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Spark高级数据分析（第2版）

[美] 桑迪·里扎
四位数据科学家携手打造，教你用Spark进行大规模数据分析。

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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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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+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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Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）

肖芳张良均　主编
本书共9章，内容包括：Spark概述、Scala基础、Spark编程基础、Spark编程进阶、SparkSQL——结构化数据文件处理、SparkStreaming——实时计算框架、SparkGraphX——图计算框架、SparkMLlib——功能强大的算法库，以及项目案例——广告检测的流量作弊识别。

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Spark大数据编程实用教程

文艾等编著
本书从实用角度出发，介绍了Scala+Spark开发的相关知识、方法和实战经验，包括大数据开发基础、Scala基本概念、Idea使用、Scala基础语法和api使用、Scala编程示例、Spark基本概念及运行机制、Spark快速学习路线图、Spark开发及运行环境构建、SparkRDD的概念及详细使用、Spark结构化数据处理（包括SparkSQL、SparkDataframe和SparkDat

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Excel高级数据处理与分析（微课版）

丁菊玲　主编
本书由Excel数据处理与分析基础篇、基于Excel的数据分析综合应用篇、Excel数据分析报告篇这3篇共10章组成。其中，Excel数据处理与分析基础篇（第1章～第5章）从数据分析流程的视角介绍数据分析概述、数据获取与数据预处理、数据管理、数据处理与分析、数据可视化，并贯穿Excel基础内容，包括Excel基本数据表操作、数据管理、数据验证、图表、分类汇总、透视分析、数据处理函数、规划求解等；基

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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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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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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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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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高级算法和数据结构

LA
这是一本关于“高级/进阶”算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的“棘手”问题。本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不

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电能质量高级分析及应用

李群
本书编者结合多年的现成试验检测经验和科技研究成果，以电能质量数据高级分析和应用为主线，系统阐述了电能质量的检测、监测、数据处理、高级分析等的相关理论和应用技术。

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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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Wireshark数据包分析实战（第3版）

Wireshark网络嗅探软件详解：2.0.5版IPv6及案例讲解。

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大数据财务分析（第2版微课版）

厦门网中网软件有限公司组编
全方位、多角度、深层次地对企业财务数据进行介绍。

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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