效率帮助很大。 在开始介绍之前，这里的数据仓库的环境是…

书籍下载 数据仓库资料分享，失效可留言处理 链接：https://pan.baidu.com/s/12K8FUFTeUDNpQq_sNfc2Kg 提取码：ZFDZ 分享的资料截图如下，共11本。 书籍推荐 从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。 《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》 本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构…

  数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。   这里介绍的就是这些维度变化的处理，这边整理了一下目前主流的缓慢变化维的处理方式。 原样保留或者重写，这种方式理论上都是取最新的值作为维度的最终的取值，每个维度保留一条数据。这种处理方式是最简单的，直接将原系统的维度同步过来使用就可以，不用做过多的处理。 …