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大数据的广泛应用已经彻底地改变了人类世界，这场信息革命的号角正在吹响，《大数据》集纳了全球关于“大数据”（BigData）的新研究成果，为读者清晰勾勒出一幅“大数据”在社会各领域被广泛应用的广阔图景，并前瞻性地描绘了未来的大数据世界。 《大数据》既是一本科普读物，让读者了解什么是大数据、大数据的应用、大数据的未来，以及大数据的潜在商业价值；同时对于公共政策、信息科学、社会科学等领域的交叉融合具有启发意义。
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本书旨在帮助读者掌握Windows系统环境下数据表格处理功能与技巧，能使用计算机对数据进行处理、分析和管理。中文Excel 2000是运行在Windows环境下的、具有较强的数据表格处理功能的办公应用软件，它是中文Office2000中的一部分，是当前使用最为广泛的电子表格处理程序。本书首先简述了计算机基础知识，讲述了Windows98系统知识和操作方法，介绍了中文Excel2000的基本功能与应用，书的最后部分介绍了网络知识和概念，讲述Internet Explorer和Outlook网络软件的应用，使读者学会上网浏览、收发电子邮件等操作。 本书作者集多年成人教育经验，并结合成人学习计算机的特点编著此书。本书注重实用性和可操作性。为了方便读者使用，本书选用了大量插图，并通过实例做深入浅出的讲解，便于读者尤其成人读者的理解。每章后都附有习题，帮助读者理解书中内容。
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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，层次分明，循序渐进。全书分为3部分，涵盖了技术理论与实战，读者可以从实战中巩固学习到的知识。第一部分主要围绕BDAS（伯克利数据分析栈），不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，还介绍了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习等高级主题，此外还介绍了Alluxio系统。第二部分实现了一个企业背景调查系统，比较新颖的是，该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需求，既是对本书第一部分很好的巩固，又完整呈现了一个实时大数据应用的开发过程。第三部分是对全书的总结和展望。 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
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Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书 黑马程序员编著 清华大学出版社 自动化技术、计算机技术 Hive数据仓库应用
"Hive提出海量数据可以继续沿用传统数据分析方法SQL语句来处理的思想，开发人员不需要学计算机语言而继续使用熟悉的SQL结构化查询语句来处理大规模的数据，Hive中的SQL语句我们称之为HiveQL查询语句，HiveQL查询语句的语法结构与传统SQL语句的语法结构几乎是一模一样的。Hive运行在Hadoop分布式系统中，这使得Hive不仅可以使用HDF行分布式存储，而且还可以通过MapReduce分布式计算框架来查询数据，相比于传统数据仓库来说，Hive在存储能和查询效率上都得到了很好的提升。 本书将带领大家认识Hive的相关技术。通过学，使读者对Hive有一个深刻的认识，本书共分为9章。"
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Martin Fowler认识到面向对象研究团体需要一本传统方法学著作所包含的工具和技术的书，因此撰写了《分析模式可复用的对象模型》，重点介绍面向对象分析和设计的最终结果模型本身。他将自己丰富的对象建模专业经验与读者分享，着眼于找出重复问题并把这些问题转换为可复用的模型。《分析模式可复用的对象模型》提供一个模式目录，涉及交易.测量、财务和组织内部关系等广泛领域。 鉴于概念模式不能孤立存在，Martin Fowler还提出一系列“支持模式”，这些支持模式讨论如何将概念模式转变为适合大型信息系统构架的软件。在介绍每种模式时，都讲述设计背后的缘由以及使用这种模式的规则。书中的示例包含有用模型的使用细节并进一步探讨了将会改进分析、建模和实现的复用技巧。
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