本书从数据查询、数据分析和迭代计算平台3个方面对大数据处理平台的体系结构、基本原理、主流技术、国内外研究进展和成果进行了全面、深入的阐述，对大数据实时处理平台的架构和核心技术进行了展望。企业技术人员可参考本书选择合适的技术构建大数据处理平台或对现有平台进行优化；高校院所的科研人员可参考本书了解大数据管理的基本原理和现有研究成果；学生读者可通过学习本书全面了解大数据处理平台。同时，本书也适用于对大数
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Hadoop大数据平台集群部署与开发课程是云计算的一门专业平台课。本教材可为参与大数据开发与处理等相关流程的技术人员提供有益参考，为其介绍大数据处理技术Hadoop以及Hadoop家族体系的其他核心成员：Zookeeper、HBase、Hive、Flume、Sqoop等。本教材以分类任务的形式，具体介绍了“这些成员”的概念及实际应用，具有较强的综合性和实践性强，内容涉及广泛，讲解深入透彻。
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首席数据官联盟启动百人大数据专访：产业热点、难点、疑点
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本书围绕电力大数据平台的建设与使用，从大数据平台体系架构、基础平台建设与实施、典型业务场景顶层设计和实际业务应用等方面开展论述。
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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。
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这是一本整合市场调研、网络营销、数据统计与分析等传统电子商务分项运营技能的综合训练教材，主要内容包括调研与业务规划、电商平台选择与部署、网络营销策划与实施、运营数据统计与分析。本书每个项目都融入大量实操任务，并且对实操任务进行详细讲解，反复强化“理论围绕实操，实操深化理论，真实掌握技能”的成书理念，希望能为读者提供有效帮助。本书可作为应用型本科院校及职业院校电子商务课程的教学用书，也可供相关从业人
