本書主要分為兩部分。第一部分以核心概念和基本應用為脈絡，介紹了Flink的核心特性（如檢查點機制、時間與窗口、shuffle機制等），部署，DataStream API、Dataset API、Table API的應用，運行時的原理等內容，每一章先對概念做基本的介紹，然后基于應用實例詳細分析Flink的設計思想和源碼實現。第二部分基于對原理的理解，手把手教讀者如何進行定制化的特性開發和性能提升，能夠讓讀者對Flink的理解有質的飛躍。這一部分內容來自作者大量的工作實踐，所引用例均源自企業級的真實
《創新方法新系統》系統介紹了創新方法新系統理論體系構建的一般路徑和重要實踐意義。首先，《創新方法新系統》創見性闡釋了TRIZ理論、群智理論和知識圖譜技術作為創新方法新系統構建過程中的重要理論來源作用，并嘗試就其如何為復雜創新場景中的理論融合與創新進行了深入探索；其次，《創新方法新系統》就如何從理論和實踐層面構建創新方法新系統進行了重點論述，從數據與案例層、模型與工具層、服務與應用層等不同維度，展示了構建基于微服務與領域知識圖譜的創新方法新系統的一般路徑；*后，《創新方法新系統》并采用了理論與案例
本書為大數據時代下的產物，由淺入深地介紹大數據及其相關知識，在大數據的背景下著重介紹ETL數據處理技術，同時引入數據清洗的知識，理論與實際相結合，突出所長。在理論上，本書突出重點與難點，較為系統地介紹大數據的各項基本技術。在實踐操作上，本書貼近生活，切實理解，緊跟實驗進行，并從中萃取精華。同時本書還介紹ETL技術的主流工具，結合當下一些項目進行運用，并綜合課后思考題，使讀者在學習中體會大數據的樂趣，翱游在大數據的海洋中。本書可作為高校新興專業——數據科學專業的配套教材，也可作為其他專業的
"本書采用項目式教學模式，以工業網絡組建為主線，注重理論與實踐的緊密結合，設計了五個項目：走進工業互聯網、認知計算機網絡體系架構及協議、工業網絡技術基礎、工業網絡組建和工業網絡維護。教學內容融入了1+X證書“工業互聯網實施與運維”職業技能等級標準的相關技能考核點，以滿足課證融合、項目引導、教學一體化的需求。 本書配套微課視頻、電子教案、授課用PPT、單元測評以及題庫等豐富的數字化學習資源。與本書配套的數字課程將在“智慧職教（www.icve.com.cn）”網站上線，學習者可以登錄網站
Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark 3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark 3.0 ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark 3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征
用Java編寫的Spark應用程序；Spark應用架構；提取文件、數據庫、數據流和Elasticsearch的數據；使用Spark SOL查詢分布式數據集
本書共8章，內容主要包括Spark概述及入門實戰，Spark的作業調度和資源分配算法，Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和實戰，深入理解Spark數據源，流式計算的原理和實戰，億級數據處理平臺Spark性能調優，Spark機器學習庫，Spark 3.0的新特性和數據湖等。 本書適合Spark開發人員和Spark運維人員閱讀。
本書由資深大數據專家精心編寫，循序漸進地介紹了Flink生態系統主流的大數據開發技術。全書共7章，第1章講解Flink的基礎知識，包括Flink應用場景、主要組件、編程模型等，最后通過一個單詞計數示例帶領讀者快速體驗Flink應用程序的編寫；第2、3章講解Flink的多種運行時架構、任務調度原理、數據分區以及Flink集群的安裝部署，同時包括Flink命令行操作、應用程序提交、常用Shell命令等；第4～7章講解了Flink流式計算DataStream API、關系型計算Table&SQL AP
《精通Hadoop3》詳細闡述了與Hadoop 3相關的基礎知識，主要包括Hadoop 3簡介、深入理解Hadoop分布式文件系統、YARN資源管理器、MapReduce內部機制、Hadoop中的SQL、實時處理引擎、Hadoop生態圈組件、定義Hadoop中的應用程序、Hadoop中的實時流處理、Hadoop中的機器學習、云端中的Hadoop、Hadoop集群分析、Hadoop中的角色及其執行內容、網絡和數據安全、監測Hadoop等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解
本書基礎理論和案例分析相結合，全面介紹了大數據技術的基礎知識，以提升讀者對大數據的認知。全書共11章，內容包括大數據概述、大數據時代的思維變革、大數據的采集與存儲、數據可視化、支撐大數據的技術、商業大數據、民生大數據、工業大數據、政務大數據、安全大數據和大數據的未來。本書既可作為全國高等學校計算機及相關專業“大數據導論”“大數據科學”“大數據基礎”等課程的教材，也可作為普通讀者了解大數據及其相關技術的參考書。
新書資訊 新書推薦