《實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析指南》主要介紹實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算領(lǐng)域的相關(guān)技巧和經(jīng)驗(yàn)，包括Flink、Spark和Storm等流處理框架技術(shù)。全書(shū)從搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)始，逐步實(shí)現(xiàn)流處理，循序漸進(jìn)地引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)如何利用RabbitMQ、Kafka和NiFi以及Storm、Spark、Flink和Beam等組件協(xié)同應(yīng)用來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。 本書(shū)內(nèi)

本書(shū)主要介紹一套系統(tǒng)的過(guò)程控制方法，以解決過(guò)程控制規(guī)劃、計(jì)劃、執(zhí)行、評(píng)價(jià)、改進(jìn)中的一些基本問(wèn)題。第1~3章主要闡述全套方法的基本內(nèi)容以及方法的采用理由和依據(jù)，具體內(nèi)容包括：討論過(guò)程的定義與表示、過(guò)程的基本特征和過(guò)程中斷、延續(xù)、變更、結(jié)束等概念；討論過(guò)程的三種集合、過(guò)程控制框架、過(guò)程控制點(diǎn)控制與評(píng)價(jià)、過(guò)程結(jié)果評(píng)價(jià)；介紹幾

本書(shū)分五部分，第一部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)引導(dǎo)，闡述數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念、原則和方法等內(nèi)容；第二部分?jǐn)?shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，闡述相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)；第三部分?jǐn)?shù)據(jù)采集與管理，闡述數(shù)據(jù)采集、清洗、管理等知識(shí)；第四部分?jǐn)?shù)據(jù)分析基本方法與軟件實(shí)現(xiàn)，闡述描述性統(tǒng)計(jì)分析方法等內(nèi)容；第五部分?jǐn)?shù)據(jù)分析案例與實(shí)訓(xùn)。

本書(shū)共五章，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)技術(shù)研究、高校大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息化研究、高校大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息化創(chuàng)新研究、高校大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)人才培養(yǎng)等。

《自動(dòng)線安裝與調(diào)試》遵循“以服務(wù)為宗旨、以就業(yè)為導(dǎo)向、以能力為本位”的高職教育理念，根據(jù)職業(yè)能力培養(yǎng)要求，采用工作過(guò)程為導(dǎo)向的模塊化課程開(kāi)發(fā)模式，打破學(xué)科知識(shí)的界線，針對(duì)實(shí)際工作任務(wù)需要，重新組織和設(shè)計(jì)教學(xué)方式，突出“做中學(xué)”“學(xué)中做”，使學(xué)生在完成任務(wù)的同時(shí)，掌握相關(guān)知識(shí)和技能，凸顯職業(yè)教育特色。該書(shū)由學(xué)校、企業(yè)專家

數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的清洗“臟”數(shù)據(jù)工作單調(diào)且異常辛苦，如果能利用正確的工具和方法，可以讓數(shù)據(jù)清洗工作變得事半功倍�！稊�(shù)據(jù)清洗》講解數(shù)據(jù)清洗的理論知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用，《數(shù)據(jù)清洗》共8章：第1章主要帶領(lǐng)大家簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)清洗；第2章主要講解ETL技術(shù)相關(guān)的知識(shí)；第3章講解Kettle工具的

本書(shū)以實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)為原則，以Hadoop3.X生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的主要大數(shù)據(jù)工具整合應(yīng)用及項(xiàng)目開(kāi)發(fā)為主線，通過(guò)Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中常見(jiàn)的11個(gè)典型模塊和3個(gè)完整項(xiàng)目案例，詳細(xì)介紹HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark等主流大數(shù)據(jù)工具的整合使用。本書(shū)附帶資源包括本書(shū)核心內(nèi)容的教學(xué)視頻，本書(shū)所涉

主要內(nèi)容·大數(shù)據(jù)技術(shù)和Spark概述。·通過(guò)實(shí)例學(xué)習(xí)DataFrame、SQL、Dataset等Spark的核心API。·了解Spark的低級(jí)API實(shí)現(xiàn)，包括RDD以及SQL和DataFrame的執(zhí)行過(guò)程。·了解Spark如何在集群上運(yùn)行。·Spar

本書(shū)以Python作為開(kāi)發(fā)Spark應(yīng)用程序的編程語(yǔ)言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎(chǔ)知識(shí)。全書(shū)共8章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Spark的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming、SparkMLlib等。

現(xiàn)在已經(jīng)有越來(lái)越多的行業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域需要大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，例如金融行業(yè)需要使用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行信貸風(fēng)控，零售、餐飲行業(yè)需要通過(guò)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行輔助銷(xiāo)售決策，各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景需要大數(shù)據(jù)系統(tǒng)持續(xù)聚合和分析時(shí)序數(shù)據(jù)，各大科技公司需要建立大數(shù)據(jù)分析中臺(tái)等等�！洞髷�(shù)據(jù)綜合應(yīng)用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)/高等職業(yè)院�；�于工作過(guò)程項(xiàng)目式系列教材》為培養(yǎng)和開(kāi)發(fā)大