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本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業(yè)大數據系統(tǒng)的前期準備工作，包括如何構建企業(yè)大數據處理系統(tǒng)的軟件環(huán)境和集群環(huán)境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優(yōu)化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統(tǒng)Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業(yè)大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監(jiān)控系統(tǒng)。

·8萬字

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一本書講透Elasticsearch：原理、進階與工程實踐

這是一本關于Elasticsearch技術實戰(zhàn)的教程，全面覆蓋了ElasticStack技術體系知識，旨在幫助讀者深入了解Elasticsearch的核心技術和應用場景，同時掌握分布式搜索與分析引擎的設計思想和實現原理。

·18.7萬字

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實用數據結構

本教材共分11章，前10章主要介紹了數據結構的基本概念和算法描述；線性表；棧的相關知識及相應的實例；隊列知識及相應的實例。串；數組；樹和二叉樹；圖的知識及實際應用，如圖的最小生成樹、最短路徑問題等；查找；排序。第11章將前面各章的驗證實驗合并為一個綜合的數組結構實驗系統(tǒng)，介紹前面各主函數的修改及完整程序的文件包含。通過綜合性實驗加深學生對所學知識的理解，體現了應用型高職院校的高技能性人才的培養(yǎng)目標。

·14.5萬字

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圖解機器學習算法

本書基于豐富的圖示，詳細介紹了有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的17種算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網絡、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從而加深對算法的理解。

·5.7萬字

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Python金融大數據分析（第2版）

《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發(fā)期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀。

·17.3萬字

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Spark核心技術與高級應用

從技術層面上，Spark作為一個快速、通用的大規(guī)模數據處理引擎，憑借其可伸縮、基于內存計算等特點，以及可以直接讀寫HDFS上數據的優(yōu)勢，實現了批處理時更加高效、延遲更低，已然成為輕量級大數據快速處理的統(tǒng)一平臺。Spark集成SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大數據處理方式，讓從業(yè)者的工作變得越來越便捷。本書從基礎講起，針對性地給出了實戰(zhàn)場景；并圍繞DataFrame，兼顧在SparkSQL和SparkML的應用。

·13.7萬字

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SQL面試寶典：圖解數據庫求職題

本書以SQL的基礎知識為出發(fā)點，從SQL的簡單查詢、匯總函數、分組，到多表查詢、窗口函數等SQL高級功能，逐一進行介紹與講解，基本涵蓋了學習SQL過程中需要掌握的主要內容。本書最大的特色是結合大量的面試題，讓讀者清楚地了解如何用所學的SQL知識解決工作中的實際問題。第8章提供了從不同行業(yè)、不同崗位的業(yè)務場景出發(fā)的實戰(zhàn)項目訓練，便于讀者在實踐中學習，鞏固SQL知識和技能，理解與掌握相關內容，并能夠將其快速應用于實際工作中。

·8萬字

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Oracle DBA手記

本書由多位工作在數據庫維護一線的工程師合著而成，其中包含了精心挑選的數據庫診斷案例與性能優(yōu)化實踐。通過真實的DBA工作記錄展現出來。通過來源于實踐的經驗分享與記錄，作者更注重將DBA的工作方法、DBA的職業(yè)發(fā)展等展現出來，對廣大OracleDBA具有極高的借鑒價值。

·18.6萬字

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百度統(tǒng)計：網站數據分析實戰(zhàn)

本書通過淺顯易懂的敘述方式和大量的圖示，詳細介紹了網站分析的關鍵技術要點，包括：網站分析中重要的數據、網站數據分析的工具、網站分析工具的使用技巧以及分析數據的方法。本書共分為11章，首先讓讀者了解網站分析的作用和做網站分析必須了解的一些重要指標；然后介紹目前國內廣泛使用的網站分析工具——百度統(tǒng)計，并對百度統(tǒng)計中各種維度的分析報告進行詳細的闡述，包括推廣報告、趨勢報告、來源報告、網頁分析報告、訪客分析報告和各種優(yōu)化報告，等等。本書內容豐富、語言簡潔、圖文并茂，適合廣大網絡營銷初學者及從事網絡推廣的企業(yè)和個體閱讀，是站長和廣大網站運營人員的必備手冊。

·6.9萬字

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Doris實時數倉實戰(zhàn)

這是一本從基本操作、架構設計、進階使用、運維管理、拓展應用、項目實戰(zhàn)等多個維度全面講解Doris的著作，是資深數據倉庫專家兼Doris開源項目貢獻者實戰(zhàn)經驗的總結，得到了ApacheDorisPMC主席、SelectDB創(chuàng)始人兼CEO以及多位ApacheDorisPMC的強烈推薦。通過本書，讀者不僅能零基礎快速掌握Doris的原理和使用，還能獲得搭建離線/在線實時數倉的項目實戰(zhàn)經驗。全書內容從邏輯上分為四個部分：基礎篇（第1-4章）：首先介紹了Doris的功能特點、架構設計、應用場景，然后講解了Doris的編譯、安裝、部署、建表等基本操作，以及Doris的數據對象和數據模型。進階篇（第5-7章）：從執(zhí)行原理、用法詳解、應用舉例3個維度詳細講解了Doris的數據導入、數據查詢和查詢優(yōu)化，層層遞進。拓展篇（第8-10章）：結合目前流行的Flink框架和各種常用外部表講解了Doris的拓展應用，還講解了Doris的集群管理。實戰(zhàn)篇（第11-14章）：首先從具體應用的角度介紹了離線數據倉庫和實時數據倉庫搭建的痛點和難點，然后用2個綜合項目講解了如何結合Doris實現離線數據倉庫和實時數據倉庫。

·13萬字

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Oracle高性能自動化運維

本書共10章，分為三篇：基礎篇、優(yōu)化篇、方法篇。基礎篇（第1～4章）主要介紹了Linux環(huán)境下Oracle內存體系架構的組成和功能，同時對Oracle日志與回滾段內容進行了講解，在幫助讀者深入理解Oracle知識體系的同時，為后續(xù)數據庫優(yōu)化及備份恢復打下基礎。優(yōu)化篇（第5～6章）主要介紹了OracleSQL優(yōu)化的原理和思想，并結合CBO優(yōu)化器對Oracle優(yōu)化進行探索。其中，SQL優(yōu)化原理和思想是CBO優(yōu)化的基礎，將兩者結合即可提供Oracle數據庫優(yōu)化參考。方法篇（第7～10章）主要講解了Oracle備份恢復的原理，以及如何制訂符合自身數據庫特點的Oracle備份恢復計劃。同時，結合自動化運維管理系統(tǒng)、自動化歷史分析系統(tǒng)及自動化實時監(jiān)控系統(tǒng)對數據庫自動化運維進行實踐，幫助數據庫維護人員從大量重復煩瑣的運維工作中解放出來，實現高效率、自動化的數據庫管理。

·8.6萬字

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Oracle DBA手記 3：數據庫性能優(yōu)化與內部原理解析

本書由多位數據庫技術專家和愛好者合著而成，集合了各行業(yè)dba的工作經驗與思考，包含了精心挑選的數據庫診斷案例與數據庫恢復實踐。內容涉及oracle典型錯誤的分析和診斷，oracle600內部錯誤的外理和解決，優(yōu)化器與sql的行為與分析，以及很多內部深入技術的實踐。本書的主要內容以原理分析、內容實踐、故障解決為依據，將oracle數據庫的深層技術層剖縷析抽絲剝繭地展示給讀者。希望能夠幫助讀者加深對于oracle技術的認知和理解，并將這些技術應用到實踐中去。

·15.3萬字

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算法通關之路

這是一本圖文并茂的力扣（LeetCode）題解書，旨在讓廣大讀者理解數據結構和算法的必備知識，掌握解決各類經典題目的基本技能，陪伴讀者攻克算法題目的難關。本書通過算法題解的形式講解了基本數據結構和基礎數學知識，包括貪心、遞歸、回溯和動態(tài)規(guī)劃等算法思想，深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先、雙指針、滑動窗口、位運算等解題技巧，以及通用解題“套路”和解題模板等內容，引導讀者了解并掌握解決算法題目的方式、方法，旨在循序漸進地提高讀者應對算法題目的能力。

·14萬字

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循序漸進學Spark

本書以小象學院git項目方式管理。感謝姜冰鈺、陳超、冼茂源等每一位內容貢獻者，感謝他們花費大量時間，將自己對Spark的理解加上在實際工作、學習過程中的體會，融匯成豐富的內容。與企業(yè)不斷涌現的對大數據技術的需求相比，大數據人才還存在很大缺口，對大數據技術充滿期許的新人正在源源不斷地加入這個領域。在小象學院的教學實踐過程中，我們發(fā)現，一本能完整系統(tǒng)地介紹Spark各模塊原理并兼顧使用實戰(zhàn)的書，對于初入大數據領域的技術人員至關重要。于是，我們根據日常積累的經驗，著成本書。

·9.4萬字

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量化投資：交易模型開發(fā)與數據挖掘

本書是一本利用Python技術，結合人工智能、神經網絡和機器學習、遺傳算法等互聯網技術進行相應行業(yè)模型開發(fā)的技術圖書。本書第1～4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發(fā)的入門知識，包括開發(fā)工具的使用、測試技術難點等內容；第5～7章主要講解了利用人工智能中的神經網絡技術進行技術研發(fā)，利用數據挖掘技術完善行業(yè)技術模型的數據加載與分析等內容；第8～9章主要講解了利用大數據進行技術配置和風險控制等內容；第10～11章主要講解了利用機器學習與遺傳算法進行相應模型開發(fā)等內容。全書內容專業(yè)，案例豐富翔實，是作者多年來利用開發(fā)軟件和人工智能結合進行相關領域軟件開發(fā)與探索的最佳結晶。本書不僅適合想利用Python進行軟件開發(fā)的用戶，也適合有一定經驗但想深入掌握人工智能、機器學習技術進行行業(yè)應用的用戶使用，還可以作為機構培訓的優(yōu)秀教材。

·13.5萬字

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跟老男孩學Linux運維：MySQL入門與提高實踐

全書以理論結合企業(yè)案例實戰(zhàn)講解為主，所講內容100%皆為生產中的重點知識。書中先介紹數據庫的基礎知識，比如，MYSQL數據庫的產品路線、MYSQL版本等，然后給出安裝配置方法，并針對企業(yè)級的安裝配置進行說明。從第5章開始，著手講解MYSQL的基礎命令操作方法、備份和恢復實踐、日志、字符集、常用引擎、復制等內容，接著給出讀寫分離、高可用性方案的企業(yè)實踐，以及優(yōu)化方案，幫助讀者將所學知識點運用到實際工作中，最后會針對企業(yè)面試常見問題給出解答思路。

·11.3萬字

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SAS金融數據挖掘與建模：系統(tǒng)方法與案例解析

本書是一本介紹金融企業(yè)數據建模的專著。在內容上，書中以信貸（信用卡）客戶的生命周期管理為主線，選取了5個在客戶獲取、提升、成熟和衰退環(huán)節(jié)的最經典的金融企業(yè)案例，來詳細介紹最具價值與實用性的數據建模過程，每個案例既自成體系又前后呼應。

·7.7萬字

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文件系統(tǒng)技術內幕：大數據時代海量數據存儲之道

本書通過理論與實踐相結合的方式，深入淺出地介紹了文件系統(tǒng)的概念、原理和具體實現。本書涵蓋本地文件系統(tǒng)、網絡文件系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)和對象存儲等內容，可以說涵蓋了數據持久化文件系統(tǒng)的主要領域。為了使讀者更加深入地理解文件系統(tǒng)的原理，本書不僅介紹了文件系統(tǒng)的原理和關鍵技術，還結合開源項目介紹了文件系統(tǒng)的實現細節(jié)。最后，本書介紹了在互聯網領域廣泛使用的對象存儲、承載海量訪問請求的原理及可存儲海量數據的架構。希望讀者通過閱讀本書對文件系統(tǒng)有全面、深入的認識。本書既可以作為文件系統(tǒng)及其他存儲系統(tǒng)開發(fā)人員的指導用書，也可以作為軟件架構師、程序員和Linux運維人員的參考用書。

·12.4萬字

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ClickHouse原理解析與應用實踐

本書是一本系統(tǒng)介紹Clickhouse的指導型工具書，全書總共分為11章：第1章介紹ClickHouse的由來、發(fā)展歷程、核心特點與核心特點。第2~6章介紹了ClickHouse基礎使用部分，包括整體架構、如何安裝、數據定義、數據引擎、數據查詢和函數的特性和使用方法。第7~9章介紹了ClickHouse高級特性部分，包括數據庫管理操作，數據分片、數據副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介紹了如果自己手動實現ClickHouse中間件的思路和示例，同時也介紹了幾款可視化工具與ClickHouse集成的方法。

·13.3萬字

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虛擬化與云計算

本書以在數據中心采用服務器虛擬化技術構建云計算平臺為主題，討論了：1)數據中心的基本概念，構建、管理、維護數據中心的最佳實踐方法，以及未來數據中心的需求和挑戰(zhàn)；2)虛擬化技術的基本概念，常見的虛擬化技術，采用虛擬器件創(chuàng)建、部署、激活虛擬化解決方案的方法，以及業(yè)界幾家重要的虛擬化廠商的產品及特性；3)云計算的基本概念，云計算的優(yōu)勢和它為信息產業(yè)帶來的變革，云架構以及架構中各個層次的核心功能與示例，云計算中的關鍵技術和挑戰(zhàn)，業(yè)界領先的云計算廠商的產品及特點等。

·18萬字

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企業(yè)大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐