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本书是一部关于现代数据库系统的基本原理与技术的教科书，本书突出了数据库和新技术的应用及教学的需要。在编写注重原理与技能的并重，传统与内容先进性实用内容并重以及课堂教学与实验并重，学生学后能掌握数据库的基本原理，熟练掌握一个数据库产品的操作并学会开发、设计与管理数据库的能力。 本书由16章构成，内容包括基本原理、基本操作、数据库设计及应用等，突出Web数据库交换等内容。本书各章均配有丰富的习题以及复习提纲，同时本书还附有实习指南供数据
本书全面而详细地讲述了关于数据仓库每一个重要部分的内容，包括计划、需求、体系、基础、结构、设计、数据准备、信息传递、配置和维护等。本书编排合理，每章提供本章主题，本章小结，可以使读者将每一个概念和技术同数据仓库的实践和市场结合起来；还提供复习思考题和练习供读者巩固学习到的知识。总之，本书几乎涵盖了数据仓库领域所有方面的知识，如果你想成为数据仓库领域专家，它是值得一读的。 本书是专门为IT专业人员而量身定做的介绍数据仓库知识的书籍，适合
本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等
《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》是一本大数据时代下统计学思维和大数据分析的科普书籍，是一本了解大数据时代统计学思维和数据分析基本原理和方法的入门图书，是大数据时代每个人都需要了解的统计学基础理论、数据分析基本原理的入门图书。 《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》结合30多个现实生活中的实例，介绍大数据时代下10多种常用的分析方法和基本原理，让你学会在众多数据中找到真相，而不被大量数据所欺骗，理论联系
这是一个数据信息时代，每分每秒都在产生数不尽的数据。这些数据如何获取，有什么用途，如何与前沿的深度学习、机器学习等相结合，如何为我们所用，尽在本书中。...
本书重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行规范操作，实用性高，可操作性强。主要内容如下。第1章总则部分，定义了规程中用到的术语、编写原则、适用范围。第2章对数据中心运维组织、人员、基本制度、运维流程进行了描述。第3～9章重点描述了高低压变配电系统、发电机组、UPS、直流系统、蓄电池组、冷水型制冷系统、直接膨胀式空调、新风自然冷系统、普通空调、制冷自控系统BA、动力环境监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防系统和消防系统的维护技术和维护
本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.c
本书内容分为三个部分，第一部分为互联网大数据的概述；第二部分为互联网大数据的获取与存储，包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等；第二部分为处理与分析技术，包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容；第三部分为综合应用...
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapR
本书对经典物理学各个领域的齐次和非齐次波动方程的解的数学结构进行了深刻的揭示，理论成果对工程技术若干领域有用。本书对若干领域用数学特别是场论的方法进行一些探索，初步形成一家之说。本书采用现象学的基本观点和方法，道说追求真理的乐趣、途径和过程；展示作者方法的直观、必然和优雅。本书可供电磁理论、应用数学、线性声学、固体力学、地球物理、应用物理、微波遥感、材料科学、光电子学等专业的科技人员、研究生、大学生阅读和参考，也可作为相应专业研究生有
本书基于作者近几年来的研究开发成果及应用实践，对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型以及调度处理方法等核心概念及关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算与分析的基本概念和关键技术进行了剖析。本书还介绍了自行研发的面向物联网的ChinDB实时感知数据库系统以及针对云计算环境下物联网大数据管理与应用的DeCloud云平台，介绍了它们在智能交通、智能电厂、教育、安全监控等多个行业的应用。
本书内容包括：绪论、准备知识、多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多批次试验数据下装备命中概率评估方法、多来源试验数据下装备命中概率评估方法、航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法、预警雷达最大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法...
本书邀请了14位国内外大数据产学研有影响力的一线专家学者，总结各自的研究与工作专长，以专题的形式发表了各自的研究成果。本书主要包括了大数据综述、大数据思维、大数据技术与大数据应用四个部分。其中，大数据综述主要介绍大数据的概念、背景、技术与国内外政策等，让读者对大数据有个全景式的了解；大数据思维包括大数据的开放式创新与流动的大数据两方面；大数据技术分别介绍了大数据平台架构、大数据语义分析、情感分析、大数据可视化、多媒体搜索分析等当前的技
本书提供了大数据和分析技术应用于石油和天然气行业的完整视图。这本书包含多个实例研究, 强调了在石油和天然气勘探和生产阶段对优化的迫切需求, 并展示了数据分析如何提供这种优化, 涉及石油和天然气的勘探、开发、生产和油气资产的复兴, 可有效地推动石油和天然气的勘探和生产...
这是一个“数据为王”的时代，数据驱动“工业4.0”、“互联网+”、“中国制造2025”滚滚前行；数据是企业沉睡的资产，是生生不息的宝藏；只有去认识、去发掘，大数据才能体现巨大的业务价值...
本选题以科普的方式系统地阐述了大数据前沿技术与研究进展，对技术的来源、结论、对比、用途以及开源软件进行了深入浅出的描述，并不过多地涉及数学符号及基础原理。以大数据可视化为切入点，通过自然语言处理、社交网络挖掘、语义网络与知识图谱三方面非结构化数据处理技术，阐述大数据经典应用，利用基于图数据库、内存计算、分布式存储系统的大数据存储与管理作为大数据平台支撑，进而探讨基于众包技术扩充数据来源与提高数据质量，并围绕大数据环境下的隐私保护问题，
本书讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章，内容包括MySQL发展历史，与其他数据库的区别，MySQL常用的一些工具，MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型，数据库和表的创建、管理和删除，数据完整性约束，包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、唯一约束和自增约束等，数据的单表查询和多表查询，视图和索引，变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数，系统函数，存储过程和触发器，事务管理，
网店的运营有其自身的规律和特点，仅有好商品和低价格还远远不够，如果不懂得分析市场、不懂得选择款式、不懂得引流推广、不懂得数据分析、不懂得页面设计，纵然是经营经验丰富的实体店卖家，也会在触网后遭遇水土不服。本书正是为了系统解决网店运营方方面面的问题而编写的。书中几乎每一个小节都可以看成是网店运营的一个问题解决方案，几十个方案汇集在一起就成了一本网店运营宝典，为卖家的电商之路保驾护航。 此外，还赠送超值学习大礼包： 1. 网店管理与运营教
实用的python开源模块的大集合； 简单易懂、示例丰富的数据分析教程； 掌握数据可视化、机器学习等高端主题； 新手变身数据分析专家的上好读本...
《大数据挖掘》一书立足前沿性、注重实用性，着眼于大数据发展的最新研究热点和动向，系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用，全面而细致地定义和归纳了关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组挖掘和演变分析等大数据挖掘任务。 本书由上海市数据科学重点实验室朱扬勇教授团队主持著述，该实验室是国内首个致力于数据科学理论、方法和技术研究的机构，专注于金融、智能交通、医疗健康、智慧城市等多领域的大数据分析应用...
本书是《数据分析与数据挖掘》课程的实验指导书，结合大量实例全面阐述了使用SPSS系列软件进行数据分析与挖掘的原理、方法和步骤。全书分为两个部分，第一部分为数据分析实验，主要介绍如何利用SPSS Statistics软件进行统计分析，具体包括T检验、方差分析、相关分析等十三项实验科目，第二部分为数据挖掘实验，主要介绍如何利用Clementine(SPSS Modeler)软件进行数据挖掘，具体包括关联规则挖掘、决策数据分类、神经网络等五
大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组
本书以emba班的“数据挖掘技术及其应用”教学为场景，带领读者步入数据挖掘的神秘殿堂，领略数据挖掘的神奇魅力。全书分为9章：第1章从三个真实故事开始数据挖掘之旅；第2章以某企业生产中遇到的质量控制难题的解决过程为线索，展现数据挖掘的实施过程；第3章到第9章以典型案例的形式分别介绍了数据挖掘技术在电力行业、交通航空领域、冶金行业、税务与金融行业、电信行业、故障诊断以及互联网行业的应用。 数据挖掘是一种专业性极强的技术，本书避开大
r是一种用于统计计算与做图的开源软件，同时也是一种编程语言，它广泛应用于企业和学术界的数据分析领域，正在成为最通用的语言之一。由于近几年数据挖掘、大数据等概念的走红，r也越来越多地被人关注。截至本文完成之日，cran（http://cran.r-project.org/）上共有4383个包，涉及统计、化学、经济、生物、医学、心理、社会学等各个学科。不同类型的公司，比如google、辉瑞、默克、美国银行、洲际酒店集团和壳牌公司都在
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了olap和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研
本书分为数据挖掘理论和数据挖掘实践两大部分。基础理论部分的主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘、例外点检测。数据挖掘实践部分讨论了数据挖掘在通信行业、文本挖掘等方面的实际应用；通过四个案例展示了在通信行业中如何利用数据挖掘进行客户细分、客户流失分析、客户社会关系挖掘、业务交叉销售；通过跨语言智能学术搜索系统和基于内容的垃圾邮件识别两个案例展示了数据挖掘在文本挖掘方面的应用。 本书可作为
本书是一本R 语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、R 语言的基本使用以及编程技巧。 本书内容涵盖R 数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和R 包制作等内容。 本书的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习...
《视频大数据智慧计算方法》可作为大学和研究院所相关专业的教学用书和研究用书，同时还可以供政府部门和企事业单位参考...
本书分为两部分，共10章，从架构到管理，从自动化测试到持续集成，通过丰富的工作实例，系统而深入地讲解敏捷DW/BI的基本原理、关键技术和项目管理实践，为在真实商业智能和数据仓库项目上应用敏捷分析方法提供系统使用指南。从管理角度，详细介绍敏捷分析的基本原则，敏捷项目管理的有效实践，包括章程、规划、执行和检测敏捷分析项目的有效实践，展现如何使用案例和用户故事驱使价值持续传递，并讲解团队管理和领导的敏捷风格如何有效地替代传统命令控制风格；从
《经济学人》年度推荐三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化top3图书 ...
数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，本书侧重使用R 进行数据挖掘，重点讲述了R 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R 进行数据挖掘的技巧。 通过本书，读者不仅能掌握使用R 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从
本书讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报，从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始，讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧，给出技术挖掘指标组合，并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项，帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。本书还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单，为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。 本书可作为技术研究人员，使用技术成果的分析
hadoop是目前受关注的大数据处理平台和解决方案，并且已经广泛应用于生产环境。本书基于新的hadoop（cdh5，apache hadoop 2.6）版本介绍hadoop技术的相关知识，不但详细介绍了hadoop、hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop和hbase等，还深入探讨了hadoop、hbase的运维和性能调优，并包含了一个具有代表性的完整的基于hadoop的商业智能系统的设计和实现。 本书的大特点是
大数据为何如此聪明？它是否会chao越人类理性的控制？本书选取人机关系这一切入点作为分析视角，综合以往哲学界做出的相关论述，阐释了新的概念与理论体系下大数据如何在人机交互中构建和涌现智能。 本书以大数据时代作为总的分析背景，进行了“人机关系的内涵分析”“人机关系与心物关系问题的关联”“大数据的构建与其意向性的负载”“大数据的可建构性研究”“人机关系视域下的大数据的伦理问题”等方面的论述，在跟随时代热点的同时也对“心物关系”和“他心知
数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷，成为公认的数据挖掘实战的首选软件。基于多年的教学和科研经验，作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性，努力在本书中突出以下特点：以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据
数据科学和大数据分析是指利用数据的力量来发现新的见解。本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具。本书内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用，并通过开源软件来分析案例，以帮助读者更好地理解。本书将帮助您：成为数据科学团队中的一名贡献者；部署结构化的生命周期方法来分析数据问题；应用合适的分析技术和工具来分析大数据；学习如何用数据来讲一个动人的故事，以推动商业行为；备考emc proven profess
大数据系列丛书由多本既独立又有丰富内在联系的大数据时代思维、技术与应用的教材组成。《大数据导论》是其中的一本，也是入门篇。 2012年以来，由于互联网和信息行业的快速发展，大数据越来越引起人们的关注，已经引发自云计算、互联网之后it行业的又一大颠覆性技术革命。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中人与人的交互信息、位置信息等，数
本书是畅销书升级版，向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案，详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的成果，并以模块化的方式进行组织。本书着重介绍了机器学习在搜索引擎中的应用，包括中文分词、聚类、分类等核心的机器学习算法，并结合示例加以介绍和分析，使读者可以更好地理解机器学习在搜索引擎中的价值；同时，阐述了大数据给搜索引擎带来的新特性，结合目前大数据分析的主流工具，在搜索引擎中构建知识图谱，以及进行日志反馈学习
“大数据”近年成为IT领域的热点话题，人们每天都会通过互联网、移动设备等产生大量数据。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线，共分两卷，以7个模块分别介绍如何管理大数据生态系统、如何存储和处理数据、如何利用Hadoop工具、如何利用NoSQL与Hadoop协同工作，以及如何利用Hadoop商业发行版和管理工具。本系列书涵盖了
《Python数据分析与挖掘实战》涵盖数据分析与数据挖掘的基础知识、必备工具和有效实践方法，能让读者充分掌握数据分析与数据挖掘的基本技能。 《Python数据分析与挖掘实战》共分为15章，主要内容包括大数据获取、数据预处理、探索性数据分析、用Sklearn估计器分类、主流数据分析库、大数据的数据库类型、数据仓库/商业智能、数据聚合与分组运算、数据挖掘工具、挖掘建模、模型评估、社会媒体挖掘、图挖掘分类、基于深度学习的验证码识别、
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、
内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出数据资产三次入表理论（数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和
《企业级大数据平台构建：架构与实现》是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作，是作者在大数据和系统架构领域工作超过20000小时的经验总结。作者朱凯从横向视角出发，手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈，以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书，大家一定能找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。本书在逻辑上分为三大部分：背景篇（靠前～2章）：简单阐述了企业级大数据平台的重要性，并指出了作为一个企业
本书内容详实而富有实际指导价值, 通过本书, 软件开发者和架构师将学到如何将这些原则用于实践, 如何在最新应用架构中充分发挥数据的威力。内容包括: 数据系统基础 ; 分布式数据系统 ; 派生数据...
《数据挖掘与预测分析（第2版）》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析（第2版）》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 《数据挖掘与预测分析（第2版）》的新内容： 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本．效益分析、缺失数据填补、聚类优劣度量以及细分模型等。 针
本书基于国内外数据中心建设标准，总结归纳了数据中心规划与设计的理论、方法和实践经验，注重理论与实践相结合，为中国数据中心建设提供全新的理论架构、设计逻辑和方法、评估模型与实践经验。 本书主要内容包括数据中心概述、绿色数据中心的评价指标、网络及物理模型、可靠性/可用性模型、能效和经济模型、基础设施规划、技术要求、选址指南、装饰装修、供配电系统、防雷和接地系统设计、制冷、综合布线系统的建设、消防系统的建设、监控与管理、数据中心的评估。 本
经过十余年信息化建设，很多企业都上线了各种业务系统，积累了大量业务数据，具备应用 BI （商业智能）进行数据分析和数据化管理的条件。而如何让BI项目在企业中落地并持续运转，成为很多企业尤其是传统企业头疼的问题。本书聚焦 BI（商业智能）与 BI 项目， 重点介绍 BI 项目的建设流程和运营技巧，并围绕 BI 项目中的场景和人员两大要素，分享了 BI 在零售、金融、 制造、 医疗和教育等行业中的应用案例， 提出了搭建企业数据人才培养体系
本书通过实践操作介绍大数据爬取、清洗与可视化的具体实施方案，共10章，包括大数据爬取、清洗与可视化概述，爬虫概述，Requests库，BeautifulSoup爬虫，自动化测试工具Selenium，中型爬虫框架Scrapy，数据存储，数据清洗，Matplotlib可视化，Pyecharts可视化。书中的案例均经过实践验证，可以帮助读者深入理解数据信息在大数据行业中的重要应用。为方便复习和自学，各章均配备丰富的习题。本书可作为高等院校大
编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、
本书针对MongoDB3做了精细更新，呈现MongoDB的所有新特性，涵盖2.2版引入的聚集框架、2.4版引入的哈希索引以及3.2版本的WiredTiger，还新纳入Node.js和Python。 MongoDB是非常流行的“大数据”NoSQL数据库技术，目前仍在蓬勃发展。来自10gen的DavidHows以及经验丰富的PeterMembrey和EelcoPlugge等MongoDB专家联袂撰写本书，在书中分享他们的宝贵专业知识
《面向高端制造领域的大数据管理系统》是“十三五”国家重点研发计划“云计算和大数据”专项“面向高端制造领域的大数据管理系统”项目的研究成果。全书共25章，分为导论篇、多模态异构数据源管理引擎篇、语义融合与一体化管理引擎篇、运维工具篇、测试篇和应用篇，紧密围绕我国先进制造发展的需求和国际大数据管理技术的前沿，在工业大数据一体化管理体系架构、多模态异构数据管理、语义融合与协同优化、运维工具与测试床等多个方面论述了本项目的重要成果。 《
《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》从理论知识人手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。“工欲善其事，必先利其器”，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他
刘争争
汪曾祺
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
[日]熊田千佳慕著,张勇译
吴晗 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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