穿越数据的迷宫 数据管理执行指南 Laura 机械工业出版社 【新华书店正版图书】
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基于PySpark的高级数据分析 计算机-编程-PySpark-高级数据分析
编辑推荐 时至今日产生的数据量已经达到令人惊人的地步，而且还在不断增长。Apache Spark已经成为分析大数据的实际工具，并且也是数据科学工具箱的关键部分。本书针对Spark最z新版本进行了更新，将Spark、统计方法和真实数据集结合在一起，教你如何运用 PySpark、Spark Python API和Spark编程中的其他最z佳实践来解决分析问题。 数据科学家Akash Tandon、Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen和Josh Wills介绍了Spark生态系统，然后深入研究将常用技术（包括分类、聚类、协同过滤和异常检测）应用于以下的领域：基因组学、安全工作和金融。此更新版本还涵盖图像处理和Spark NLP库。 如果你对机器学习和统计学有基本的了解，并且能够使用Python进行编程，那么本书将帮助你开始进行大规模的数据分析。
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《SQL Server求生秘籍》的出版将改变这种局面。微软技术大师Henderson邀请了微软数据库产品开发和支持团队的多位资深工程师，各展所长，次集中公开了许多以前在微软内部口口相传的SQL Sewer技术机密。微软SQL Server内部技术资料大曝光，来自SQL Server开发小组和支持部门的梦之队打造，SQL Server故障排除。 数据库技术人员都不免面临这样的困境：每隔一段时日，数据库系统就会因为一些奇怪的问题无法正常运作，然而由于缺乏底层信息，他们常常无法应对这些问题。 全书由10章组成，每一章都首先精辟地剖析SQL Sewer的一个关键内部机制。然后深入探讨常见的问题及其解决方案，包括等待与阻塞、内存、缓存、查询处理、Service Broker、tempdb和群集等主题。书中讨论了许多底层数据结构，详细解释了大量错误日志、栈转储的含义。很多内容都是直接查看SQL Sewer源代
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作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题，而且保证了高容错性和高可伸缩性。具体来讲，它有如下优势： 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用，支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 …… Spark已经在全球范围内广泛使用，无论是Intel、Yahoo!、Twitter、阿里巴巴、百度、腾讯等国际互联网巨头，还是一些尚处于成长期的小公司，都在使用Spark。本书作者结合自己在微软和IBM实践Spark的经历和经验，编写了这本书。站着初学者的角度，不仅系统、全面地讲解了Spark的各项功能及其使用方法，而且较深入地探讨了Spark的工作机制、运行原理以及BDAS生态系统中的其他技术，同时还有一些可供操作的案例，能让没有经验的读者迅速掌握Spark。更为重要的是，
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作者是腾讯的T4级专家，有近20年数据库内核研发经验，曾是Oracle公司MySQL全球开发组核心成员 n中国计算机学会（CCF）常务理事、数据库专委会主任、数据库领域专家、中国人民大学杜小勇教授亲自作序推荐 n人民大学张孝和卢卫教授、武汉大学彭煜炜教授、云和恩墨CEO盖国强、腾讯金融支付数据库运营与研发部副总监姜承尧联袂推荐 n
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