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将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。

本书用通俗易懂的语言、丰富的案例，介绍了如何利用数据有效表达、说服他人，以及如何防止被他人的数据误导。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。

在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架Apache Spark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。 本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。 本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。

随着企业数字化转型不断深化，企业对数据库工程师的需求越来越大。本书结合实际工作场景，将企业数据库运维的相关工作分为10个项目，内容包括了解数据库运维工作，安装和配置MySQL，管理MySQL权限与安全，分析MySQL日志，备份与恢复MySQL，监控、测试并优化MySQL性能，MySQL复制，搭建及运维MySQLCluster，结合Redis的MySQL运维，数据库自动化运维。本书配套教学PPT、题

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。

本书从实用的角度出发，全面讲解MySQL数据库技术。