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本书以大数据分析全流程为主线,介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖劋作系统(Linux和Windows)、开发工具(Eclipse)以及大数据相关技术、软件(Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau)等。同时,本书还提供了丰富的课程实验和综合案例,以及大量免费的在线教学资源,可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”,可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材,用于指导大数据编程实践 也可供相关技术人员参考。
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大数据基础编程、实验和案例教程(第2版) 快速开展入门级大数据编程:抽丝剥茧,高级凝练,快速引导读者掌握基础大数据编程
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本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶,是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量,在编著出版纸质教材之前,实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源,同时,该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学,并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题,对Spark在线教程进行了多次修正和完善,所有这些前期准备工作,都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。披荆斩棘,在大数据丛林中开辟学习捷径填沟削坎,为快速学习Spark 技术铺平道路深入浅出,有效降低Spark 技术学习门槛资源全面,构建全方位一站式在线服务体系
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大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、 分析与应用(第3适用)
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本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。
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大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、 分析与应用(第3版)
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