本书较为系统地讲解了大数据处理平台Hadoop和Spark生态系统的相关技术原理、使用方法和开发技术,全书共11章,主要包括大数据技术概述、大数据处理平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、Hadoop的发展和演化、数据仓库Hive、分布式数据库HBase、Spark的基本概念和整体
本书以企业真实岗位的实际应用和操作为主要背景,以饮料灌装智能产线实训系统为载体,设置了七个学习情境,包括供料站调试、翻转站调试、灌装站调试、机器人站调试、立体库站调试、智能生产线综合调试、智能生产线维护等内容。本书按照"收集信息、制订计划、做出决策、实施计划、检查控制、评价反馈”的教学过程组织内容,并配有相关操作的视频
本书讲解了大数据查询技术涉及的知识体系,主要是Hadoop生态圈体系中的各个组件,包括HDFS、Hive、Presto、HBase、Phoenix、Elasticsearch和dbeaver。本书采用项目任务驱动的方式进行讲解,覆盖组件的工作原理、部署安装和使用方法,力求帮助读者更有效地动手实践。
"本书结合国内外**的研究成果和实践经验,融合传统纸质媒体和新兴数字媒体,系统地介绍大数据治理的基本概念、原则、框架、技术、工具和实践等内容,注重理论与实践相结合,注重案例分析和应用演练,帮助读者全面掌握大数据治理的核心知识和方法。全书共分两篇16章:第一篇大数据治理理论包括总论、大数据架构管理、元数据管理、主数据管理
大数据技术与应用发展不仅改变着网络信息环境,而且决定数据的存在形态与数字信息资源的分布和利用结构,直接关系到用户的认知需求表达与数字信息交互机制。在这一背景下,本书从大数据技术基础、数据内容管理和数字信息利用出发,按照大数据应用与服务基础构架进行理论和实践的归纳;通过基本问题的分析和实证探索,围绕大数据需求、数字资源形
本教材立足“大数据”的时代背景,面向企业数字化转型升级对数字化人才的需求,坚持大数据通识教育核心理念,采用理论与实践相结合的方式,选取了六个项目,助力读者提升大数据分析相关的数字技能与数字素养,培养学生的大数据意识、大数据思维、大数据安全和大数据基本处理能力。本教材根据行业企业大数据的实际应用和高职学生认知规律,选取了
本书以项目任务为载体串联知识与技能,介绍基于SparkSQL技术的大数据分析方法,培养学习者使用SparkSQL技术解决实际数据分析问题的能力,主要内容有大数据分析概述、实践环境准备、学生信息处理分析、房产大数据分析与探索、电商大数据分析与探索、Zepplin数据可视化。在实现任务的过程中详细阐述了Scala语言基础、
架构大数据系统涉及的技术和工具种类繁多,但技术和工具背后的大数据处理需求和解决问题的思维逻辑却恒久不变。本书采用软件工程化方法,从大数据架构的需求出发,籍由理性和常识的指引,推导和梳理大数据架构之术(大数据处理的基本原理和技术方法),进而讨论大数据架构之器(具体软件工具的功能、设计、实现以及使用方法),建立大数据架构教
《智能控制》(第2版)(ISBN为9787302581611)是全国工程硕士专业学位教育指导委员会推荐教材,全面涵盖模糊控制、神经控制、专家控制、仿人智能控制、递阶智能控制、学习控制、**智能控制及其工程应用实例。本书配套于该教材,为智能控制研究生课程教学提供全面而系统的教学设计与指导,包括学习理论、指导教学的系统科学
数据是人类共同的财富数据是现代科学研究的基石。在当今这个大数据的时代,如何强调数据的重要性似乎都不为过。随着互联网及其应用的普及,传统关系数据库越来越难以满足计算机应用对数据存储、访问和安全的需要,非关系数据库和新兴数据库应运而生。本书主要面向新一代数据库系统,详细介绍数据库发展史、数据库设计原则、NoSQL和NewS
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