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云存儲(chǔ)安全：大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算的基石
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云存儲(chǔ)安全：大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算的基石

本書(shū)系統(tǒng)而全面地介紹了云存儲(chǔ)安全相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)及其最新研究成果。首先對(duì)云存儲(chǔ)做一概述；然后從云存儲(chǔ)安全體系結(jié)構(gòu)說(shuō)起，按照云存儲(chǔ)安全的需求層次，依次介紹云存儲(chǔ)虛擬化安全、云存儲(chǔ)系統(tǒng)身份認(rèn)證與訪問(wèn)控制、加密云存儲(chǔ)系統(tǒng)、密文云存儲(chǔ)信息檢索、云存儲(chǔ)服務(wù)的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)、云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)等內(nèi)容；最后介紹大數(shù)據(jù)時(shí)代的云存儲(chǔ)安全。云存儲(chǔ)服務(wù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)，保障云存儲(chǔ)安全是大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算的基石。本書(shū)內(nèi)容由淺入深，按照云存儲(chǔ)安全的需求層次以及保障數(shù)據(jù)安全的邏輯層次，對(duì)關(guān)鍵技術(shù)逐一進(jìn)行介紹。全書(shū)共分9章，每章都是從概述開(kāi)始，根據(jù)需求逐步介紹，主要是最前沿的成果，然后對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的研究工作進(jìn)行總結(jié)，指出存在的問(wèn)題及將來(lái)的研究方向。本書(shū)作者長(zhǎng)期從事云存儲(chǔ)安全的相關(guān)研究工作，對(duì)該領(lǐng)域的前沿科研成果比較熟悉。本書(shū)內(nèi)容極具參考價(jià)值，對(duì)于信息安全相關(guān)專業(yè)的本科生及研究生具有很好的指導(dǎo)意義，可以幫助他們?nèi)嫦到y(tǒng)地學(xué)習(xí)云存儲(chǔ)安全領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)和前沿成果，建立保障大數(shù)據(jù)安全的存儲(chǔ)體系。本書(shū)可作為高等院校信息安全、網(wǎng)絡(luò)空間安全、信息存儲(chǔ)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、密碼學(xué)與信息對(duì)抗等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生教材，也可作為通信工程師和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程師的參考讀物，對(duì)于從事信息安全領(lǐng)域研究工作的科研人員也有很好的指導(dǎo)意義和參考價(jià)值。

陳蘭香 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.1萬(wàn)字

數(shù)據(jù)增長(zhǎng)模型：數(shù)智時(shí)代的全棧產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)思維、算法與技術(shù)
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數(shù)據(jù)增長(zhǎng)模型：數(shù)智時(shí)代的全棧產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)思維、算法與技術(shù)

本書(shū)以在數(shù)字化背景下，數(shù)據(jù)產(chǎn)品從業(yè)者的數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)技能、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)方法、數(shù)據(jù)模型、產(chǎn)品用戶/客戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為基調(diào)，體系化撰寫了數(shù)字化和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和案例。隨書(shū)附贈(zèng)豐富的原始數(shù)據(jù)和源代碼，方便讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析案例進(jìn)行實(shí)操練習(xí)。本書(shū)內(nèi)容全面，結(jié)構(gòu)完整。首先，講解了數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建和數(shù)據(jù)埋點(diǎn)案例；然后按照細(xì)節(jié)講解數(shù)據(jù)分析流程、數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)挖掘整體方法；緊接著通過(guò)實(shí)操案例講解了的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測(cè)試等工具，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建方法；最后講解了數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場(chǎng)景、用戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)案例。本書(shū)適合數(shù)字化市場(chǎng)下的數(shù)據(jù)產(chǎn)品從業(yè)者閱讀，主要讀者人群包含數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)人員、數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者和相關(guān)專業(yè)的學(xué)生。

連詩(shī)路編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·25.9萬(wàn)字

SQL Server 2012寶典
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SQL Server 2012寶典

《SQLServer2012寶典》全面介紹SQLServer2012各方面的知識(shí)，全書(shū)由5部分組成：第1部分為數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)篇，介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)的類型、概念、對(duì)象、SQL語(yǔ)言等；第2部分為SQLServer2012的準(zhǔn)備篇，介紹SQLServer2012的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2012的服務(wù)、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2012的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2012服務(wù)器，如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表，以及如何對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作；第4部分為數(shù)據(jù)庫(kù)管理篇，介紹如何使用T-SQL程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算，以及如何使用視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器、索引、用戶定義數(shù)據(jù)類型、用戶定義函數(shù)、全文索引、游標(biāo)、事務(wù)和鎖等方面的知識(shí)；第5部分為SQLServer高級(jí)技術(shù)篇，介紹SQLServer2012的主要新增功能，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)備份與恢復(fù)，如何規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)，如何保證數(shù)據(jù)庫(kù)的安全、自動(dòng)化管理，如何使用性能工具優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入/導(dǎo)出、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServerIntegrationService、包含數(shù)據(jù)庫(kù)、文件表等技術(shù)。

廖夢(mèng)怡 王金柱等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·30.3萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)治理與安全：從理論到開(kāi)源實(shí)踐
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大數(shù)據(jù)治理與安全：從理論到開(kāi)源實(shí)踐

本書(shū)主要從理論和實(shí)踐兩個(gè)部分對(duì)大數(shù)據(jù)治理與安全技術(shù)展開(kāi)詳盡描述。其中理論篇主要從大數(shù)據(jù)治理的概念、作用、重要性，以及大數(shù)據(jù)治理的原則、范圍及評(píng)估內(nèi)容做出了詳細(xì)介紹；之后從大數(shù)據(jù)安全、隱私和審計(jì)三個(gè)方面，探討了大數(shù)據(jù)安全所面臨的挑戰(zhàn)，以及解決這些問(wèn)題的技術(shù)與方案、作用與意義。開(kāi)源實(shí)踐篇分別從Apache的四個(gè)開(kāi)源組件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos軟件框架與工具介紹其在大數(shù)據(jù)治理與安全方面的功能與實(shí)踐應(yīng)用方案。

劉馳等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·20.5萬(wàn)字

高性能MySQL（第4版）
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高性能MySQL（第4版）

《高性能MySQL》一直是MySQL領(lǐng)域的經(jīng)典之作，影響了一代又一代的DBA和技術(shù)人員，從第3版出版到第4版出版過(guò)去了近十年，MySQL也從5.5版本更新到了8.0版本。第4版中增加了大量對(duì)MySQL5.7和8.0版本新特性的介紹，刪除了一些在新版本中已經(jīng)廢棄或者不再常用的功能，還增加了對(duì)云數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹，減少了在官方文檔中已有的基礎(chǔ)使用和配置相關(guān)的內(nèi)容。這些年，MySQL經(jīng)過(guò)在大量大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的應(yīng)用驗(yàn)證，使得本書(shū)在繼續(xù)關(guān)注高性能之外，還用了較多的篇幅來(lái)介紹如何實(shí)現(xiàn)MySQL的大規(guī)模可擴(kuò)展應(yīng)用和合規(guī)性問(wèn)題，這是相比第3版最大的不同，也是本書(shū)封面上所寫的“經(jīng)過(guò)大規(guī)模運(yùn)維驗(yàn)證的策略”的體現(xiàn)。本書(shū)適合數(shù)據(jù)庫(kù)管理員（DBA）閱讀，也適合系統(tǒng)運(yùn)維和開(kāi)發(fā)人員參考學(xué)習(xí)。不管你是數(shù)據(jù)庫(kù)新手還是專家，相信都能從本書(shū)中有所收獲。

(美)Silvia Botros等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.3萬(wàn)字

算法訓(xùn)練營(yíng)：海量圖解+競(jìng)賽刷題（進(jìn)階篇）
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算法訓(xùn)練營(yíng)：海量圖解+競(jìng)賽刷題（進(jìn)階篇）

本書(shū)以海量圖解的形式，詳細(xì)講解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，并結(jié)合競(jìng)賽實(shí)例引導(dǎo)讀者進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。通過(guò)對(duì)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者將掌握22種高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、7種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、5種動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化技巧，以及5種網(wǎng)絡(luò)流算法，并熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)總計(jì)8章。第1章講解實(shí)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括并查集、優(yōu)先隊(duì)列；第2章講解區(qū)間信息維護(hù)與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹(shù)狀數(shù)組、線段樹(shù)和分塊；第3章講解字符串處理，包括字典樹(shù)、AC自動(dòng)機(jī)和后綴數(shù)組；第4章講解樹(shù)上操作問(wèn)題，包括點(diǎn)分治、邊分治、樹(shù)鏈剖分和動(dòng)態(tài)樹(shù)；第5章講解各種平衡二叉樹(shù)，包括Treap、伸展樹(shù)和SBT；第6章講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)階，包括KD樹(shù)、左偏樹(shù)、跳躍表、樹(shù)套樹(shù)和可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；第7章講解動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其優(yōu)化，包括背包問(wèn)題、線性DP、區(qū)間DP、樹(shù)形DP、數(shù)位DP、狀態(tài)壓縮DP、插頭DP和動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化方法；第8章講解網(wǎng)絡(luò)流問(wèn)題，包括常用網(wǎng)絡(luò)流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費(fèi)用最大流。本書(shū)對(duì)每個(gè)算法都進(jìn)行詳細(xì)圖解并搭配競(jìng)賽實(shí)例，重點(diǎn)講解如何分析問(wèn)題、優(yōu)化算法，以期讀者在短時(shí)間內(nèi)掌握該算法并進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。

陳小玉 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·20.6萬(wàn)字

算力芯片：高性能CPU/GPU/NPU微架構(gòu)分析
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算力芯片：高性能CPU/GPU/NPU微架構(gòu)分析

本書(shū)介紹了超級(jí)計(jì)算機(jī)算力和AI算力的異同，從CPU流水線開(kāi)始，描述主要的眾核處理器架構(gòu)和功能部件設(shè)計(jì)。在GPU和NPU等加速器部分，介紹了GPU為何能從單純的圖形任務(wù)處理器變成通用處理器。GPU在設(shè)計(jì)邏輯、存儲(chǔ)體系、線程管理，以及面向AI的張量處理器方面成為最近幾年全世界科技行業(yè)最矚目的明星。本書(shū)對(duì)華為等廠商推出的NPU芯片設(shè)計(jì)也做了架構(gòu)描述，回顧了近20年來(lái)主流的CPU、GPU芯片架構(gòu)的特點(diǎn)，介紹了存儲(chǔ)與互連總線技術(shù)，即大模型專用AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的中樞核心。

濮元愷 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·29.3萬(wàn)字

數(shù)據(jù)挖掘原理與實(shí)踐
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數(shù)據(jù)挖掘原理與實(shí)踐

本書(shū)介紹數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用過(guò)程。在基礎(chǔ)理論部分，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理、聚類分析、分類和回歸算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)；在應(yīng)用部分，結(jié)合通信行業(yè)、Web內(nèi)容挖掘等具體實(shí)例討論數(shù)據(jù)挖掘方法的實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)附錄中特別介紹了數(shù)據(jù)挖掘10個(gè)經(jīng)典算法和10個(gè)挑戰(zhàn)問(wèn)題。

蔣盛益 李霞 鄭琪編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21萬(wàn)字

Spark大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)三部曲：內(nèi)核解密、商業(yè)案例、性能調(diào)優(yōu)（第2版）
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Spark大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)三部曲：內(nèi)核解密、商業(yè)案例、性能調(diào)優(yōu)（第2版）

本書(shū)基于Spark2.4.X版本，以Spark商業(yè)案例實(shí)戰(zhàn)和Spark在生產(chǎn)環(huán)境下幾乎所有類型的性能調(diào)優(yōu)為核心，以Spark內(nèi)核解密為基石，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的Spark商業(yè)案例與性能調(diào)優(yōu)抽絲剝繭地進(jìn)行剖析。全書(shū)共分4篇，內(nèi)核解密篇基于Spark源碼，從一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例入手，循序漸進(jìn)地全面解析Spark2.4.X版本的新特性及Spark內(nèi)核源碼；商業(yè)案例篇選取Spark開(kāi)發(fā)中最具代表性的經(jīng)典學(xué)習(xí)案例，在案例中綜合介紹Spark的大數(shù)據(jù)技術(shù)；性能調(diào)優(yōu)篇覆蓋Spark在生產(chǎn)環(huán)境下的所有調(diào)優(yōu)技術(shù)；Spark+AI解密篇講解深度學(xué)習(xí)實(shí)踐、Spark+PyTorch案例實(shí)戰(zhàn)、Spark+TensorFlow實(shí)戰(zhàn)以及Spark上的深度學(xué)習(xí)內(nèi)核解密。

王家林 段智華編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·38.1萬(wàn)字

Spark大數(shù)據(jù)處理與分析
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Spark大數(shù)據(jù)處理與分析

本書(shū)是Spark技術(shù)入門的基礎(chǔ)類書(shū)籍，通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)可以牢固掌握Spark編程技術(shù)的基本概念、原理和編程方法，能夠進(jìn)行應(yīng)用程序的實(shí)際開(kāi)發(fā)。

雷擎編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·23.1萬(wàn)字

數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)教程（SQL Server平臺(tái)）
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數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)教程（SQL Server平臺(tái)）

本書(shū)是江蘇省精品教材立項(xiàng)建設(shè)項(xiàng)目成果，面向應(yīng)用型教學(xué)需求，重點(diǎn)突出基礎(chǔ)性和應(yīng)用性。按照“理論、實(shí)踐、再理論、再實(shí)踐”的思想關(guān)聯(lián)知識(shí)，以一個(gè)貫穿全書(shū)的商品訂購(gòu)管理數(shù)據(jù)庫(kù)示例為主線，將數(shù)據(jù)庫(kù)基本原理、技術(shù)和應(yīng)用三者有機(jī)結(jié)合。全書(shū)分10章，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫(kù)概覽、關(guān)系數(shù)據(jù)模型、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言SQL、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的概念模型、關(guān)系規(guī)范化理論、應(yīng)用系統(tǒng)中的SQL及相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)保護(hù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的新進(jìn)展。附錄A給出了實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)。本書(shū)免費(fèi)提供配套電子課件、習(xí)題參考解答和實(shí)例源程序。

顧韻華 李含光編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.9萬(wàn)字

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)與技術(shù)
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數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)與技術(shù)

本書(shū)介紹數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)與技術(shù)，涵蓋了存儲(chǔ)盤與存儲(chǔ)介質(zhì)、存儲(chǔ)陣列、存儲(chǔ)協(xié)議、鍵值存儲(chǔ),文件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)體系結(jié)構(gòu)、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、存儲(chǔ)可靠性、存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)保護(hù)等基礎(chǔ)內(nèi)容，對(duì)存儲(chǔ)維護(hù)、存儲(chǔ)解決方案、存儲(chǔ)技術(shù)趨勢(shì)與發(fā)展等主題進(jìn)行了深入討論，并提供目前新的研究成果作為案例，幫助讀者加深對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的理解與運(yùn)用。本書(shū)內(nèi)容豐富，適合計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生或研究生閱讀和學(xué)習(xí)，同時(shí)也可供專業(yè)技術(shù)人員參考。

舒繼武編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·23萬(wàn)字

零基礎(chǔ)學(xué)SQL Server 2008
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零基礎(chǔ)學(xué)SQL Server 2008

SQLServer2008數(shù)據(jù)庫(kù)是微軟精心打造的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)產(chǎn)品，該產(chǎn)品重新定義了數(shù)據(jù)庫(kù)涉及的領(lǐng)域與規(guī)范，融入了商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘、自動(dòng)化等許多企業(yè)級(jí)特性，滿足了各類規(guī)模的企業(yè)計(jì)算，符合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展方向。

王浩等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·29.4萬(wàn)字

Greenplum：從大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略到實(shí)現(xiàn)
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Greenplum：從大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略到實(shí)現(xiàn)

本書(shū)分為四個(gè)部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。其中，第1章將分享作者對(duì)于ABC（人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算）之間關(guān)系的理解以及對(duì)人和人工智能的思考。第2章將介紹進(jìn)取型企業(yè)為什么需要大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以及如何建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。第二部分介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)。其中，第3章將以數(shù)據(jù)平臺(tái)演進(jìn)歷史和未來(lái)趨勢(shì)為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。第4章為Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構(gòu)的主要特點(diǎn)和核心引擎。第6章將介紹數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)聯(lián)邦和數(shù)據(jù)虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對(duì)混合負(fù)載的支持。第三部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過(guò)程化編程語(yǔ)言（用戶自定義函數(shù)），用戶可以使用Python、R、Java等語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)用戶自定義函數(shù)，還可以通過(guò)容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)自定義函數(shù)的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內(nèi)建的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MADlib，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用內(nèi)建的50多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于SQL對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高級(jí)分析，并介紹如何擴(kuò)展MADlib以實(shí)現(xiàn)新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對(duì)文本數(shù)據(jù)和時(shí)空數(shù)據(jù)（GIS）進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計(jì)算能力。第四部分介紹運(yùn)維管理和數(shù)據(jù)遷移。其中，第13章將介紹各種監(jiān)控和管理工具及相關(guān)企業(yè)級(jí)產(chǎn)品。第14章介紹數(shù)據(jù)庫(kù)備份、恢復(fù)和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

馮雷 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.5萬(wàn)字

精益數(shù)據(jù)分析
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精益數(shù)據(jù)分析

本書(shū)圍繞精益創(chuàng)業(yè)展開(kāi)討論，融合了精益創(chuàng)業(yè)法、客戶開(kāi)發(fā)、商業(yè)模式畫(huà)布和敏捷持續(xù)集成的精華。本書(shū)匯聚了100多位創(chuàng)始人、投資人、內(nèi)部創(chuàng)業(yè)者和創(chuàng)新者的成功創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，呈現(xiàn)了30多個(gè)極具價(jià)值的案例分析，可以為各階段的創(chuàng)業(yè)者提供行為準(zhǔn)則。

(加)阿利斯泰爾·克羅爾 本杰明·尤科維奇 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.6萬(wàn)字

Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐
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Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐

本書(shū)講述在流行的大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算平臺(tái)Hadoop上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模與SQL開(kāi)發(fā)的簡(jiǎn)單性與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，快速、高效地建立可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其應(yīng)用系統(tǒng)。本書(shū)內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Hadoop及其生態(tài)圈的相關(guān)概念，使用Sqoop從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)全量或增量抽取數(shù)據(jù)，使用HIVE進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和裝載處理，使用Oozie調(diào)度作業(yè)周期性執(zhí)行，使用Impala進(jìn)行快速聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析，使用Hue將數(shù)據(jù)可視化，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無(wú)事實(shí)的事實(shí)表、遲到的事實(shí)、累積的度量等常見(jiàn)問(wèn)題在Hadoop上的處理等。本書(shū)適合數(shù)據(jù)庫(kù)管理員、大數(shù)據(jù)技術(shù)人員、Hadoop技術(shù)人員、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)人員，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

王雪迎 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·22.2萬(wàn)字

數(shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)理論與實(shí)踐
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數(shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)理論與實(shí)踐

數(shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)是當(dāng)今乃至今后一段時(shí)期信息化領(lǐng)域普遍關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。云技術(shù)的本質(zhì)是分布式計(jì)算，而數(shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)揭示的正是分布式計(jì)算在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的本質(zhì)問(wèn)題。本書(shū)介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)的起源與發(fā)展，分析了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的適應(yīng)場(chǎng)景，介紹了國(guó)產(chǎn)自主可控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀；針對(duì)云計(jì)算環(huán)境大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理需要，介紹了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)、數(shù)據(jù)恢復(fù)、SQL、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性與事務(wù)等理論；針對(duì)越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、優(yōu)化和集成技術(shù)。結(jié)合發(fā)展趨勢(shì)，重點(diǎn)介紹了當(dāng)前流行的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的編程技術(shù)；針對(duì)信息化建設(shè)演進(jìn)式發(fā)展，介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)重構(gòu)技術(shù)。本書(shū)作為計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)的讀者學(xué)習(xí)，也可作為數(shù)據(jù)分析師、系統(tǒng)架構(gòu)師的數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)培訓(xùn)教材，以及各企事業(yè)組織實(shí)施信息化建設(shè)、流程再造、大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建和信息化基礎(chǔ)知識(shí)訓(xùn)練的參考書(shū)。

馬獻(xiàn)章 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·31.9萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用：概念、存儲(chǔ)、處理、分析與應(yīng)用（第3版）
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大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用：概念、存儲(chǔ)、處理、分析與應(yīng)用（第3版）

本書(shū)系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)，分為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理篇、大數(shù)據(jù)處理與分析篇、大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇。全書(shū)共17章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、MapReduce、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、Spark、流計(jì)算、Flink、圖計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化以及大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和其他行業(yè)的應(yīng)用。本書(shū)在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節(jié)安排了入門級(jí)的實(shí)踐操作，以便讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)。

林子雨編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·24.4萬(wàn)字

DB2數(shù)據(jù)庫(kù)管理最佳實(shí)踐
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DB2數(shù)據(jù)庫(kù)管理最佳實(shí)踐

IBMDB2作為業(yè)界主流的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于金融、通信、煙草等行業(yè)。本書(shū)側(cè)重于DB2數(shù)據(jù)庫(kù)管理，以實(shí)戰(zhàn)為主要目標(biāo)，內(nèi)容涵蓋軟件安裝配置、數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境搭建、存儲(chǔ)規(guī)劃、數(shù)據(jù)遷移、備份恢復(fù)、鎖、性能監(jiān)控調(diào)優(yōu)和常見(jiàn)的問(wèn)題診斷等。通過(guò)循序漸進(jìn)、深入淺出的講解，力求讓讀者親自動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，結(jié)合實(shí)際案例，快速掌握DB2知識(shí)，獨(dú)立完成日常運(yùn)維管理工作。本書(shū)作者均有IBM原廠的工作經(jīng)歷，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)非常豐富，本書(shū)將和大家分享他們的DB2數(shù)據(jù)庫(kù)管理的極佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

徐明偉 王濤編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·27.6萬(wàn)字

云計(jì)算寶典：技術(shù)與實(shí)踐
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云計(jì)算寶典：技術(shù)與實(shí)踐

探究核心技術(shù)，總結(jié)實(shí)踐方法。本書(shū)四篇十二章，對(duì)云計(jì)算進(jìn)行了系統(tǒng)的探討。戰(zhàn)略藍(lán)圖篇以概述云計(jì)算為起點(diǎn)，縱覽其在一系列重要行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景和實(shí)踐方針，繼而深入實(shí)施步驟，為云計(jì)算產(chǎn)業(yè)參與者勾畫(huà)了藍(lán)圖。技術(shù)基石篇首先描述數(shù)據(jù)中心的核心功能，管理維護(hù)方法，以及新一代數(shù)據(jù)中心的需求和挑戰(zhàn)，隨后介紹云計(jì)算的技術(shù)基礎(chǔ)：服務(wù)器虛擬化和虛擬器件。系統(tǒng)架構(gòu)篇從橫向和縱向兩個(gè)維度定義了云架構(gòu)，在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺(tái)即服務(wù)和軟件即服務(wù)的層面進(jìn)行了深入的技術(shù)探討，并給出相關(guān)的參考實(shí)現(xiàn)。業(yè)界動(dòng)態(tài)篇勾勒了生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，從虛擬化和云計(jì)算兩個(gè)維度介紹了業(yè)界的基本情況和主流產(chǎn)品。

虛擬化與云計(jì)算小組 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·30.1萬(wàn)字

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