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大数据技术入门到商业实战：Hadoop+Spark+Flink全解析

李伟杰，王超，李沙，等

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Hadoop+Spark大数据技术

曾国荪曹洁　编著
本书介绍Hadoop、Spark两种大数据处理框架，共12章，内容包括：Hadoop大数据开发环境、HDFS大数据分布式存储、MapReduce分布式计算框架、HBase分布式数据库、Scala基础编程、Spark大数据处理框架、Windows环境下Spark综合编程等。

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实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）

杨俊
面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用

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大数据技术基础——基于Hadoop与Spark

李瑶
将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。

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基于Hadoop与Spark的大数据开发实战

肖睿丁科吴刚山
大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数

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Flink入门与实战

徐葳
深入浅出展现Flink技术精髓，力求详细而完整地描述Flink大数据项目实战，从零开始快速掌握Flink的基本原理和核心功能。

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大数据处理技术基础与应用（Hadoop+Spark)

主编
本书是一本介绍大数据处理技术的专业图书，力求提高读者对大数据处理的认知水平和动手能力。本书首先介绍大数据技术的相关概念和发展历程，从实践的角度介绍Hadoop和Spark的安装部署、编程基础和使用方法；然后结合具体案例，重点介绍SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphFrame等的应用思路和方法，并通过具体代码，让读者更好地感受大数据处理技术的效果。本

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Hadoop数据仓库实战

肖睿兰伟廖春琼
本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验

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HADOOP大数据开发实战

杨力
Hadoop基础教程，大数据技术原理与应用教程，MapReduce框架入门实战指南。

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大数据技术原理与应用——从入门到实战

主编
本书全面系统地介绍了大数据的相关技术原理与应用方法。全书从理论知识入手，在介绍大数据相关理论知识的基础上，逐步深入地讲解大数据技术，将理论与实践完美结合。本书分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据采集篇、大数据计算篇和大数据应用篇。全书共15章，内容包括大数据概述、Linux集群搭建、分布式文件系统HDFS、HDFS的安装与基本应用、分布式数据库系统HBase、HBase的安装与基本应用、Sqoo

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来
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ApacheSpark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StructuredStreaming、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。

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图解Spark：大数据快速分析实战

王磊
基于大数据分析实战，图文并茂，系统讲解Spark内核的原理，有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法，涵盖Spark3.0新特性。

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大数据实时流处理技术实战——基于Flink+Kafka技术

刘均主编
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式设计内容，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及流式数据的基础知识、Flink的简介及发展历史、Flink的系统架构及FlinkAPI介绍、Flink的集群部署模式、Flink流式API的基本应用、Flink时间和窗口API的应用、Flink高级应用

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数据科学商业实战

[美] 菲尔德·卡迪
解码数据科学底层逻辑，构建商业数据化思维。

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Spark SQL入门与数据分析实践

杨虹谢显中周前能张安文编著
本书共8章内容，由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。

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Hadoop大数据开发实战（慕课版）

千锋教育高教产品研发部
本书共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍；第2章讲解了如何搭建Hadoop集群；第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务；第6章讲解Hadoop2.0的新特性；第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop；第11章讲解了综合项目：电商精准营

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大模型入门：技术原理与实战应用

杨波
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场

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Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）

范东来
本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则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；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。

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Spark大数据技术与应用（微课版）

主编
本书以初学者的角度详细介绍Spark架构的核心技术，主要围绕Spark的架构、Spark的开发语言、Spark模块的主要功能展开；以IDEA为主要开发工具，CentOS为运行环境，采用“理实一体化”授课模式。本书内容包括Spark导论，Spark环境搭建与使用，Scala语言，Spark弹性分布式数据集，SparkSQL、DataFrame和DataSet，Kafka分布式发布-订阅消息系统，Sp

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TensorFlow技术解析与实战

李嘉璇
TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

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Hadoop大数据开发基础

张良均
本书以任务为导向，较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共6章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce编程入门、MapReduce进阶编程、项目案例：电影网站用户性别预测。本书的第2～5章包含了实训与课后练习，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校大数据技术类专业的教材，也可作为大数据技术爱好者的自

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