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    • 2 篇 教育学
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  • 3 篇 医学
  • 2 篇 哲学
    • 2 篇 哲学
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主题

  • 55 篇 数据处理
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机构

  • 5 篇 医学工程技术学院

作者

  • 30 篇 张良均
  • 6 篇 朱扬勇
  • 6 篇 许桂秋
  • 4 篇 何明
  • 4 篇 薛薇
  • 4 篇 黑马程序员
  • 4 篇 吕云翔
  • 3 篇 董西成
  • 3 篇 岑远红
  • 3 篇 宗宇伟
  • 3 篇 黄申
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  • 3 篇 鄂海红
  • 3 篇 雷振阳
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  • 2 篇 朱顺泉
  • 2 篇 潘蓉
  • 2 篇 王小洁

语言

  • 289 篇 中文
检索条件"丛书名=大数据技术丛书"
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Hadoop高级数据分析:使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统
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丛书名： 大数据应用与技术丛书
2018年
作者： (美) Kerry Koitzsch
本书介绍高级分析技术, 帮助读者利用现有的工具, 使分析应用更强大、更精确、更高效。本书讲述如何恰当组合架构、设计和实施信息, 来创建分析系统; 强调最佳实践, 确保进行连贯的、高效的开发。本书涵盖的主题如下: 最佳实践和结构化... 详细信息
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Spark大数据分析:核心概念、技术及实践:a practitioner's guide to using Spark for large scale data a...
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： (美) 穆罕默德·古勒
本书将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务，其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题：如何使用SparkShell进行交互式数据分析、如何编写Spark应用、如何在Spark中对大规模数据进行交互分析、如何使用SparkStreaming处... 详细信息
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Hadoop与大数据挖掘
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 张良均 ... 等
全书主要分为两篇：基础篇（1-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。挖... 详细信息
来源： 内蒙古大学图书馆图书 评论
大数据治理与安全 从理论到开源实践  1版
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 刘驰 胡柏青 谢一
作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数... 详细信息
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Apache Kylin权威指南
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： Apache Kylin核心团队
本书第1章介绍ApacheKylin的历史、技术原理和产品定位，帮助用户了解何时和为何使用Kylin。第2章通过一个具体的案例快速入门，讲解Kylin核心概念、Cube建模和SQL连接查询这些基本使用。第3、4章讲解增量构建和进一步的流式构建，是大... 详细信息
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循序渐进学Spark
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 杨磊
本书内容共8章。第1章和第2章分别讲解了Spark的开发环境和编程模型；第3章分析了Spark的工作机制和原理；第4章则结合源代码分析了Spark的内核架构和实现原理；第5章讲解了Spark与YARN的结合应用；第6章介绍了Spark生态中其他模块的功... 详细信息
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Python数据科学实践指南
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 纪路
本书分为三大部分，其中第1~4章是Python基础，这个部分会介绍阅读本书所必须掌握的Python知识。第5~7章是讲解Python直接提供的数据处理工具，这些工具包括一些易用的数据结构、标准库和第三方工具。第8~12章是一些实际的案例，将会涉... 详细信息
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深度剖析Hadoop HDFS
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 林意群
本书基于Hadoop2.7.1版本进行分析，全面描述了HDFS2.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... 详细信息
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Spark与Hadoop大数据分析
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： (美) 文卡特·安卡姆
本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法, 并配套了详细的实现示例。
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大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战  1版
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丛书名： 大数据技术丛书
2017年
作者： 黄申
本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用，包括机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch、H... 详细信息
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