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Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
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Kafka*初是由LinkedIn公司发的消息系统,现在已成为Apache的源项目。早期版本的Kafka主要是作为一个分布式、可分区和具有副本的消息系统,随着版本的不断迭代,在0.10.x版本之后Kafka已成为一个分布式流数据处理平台,特别是Kafka Streams的出现,使得Kafka对流数据处理变得更加简单。Kafka发展至今已具备很多特性,如分布式、高吞吐量、低延迟、高水平扩展性、高容错性等,也正是由于Kafka具备这些特性,使Kafka在大数据处理、日志收集、实时监控、离线统计分析等应用场景都被广泛使用。本书内容按照从抽象到具体、从到线再到面的学习思维模式行编排,由浅深、理论与实践相结合地对Kafka行了讲解和分析。剖析Kafka实现原理时,Kafka核心组件各成一节;讲解Kafka基本操作及应用实践时,从简单操作拓展到高级应用。全书的各章之间没有很强的依赖关系,读者可以从其中

图形数据库经典产品Neo4j的核心人员力作。 世界上的大部分领域实际上都可以建模成图,而软件发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下,假如你再也不用去做这样的转化,假如数据库的迁移可以变得轻松简单,你愿意去受一个全新的数据库吗?图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库,它处理的是大规模的数据和不断变化的需求,并且拥抱它们。 《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例,详细地说明了图数据解决的是什么样的问题,并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例,阐述了图数据库的建模方法和领域用例,*后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 《图数据库》的三位作者均为图数据库经典产品Neo4j的

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众多公司花费了大量的时间和金钱获取数据,并将大量的数据保存在一个叫做数据湖的数据容器中。但是,其中又能有多少公司把数据从数据湖中取回并加以利用呢?事实上,很少有公司能把数据湖当成信息的金矿来使用。多数公司zui终得到的仅仅是一个垃圾场。本书将会告诉你如何去构建一个有用的数据湖,从而让数据科学家与数据分析师能够面对业务挑战并发现新的商机。通过阅读本书,你将能够学习如何:?构建数据湖并模拟数据;?应用数据及基于文本的数据池,从而将业务价值zuida化;?理解原始数据池的角色定位;?掌握使用归档数据池的时机;?利用4大核心组件:元数据、业务的整合对应,语境及元过程信息。本书的作者曾经让我们放眼于数据仓库的架构与成效,如今他又将我们带到数据湖架构的新高度。

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本书基于Neo4j数据库3.5版本及其对应的ALGO和APOC扩展包,详细介绍了近二百个主要过程和函数的定义、相关理论、使用方法、代码样例,让广大Neo4j图数据库的设计和发人员能够快速掌握正确和高效的图数据库分析方法及其应用发技能。


《数据决策:企业数据的管理、分析与应用》详细介绍了数据战略规划,企业数字化运营,客户智能运营,业务主题优化,行业应用案例

全面系统地介绍了达梦数据库体系结构、数据库日常维护操作和数据库基本参数设置,是学习达梦数据库的基础教材和参考用书。

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DB2数据库是IBM公司关系型数据库核心产品,在国内以及全球有着广泛的应用。

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