本書較為系統(tǒng)地講解了大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop和Spark生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)原理、使用方法和開發(fā)技術(shù)，全書共11章，主要包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式計(jì)算框架MapReduce、Hadoop的發(fā)展和演化、數(shù)據(jù)倉庫Hive、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、Spark的基本概念和整體

本書以企業(yè)真實(shí)崗位的實(shí)際應(yīng)用和操作為主要背景，以飲料灌裝智能產(chǎn)線實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)為載體，設(shè)置了七個學(xué)習(xí)情境，包括供料站調(diào)試、翻轉(zhuǎn)站調(diào)試、灌裝站調(diào)試、機(jī)器人站調(diào)試、立體庫站調(diào)試、智能生產(chǎn)線綜合調(diào)試、智能生產(chǎn)線維護(hù)等內(nèi)容。本書按照"收集信息、制訂計(jì)劃、做出決策、實(shí)施計(jì)劃、檢查控制、評價反饋”的教學(xué)過程組織內(nèi)容，并配有相關(guān)操作的視頻

本書講解了大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)涉及的知識體系，主要是Hadoop生態(tài)圈體系中的各個組件，包括HDFS、Hive、Presto、HBase、Phoenix、Elasticsearch和dbeaver。本書采用項(xiàng)目任務(wù)驅(qū)動的方式進(jìn)行講解，覆蓋組件的工作原理、部署安裝和使用方法，力求幫助讀者更有效地動手實(shí)踐。

"本書結(jié)合國內(nèi)外**的研究成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，融合傳統(tǒng)紙質(zhì)媒體和新興數(shù)字媒體，系統(tǒng)地介紹大數(shù)據(jù)治理的基本概念、原則、框架、技術(shù)、工具和實(shí)踐等內(nèi)容，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，注重案例分析和應(yīng)用演練，幫助讀者全面掌握大數(shù)據(jù)治理的核心知識和方法。全書共分兩篇16章：第一篇大數(shù)據(jù)治理理論包括總論、大數(shù)據(jù)架構(gòu)管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的獲取、傳輸和存儲融入了人類生產(chǎn)生活的方方面面，而大數(shù)據(jù)核心價值體現(xiàn)為人們對數(shù)據(jù)的分析、理解與應(yīng)用。面對如此海量、高速和異構(gòu)的數(shù)據(jù)，僅靠人類的認(rèn)知和理解能力遠(yuǎn)不能滿足價值發(fā)現(xiàn)的需要。同時，計(jì)算機(jī)總是針對最細(xì)粒度數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代優(yōu)化的求解模式在特定場景下也不能滿足數(shù)據(jù)分析的時限需求。粒計(jì)算作為一種模擬人類知

"本書從職業(yè)院校學(xué)生理論、技能水平和企業(yè)應(yīng)用實(shí)際出發(fā)，按照項(xiàng)目引領(lǐng)、任務(wù)驅(qū)動的體例編寫，將自動化生產(chǎn)線安裝與調(diào)試相關(guān)的知識點(diǎn)和實(shí)操技能點(diǎn)分解到不同項(xiàng)目中，力爭教師與學(xué)生真正實(shí)現(xiàn)“教、學(xué)、做一體化”。本書共設(shè)置了7個實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，14個實(shí)訓(xùn)任務(wù)，每個項(xiàng)目以工作過程為導(dǎo)向、以任務(wù)為驅(qū)動，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識YL-335B自動化生產(chǎn)線，

復(fù)雜性是大數(shù)據(jù)區(qū)別于小數(shù)據(jù)的本質(zhì)特性，也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與數(shù)據(jù)治理面臨的核心挑戰(zhàn)。本書圍繞大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性開展研究，旨在探索當(dāng)前數(shù)據(jù)資源建設(shè)與利用過程中面臨的挑戰(zhàn)和技術(shù)難題，促進(jìn)數(shù)據(jù)價值的充分釋放。全書分為6部分，共24章。第1部分概述(第1、2章)，綜述所研究數(shù)據(jù)控制技術(shù)的基本概念和任務(wù)定位，以及國內(nèi)外的研究進(jìn)展；

本書分為10章，其中第1~9章探討了排序、推薦系統(tǒng)、聚類、線性回歸等內(nèi)容，每章都以一個具體的實(shí)際問題開始，其主要目的是激發(fā)對某一特定大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究。接下來探討其背后的數(shù)學(xué)原理——包括重要的定義、輔助陳述和得出的結(jié)論。案例研究有助于將所學(xué)知識應(yīng)用于跨學(xué)科的環(huán)境中，包括對逐步任務(wù)的描述和有用的提示。每章之后都配有習(xí)題

討論大數(shù)據(jù)技術(shù)時，首先需要了解大數(shù)據(jù)的基本處理流程，主要包括數(shù)據(jù)采集、存儲、分析和結(jié)果呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)無處不在，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、政務(wù)系統(tǒng)、零售系統(tǒng)、辦公系統(tǒng)、自動化生產(chǎn)系統(tǒng)、監(jiān)控攝像頭、傳感器等，每時每刻都在不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)。這些分散在各處的數(shù)據(jù)，需要采用相應(yīng)的設(shè)備或軟件進(jìn)行采集。采集到的數(shù)據(jù)通常無法直接用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，因

本書共分為六個部分：基礎(chǔ)入門、研究設(shè)計(jì)和基礎(chǔ)工具、文本挖掘基礎(chǔ)、人文社會科學(xué)與文本分析、計(jì)算機(jī)科學(xué)與文本挖掘、寫作和展示，在內(nèi)容安排上由淺入深、循序漸進(jìn)。相較于單一且詳盡的方法教程，本書的目的更多是在于指導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用社會世界的文本數(shù)據(jù)來設(shè)計(jì)一項(xiàng)可行的社會科學(xué)研究。本書涵蓋了文本挖掘研究多個方面的關(guān)鍵問題，包括網(wǎng)絡(luò)抓取和爬