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Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南

余辉
全书分三篇:1)Hadoop原生态组件；2)Spark原生态组件；3)Hadoop与Spark整合的项目实战。

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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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Hadoop3实战指南

孙志伟
基于全新的Hadoop3.x，主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，以企业级真实案例详细解读，带你全方位掌握大数据处理分析、分布式计算等。

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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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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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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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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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眼科护理与操作指南

李越
本书将以循证护理为基础，结合国内外学科发展的新理念、新技术、新的学术思想，系统的阐述专科疾病护理知识和技术操作规范。本书分为疾病护理篇和技术操作篇，系统讲述眼科各亚科的护理理规范、操作规范。本书各章节均由来自全国的眼科护理专家执笔，有很大的权威性和指导意义。通过对本书的阅读，读者不仅可以提高自身临床实践技能及专业素养，而且还可以成为从事临床护理、教学和护理研究的工作指南。

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Spark分布式处理实战

刘均
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，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Spark基本原理、基于IDEA搭建Spark开发环境、RDD基本原理、SparkSQL基本操作流程、电商业务系统的基本流程、电商用户行为分析的基本指标以及分析过程、通过不同的维度对销售数据进行分析

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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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Hadoop应用开发与案例实战（慕课版）

王建
Hadoop是目前比较流行的大数据框架之一，可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。本书以Hadoop的概念、集群搭建、核心组件、实战案例等为主线，较为全面地介绍了Hadoop大数据存储及处理技术的相关知识。全书共10章，前9章主要讲解Hadoop基础，内容包括初识Hadoop、Hadoop的安装与配置、高可用与联邦、分布式文件系统HDFS、集群资源管理系统YARN、分布式计算框

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电子口岸与出口退税系统操作全流程实战指南

赵静
什么是电子口岸操作系统？什么是出口退税申报系统？如何操作这些系统？本书以图文并茂的形式，从系统安装操作开始，全面介绍了电子口岸操作系统和出口退税申报系统的各项功能应用与操作步骤，并且对出口退税业务中涉及的会计处理业务，分别根据业务类型进行了示范演练。本书较好地解决了实践中办税人员与财会人员为两套人马时的脱节问题。本书无论是编写形式还是具体内容，均突出体现了出口退税业务实践性和操作性强的特点，充分融

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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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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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Hadoop平台搭建与应用

米洪张鸰
本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，介绍了平台的本地模式安装、伪分布式模式安装及完全分布式模式安装，并基于Hadoop2.X生态系统，全面讲解了Hive环境搭建与基本操作、ZooKeeper环境搭建与基本操作、HBase环境搭建与基本操作、Hadoop常用工具组件的安装与应用、集群搭建与管理，以及Hadoop平台应用综合案例等相关知识及操作技能。

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SEM账户操作与职业规划指南

岳鹏飞
本书整体分为两个部分，前半部分讲述了在操作账户中总结的一些优化技巧和优化经验。后半部分是有关于一些职业定位与职业规划的建议。

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人力资源培训与开发操作指南

乔继玉李思达　主编
在当下的市场环境中，企业之间的竞争归根结底是人才的竞争。作为企业的首要资源，人才是推动企业发展的首要因素。那么，企业如何培养为己所用的人才？怎样有针对性地培养专项人才？如何规划人才梯队建设？如何开发出实用、优质的课程？《人力资源培训与开发操作指南》针对这些问题，一一给出了答案。《人力资源培训与开发操作指南》从企业人力资源培训与开发工作的实际出发，对企业培训体系建设规划、培训课程体系建设、培训需求分