书中包含以下内容:
深入分析你已经在使用的系统，并学习如何更高效地使用和运维这些系统
通过识别不同工具的优缺点，作出更明智的决策
了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡
理解分布式系统研究，这些研究是现代数据库构建的基石
走到一些主流在线服务的幕后，学习它们的架构

设计数据密集型应用（影印版）

Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南

本书是一本Hadoop学习入门参考书，全书共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第1~6章，具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、数据云盘。提高篇包括第7~11章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop数据库Hbase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据采集Flume、OTA离线数据分析平

Hadoop大数据开发案例教程与项目实战

High Performance Spark

Businesses are gathering data today at exponential rates and yet few people know how to access it meaningfully. If you're a business or IT professional, this short hands-on guide teaches you how to pu

Getting Started with SQL

Data is at the center of many challenges in system design today. Difficult issues need to be figured out, such as scalability, consistency, reliability, efficiency, and maintainability. In addition, w

Designing Data-Intensive Applications

“大数据”近年成为IT领域的热点话题，人们每天都会通过互联网、移动设备等产生大量数据。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线，共分两卷，以7个模块分别介绍如何管理大数据生态系统、如何存储和处理数据、如何利用Hadoop工具、如何利用NoSQL与Hadoop协同工作，以及如何利用Hadoo

大数据技术与编程基础

本书介绍了作者提出的敏捷数据科学的方法论，结合作者在行业中多年的实际工作经验，为数据科学团队提供了一套以类似敏捷开发的方法开展数据科学研究的实践经验。全书基于Spark做全栈数据分析，书中展示了工业界一些常见工具的使用，包括从前端显示到后端处理的各个环节，手把手帮助数据科学家快速将理论转化为真正面向用户的应用程序，从而让读者在利用数据创造真正价值的同时，也能不断完善自己的研究。本书适合初学者阅读，

Spark全栈数据分析

刘军， 男，1976年生人，博士，副教授，硕士生导师，北京邮电大学数据科学中心主任。2003年至2007年任职于IBM中国研究院，担任高级研究员及部门经理，建立IBM中国研究院电信融合网络管理研究方向，主持研发Websphere及Tivoli电信产品线中多项关键技术，期间发表多篇国际会议及刊物论文，并申请获得多项美国专利。2007年至2012年创办欢城（北京）科技有限公司，开创中国无端网络游戏产业

Spark大数据处理

《深度剖析Hadoop HDFS》基于Hadoop 2.7.1版本进行分析，全面描述了HDFS 2.X的核心技术与解决方案，书中描述了HDFS内存存储、异构存储等几大核心设计，包括源码细节层面的分析，对于HDFS中比较特殊的几个场景过程也做了细粒度的分析。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。阅读《深度剖析Hadoop HDFS》可以帮助读者从架构设计与功能实现角度了解HDFS 2.X，同

深度剖析Hadoop HDFS

本书详细阐述了实时大数据分析的实现过程，主要包括大数据技术前景及分析平台；熟悉Storm平台；用Storm处理数据；Trident介绍和Storm性能优化；熟悉Kinesis；熟悉Spark；RDD编程；Spark的SQL查询引擎；Spark Streaming分析流数据以及Lambda架构等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计

实时大数据分析

Elasticsearch集成Hadoop最佳实践

《零基础学大数据算法》是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的形式，旨在用通俗的语言、轻松的气氛，帮助读者理解大数据计算领域中的基础算法和思想。
《零基础学大数据算法》由背景篇、理论篇、应用篇和实践篇四部分组成。背景篇介绍大数据、算法、大数据算法等基本概念和背景；理论篇介绍解决大数据问题的亚线性算法、磁盘算法、并行算法、众包算法的基本思想和理论知识；应用篇介绍与大数据问题息息相关的数据挖掘和

零基础学大数据算法

《大数据处理之道》覆盖了当前大数据处理领域的热门技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点；同时阐述了大数据下的日志分析系统，重点讲解了ELK日志处理方案；最后分析了大数据处理技术的发展趋势。
《大数据处理之道》采用幽默的表述风格，使读者容易理解、轻松掌握；重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述，以帮助读者从根源上悟出大

大数据处理之道

《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》是一本介绍大数据智能分析的科普书籍，旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理技术，以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。
《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》包括大数据智能基础和大数据智能应用两个部分，共8 章。大数据智能基础部分有三章：第1 章以深度学习为例介绍大数据智能的计算框架；第2 章以知

大数据智能

近几年，机器学习平台获得了飞速发展，积累了大量高效的机器学习算法组件，基于这些组件可以快速实现业务流程、解决具体问题。阿里云机器学习平台的丰富算法功能可以在线使用，不需要购买硬件，不需要安装配置各种环境；数据和计算资源一直处在“在线”状态，不必担心数据太大或计算资源不足的问题。机器学习平台降低了我们使用机器学习知识的门槛，将各个算法作为组件，即使不了解背后的理论知识，仍可以仿照书中实例，将组件连接

机器学习在线：解析阿里云机器学习平台

《构建实时机器学习系统》特点：以全栈机器学习应用为目标
通过介绍Docker等部署工具，帮助读者加速掌握机器学习模型的产业化进程。不管你是就职于大公司，还是自己创业，希望《构建实时机器学习系统》的内容能够让你快速上线满意的机器学习系统，离梦想更近一点。
抓住机器学习主干，远离学院派
世界在变，机器学习也在不停地变。对于机器学习中的很多重要成员，如建模工具、分布式队列等，《构建实时机器学习系统》都会

构建实时机器学习系统

Spark是业界公认的近几年发展快、受关注度的一体化多元化的大数据计算技术，可以同时满足不同业务场景和不同数据规模的大数据计算的需要。
本书首先通过代码实战的方式对学习Spark前必须掌握的Scala内容进行讲解并结合Spark源码的阅读来帮助读者快速学习Scala函数式编程与面向对象完美结合的编程艺术，接着对Hadoop和Spark集群安装部署以及Spark在不同集成开发环境的开发实战作出了详细

Spark零基础实战

《Storm分布式实时计算模式》由Apache Storm 项目核心贡献者吉奥兹、奥尼尔亲笔撰 写，融合了作者丰富的Storm实战经验，通过大量 示例，全面而系统地讲解使用Storm进行分布式实 时计算的核心概念及应用，并针对不同的应用场 景，给出多种基于Storm的设计模式，为读者快速 掌握Storms分布式实时计算提供系统实践指南。
《Storm分布式实时计算模式》分为10章：第l章介绍使用s

大数据技术丛书

变革：制造业巨头GE的数字化转型之路

工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景，通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现

工业大数据

Python是一门强大、快捷的编程语言。本书采用了即学即用的方式讲解Python.全书主要包含Python语言知识以及大数据使用的numpy、pandas、pytables；Web编程框架web.py；操作postgresql数据库。读者在学完一章的基础知识之后，可继续研读本章的高级话题，从而达到立即应用的目的。本书特别适合软件开发人员和数据分析工程师阅读，也可用于高等院校计算机教学。

Python即学即用

车联网是以“车”为节点和信息源，通过无线通信等技术手段将获取的信息连接到业务应用平台进行管理、分析和深度挖掘，并提供包括交通管理、用户安全和娱乐等综合性服务的信息系统，可以显著提升城市交通运输系统运行效率和服务水平、减少交通事故和污染。车联网技术作为引领未来的前沿技术，引起了社会各界的广泛关注。本书在介绍车联网通信和移动建模的基础上，详细介绍了车联网的若干典型应用。本书共分6章，第1章阐述了车联网

车联网系统

微软数据科学家融合自己多年数据分析实践经验系统讲解数据分析与建模的各种方法、工具及算法，给出一系列Python代码示例，并提供60多个实战技巧，可以帮助深入理解数据分析技术，高效使用Python工具解决现实数据科学任务。
全书共11章，可分为三部分。第一部分（第1~2章）讲授一些实战技巧，用于读取、写入、清洗、格式化、探索与理解数据；第二部分（第3~7章）介绍一些较深入的主题，包括分类问题的处理、

数据分析实战

在数据洪流中沙里淘金，挖掘大数据背后的价值洼地，为企业带来下一个增长红利。在互联网风气云涌的时代，很多企业拥有数据金矿，却很少能挖出真金白银。数据本身不产生价值，企业只有分析和利用大数据，才能将散落在各个平台中的数据的真正商业价值挖掘出来。数据挖掘已成为解决复杂商业问题、抓住商机的常用工具。杜尔森·德伦编著丁晓松、宋冰玉编译的《大数据掘金(挖掘商业世界中的数据价值)》一书介绍了数据挖掘与分析领域的

大数据掘金

《大数据产业革命》从九大行业的应用场景出发，介绍了大数据在各个行业的实际运用。作者对支撑各应用场景的54个数据模型和30相关数据要素进行了梳理。书中作者指出了制定大数据战略的关键步骤，如何认识数据资产，如何实施业务流程再造，如何搭建大数据的体系架构等问题，旨……

大数据产业革命

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序言 http://goo.gl/65x6e
第一章 http://goo.gl/WTnC9
第二章 http://goo.gl/5WUhT
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《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应

深入浅出统计学

如今，很多企业被淹没在数据洪流之中，数据并没有给它们带来太多好处。
企业数字化竞争力的提升也并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。其实，在大多数应用领域，数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的路线，适用于那些已经意识到“起决定作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用”的企业。这一路线被称为“智能数据”。
智

智能数据

打破技術門檻，用EXCEL VBA抓取資料，也能做到大數據分析，了解爬蟲原理掌握關鍵技術！
以Excel VBA為主，結合「金融數據」與「網路爬蟲」兩大主軸：
由爬蟲操作步驟關聯衍伸出「爬蟲地圖」，透過大量的範例將這些專業知識變成實戰操作技法，讓您對網路爬蟲與Excel VBA程式開發之間的關係有更新更深一層的體會。
坊間爬蟲書籍從沒說的事：
坊間爬蟲書籍普遍存在以下問題之一，如對於爬蟲原理、封包

Excel VBA實戰技巧：金融數據x網絡爬蟲

Improving Business Agility with EDA Going beyond SOA, enterprises can gain even greater agility by implementing event-driven architectures (EDAs) that automatically detect and react to significant bus

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