100 条"Hadoop大数据处理"搜索结果
  • 刘军
  • 迅速提升Hadoop使用技巧和运行效率。
Python大数据处理与分析 电子书
  • 编著
  • 本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 电子书
  • 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
Hadoop应用开发与案例实战(慕课版) 电子书
  • 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
财务数据处理技术——基于PowerBuilder 电子书
  • 本书共7章,内容包括:财务数据处理技术导论、PowerBuilder与进销存系统初识、系统设计、数据库管理:玩转表和数据、SQL语言:数据处理的利器、数据窗口:看得见的数据处理、进销存系统开发。
Hadoop大数据开发基础(第2版)(微课版) 电子书
  • 张军
  • 本书以任务为导向,较为系统地介绍Hadoop大数据技术及其生态系统组件Hive、HBase的相关知识。全书共8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入门编程、MapReduce进阶编程、Hive数据仓库、HBase分布式数据库,以及一个项目案例(电影网站用户影评分析)。本书的第2~7章包含实训与课后习题,读者可通过练习和操作实践,巩
SPSS数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 李良 艾旭升
  • 本书重点阐述了数据处理与分析的相关知识,讲解了Excel、SPSSStatistics、SPSSModeler三种数据分析工具的使用方法。全书共有六个项目,系统地论述了Excel数据处理与分析、SPSSStatistics数据创建与数据预处理、SPSSStatistics数据的描述性统计分析、SPSSStatistics数据推断、SPSSModeler数据分析、SPSSModeler数据挖掘,并且
Excel 2016数据处理与分析应用教程 电子书
  • 谢萍
  • 本书分为10章,内容包括Excel2016基础知识、数据输入与编辑、公式、函数、图表、数据管理、数据透视分析、宏、财务分析函数及应用、模拟分析。全书采用由易到难、循序渐进的方式介绍了Excel的常用知识点,并通过大量的实例讲解Excel的常用功能与操作步骤。本书内容翔实,案例丰富,操作步骤清晰,实用性强,并在各章配备微课视频,读者扫描二维码即可进行在线网络学习。本书可以作为高等院校相关专业的教学用
大数据Hadoop 3.X分布式处理实战 电子书
  • 吴章勇 杨强
  • 本书共14章,前4章主要讲解和演示大数据与Hadoop概述、Hadoop伪分布式安装、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架。第5到11章讲解了Hadoop生态的常用组件,包括NoSQL数据库HBase、分布式数据仓库Hive、数据转换工具Sqoop、内存计算框架Spark。最后3章讲解了3个企业级的大型大数据综合实战项目。
首席数据官知识体系指南 电子书
Spark海量数据处理:技术详解与平台实战 电子书
  • 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。
Excel 2016 数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 刘福刚 熊永福
  • 本书以培养应用能力为目标,将理论与实际应用相结合,系统地讲解使用Excel 2016进行数据处理与分析的方法。全书共分为11章,主要内容包括数据的输入与编辑,单元格数据的格式设置,公式、引用与名称,函数及其应用,数据图表处理,数据的排序与筛选,数据的汇总、合并与透视,数据的查询与核对,工作表的显示与打印,数据的安全与保密设置及Excel VBA基础等。本书可作为普通高等院校相关专业的教材,也可作为
Excel 2016数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 郭清溥 张桂香
  • 本书分两篇,共8章。基础篇为第1-3章,包括第1章Excel基础,第2章数据录入的格式设置,第3章公式与函数应用。提高篇为第4-8章,包括第4章数据分析基础,第5章规划求解,第6章数据可视化,第7章VBA应用,第8章综合应用。
Python数据处理、分析、可视化与数据化运营 电子书
  • 宋天龙
  • 本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
Excel商务数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 刘亚男 谢文芳 李志宏
  • 本书主要用于对商务数据的管理与分析,书中深入浅出地介绍了利用Excel2010软件对商务数据进行编辑、分析和管理的方法,可以帮助用户快速、高效地完成数据的处理与分析工作。全书共分为11章,其中第1章主要介绍商务数据的基础知识;第2~5章主要介绍数据编辑与处理的方法,如数据的可视化、数据的排序以及数据的分类和筛选等,第6~11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法,并对其中的实用函数、公式和数据
Excel数据处理与分析:数据思维+分析方法+场景应用 电子书
  • 姚梦珂
  • 作者在世界500强企业从事数据分析师工作,有着丰富的实践经验,带你轻松入门数据分析。
Excel在财务数据处理中的应用 电子书
  • 王兰兰
  • 该书主要讲解Excel基本技术技巧在财务数据输入、数据处理、数据整理和数据分析中的应用,并结合广东省“Excel财务数据处理”大赛的内容,深入浅出地进行了讲解。配套有实务的数据处理案例,数据处理技巧以及后期还可制作操作视频或音频。
数权法1.0:数权的理论基础 电子书
  • 主编
  • 《数权法1.0》基于“数据人”假设,创新性地提出了“数权法”的概念,试图建构一个“数权—数权制度—数权法”的法律架构,这必定会成为法学领域的创新与突破,在中国乃至世界范围内都具有划时代的意义。从农耕文明到工业文明再到数字文明,人类从“人权”“物权”迈向“数权”时代,法律将实现从“人法”到“物法”再到“数法”的跃迁。数权法是人类迈向数字文明的新秩序,是时代进化的产物。
Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战 电子书
  • 许向武
  • 适读人群:1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程,本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具(IDE)中,而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解,帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言,但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括,以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠;同时,本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起,涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域,示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循;1.讲解独到,常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面,常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练,重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。4.代码完整,随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
Excel2016数据处理与分析:微课版 电子书
  • Excel之家
  • 汇集使用Excel进行数据处理与分析时最常见的问题需求,帮助你灵活有效地使用Excel来处理问题。
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