小年怎么迎财神

本書是一本系統介紹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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Python數據分析、挖掘與可視化從入門到精通

本書分為4篇，第1篇是基礎入門篇，主要介紹數據分析與挖掘的基本概念及Python語言的數據分析基礎；第2篇是數據分析篇，主要介紹常用的數據分析方法；第3篇是數據挖掘篇，主要介紹常用的數據挖掘方法；第4篇是實戰應用篇，介紹兩個完整的數據分析與挖掘案例。

·10.9萬字

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Spark大數據分析實戰

Spark大數據技術還在如火如荼地發展，Spark中國峰會的召開，各地meetup的火爆舉行，開源軟件Spark也因此水漲船高，很多公司已經將Spark大范圍落地并且應用。Spark使用者的需求已經從最初的部署安裝、運行實例，到現在越來越需要通過Spark構建豐富的數據分析應用。寫一本Spark實用案例類的技術書籍，是一個持續了很久的想法。由于工作較為緊張，最初只是將參與或學習過的Spark相關案例進行總結，但是隨著時間的推移，最終還是打算將其中通用的算法、系統架構以及應用場景抽象出來，并進行適當簡化，也算是一種總結和分享。

·8.3萬字

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菜鳥學SPSS數據分析

本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和數據分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數據分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數據分析、數據的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數據分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面圖詳細闡述，產生的結果都配有界面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。

·9.4萬字

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從0到1：JavaScript 快速上手

本書分為2大部分：第1部分是Javascript基本語法，主要介紹流程控制、函數、字符串、數組等基本語法；第2部分是Javascript核心技術，主要介紹DOM操作、事件操作、window對象、document對象等核心技術。為了讓讀者更好地掌握，本書還結合實際工作以及前端面試，精心挑選了大量高質量的練習題。此外，本書還專門配套了課件PPT以及各種工具手冊，以便各大高校老師教學使用。

·8.2萬字

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Python數據分析

本書系統介紹了使用Python進行數據分析需要掌握的各項知識，涵蓋了Python基礎知識、網絡爬蟲技術、正則表達式、BeautifulSoup和JSON、詞語切分、自然語言處理、使用NumPy與Pandas處理數據、數據可視化技術、MySQL、機器學習、樸素貝葉斯模型、支持向量機、隨機森林、深度學習以及量化投資。本書通過結合數據分析技術的理論知識與Python的實戰應用，幫助讀者更好地運用Python解決數據分析中的實際問題。本書適合作為高等院校工商管理類研究生、本科生的數據分析課程教材，還適合作為金融行業人員的參考資料。

·12.3萬字

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ETL數據整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數據整合與處理的相關內容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉換相關的組件，包括源數據獲取、記錄處理、字段處理、高級轉換、遷移和裝載等內容，內容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯不同的任務，以及實現調度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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突出重圍：Transact-SQL管理與開發實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數據庫管理和開發經驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數據庫管理，也可以用于數據庫系統開發。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

·14.7萬字

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云計算

本書是一本系統講述云計算技術的專業書籍。介紹了云計算的概念、發展現狀、與網格計算的關系，系統闡述了GoogleGFS/MapReduce/Bigtable實現原理、GoogleAppEngine編程、Hadoop原理與安裝使用、亞馬遜AWS和微軟WindowsAzure的編程使用等，介紹了一些云計算理論研究熱點，并對云計算的未來進行了展望。讀者可與配套網站中國云計算(http

·19.4萬字

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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；2)虛擬化技術的基本概念，常見的虛擬化技術，采用虛擬器件創建、部署、激活虛擬化解決方案的方法，以及業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，云計算的優勢和它為信息產業帶來的變革，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，業界領先的云計算廠商的產品及特點等。

·18萬字

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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，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目標。

·14.5萬字

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Learning NGUI for Unity

IfyouareaUnity3Ddeveloperwhowantstocreateaneffectiveanduser-friendlyGUIusingNGUIforUnity,thenthisbookisforyou.PriorknowledgeofC#scriptingisexpected;however,noknowledgeofNGUIisrequired.

·7.2萬字

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Scratch 3.0 藝術進階

本書共有四篇。入門篇，介紹流程圖的概念，畫筆指令原理，學習運用數學公式繪制圖形。特效篇，介紹運用畫筆實現動態的特效，包括流星、煙花、噴泉、下雨等案例。游戲篇，介紹使用畫筆實現獨特、炫酷的游戲，包括釣魚、天羅地網、切木條和巧匠建塔等案例。進階篇，介紹更為深入的程序實現方法，如遞歸算法、數學公式運用及模塊化的程序架構等，包括樹、湖光倒影等案例。書中設置了程序流程圖，幫助讀者理清思路，還設置了老司機留言，言簡意賅地點出需要深刻理解的部分，為編程習慣的養成打好基礎。

·4.6萬字

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爬蟲實戰：從數據到產品

本書從多個數據項目實例出發，介紹爬蟲、反爬蟲的各種案例，使讀者了解到數據抓取和分析的完整過程。書中案例的難度由淺入深，以作者原創的代碼為主，不借助現成的框架，強調在數據采集過程中的發散思維，總結攻克反爬蟲的思維模式，實現以低成本的方式得到想要的數據的愿望。最后，用一個“愛飛狗”的例子，為讀者展示如何從0到1地開發一個大數據產品。

·4.8萬字

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分布式數據庫：原理與實踐

本書全方位講解分布式數據庫的知識點，由易到難、由淺入深地帶領讀者在分布式數據領域不斷深入。第1章主要介紹分布式數據庫的起源與發展，并就分布式數據庫的結構模式、作用及特點進行詳細講解。第2章主要對分布式技術、分布式服務架構、云數據庫與容器化技術、大數據平臺、分布式存儲與數據庫以及區塊鏈技術進行詳細介紹。第3章主要從分布式的基礎理論、分布式事務分類以及分布式數據庫分類、SequoiaDB數據庫展開介紹。第4章主要從體系結構、安裝部署、實例創建、數據庫操作以及數據庫事務能力五個方面介紹分布式數據庫架構。第5章主要講述分布式原理、高可用能力演示，以及集群擴容與縮容操作。第6章主要講解數據遷移的實例，數據庫和集群的備份、恢復的基本知識和實例操作。第7章主要介紹數據庫的監控與管理，還會介紹幾種代表性的快照類型，最后按照問題分類對常見錯誤進行描述并提供相應的解決方案。本書適合作為高等學校計算機專業數據庫相關課程的教材，也適合作為分布式數據庫領域技術人員的參考書。

·7.9萬字

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新型數據庫系統：原理、架構與實踐

數據庫技術自從上世紀60年代誕生以來，經歷了網狀數據庫、層次數據庫等發展階段，最終在80年代確立了關系數據庫技術的主導地位。關系數據庫技術經過幾十年的發展，在各行各業都取得了巨大的成功。但是，進入21世紀后，隨著互聯網、物聯網、云計算等技術的快速發展，傳統的關系數據庫技術由于在可擴展性、靈活性等方面存在的不足，難以支持層出不窮的新型應用。在此背景下，鍵值數據庫、文檔數據庫、列存儲數據庫、圖數據庫等新型數據庫技術因運而生。本書與現有的介紹關系數據庫技術為主的書籍不同，重點介紹當前數據庫領域中出現的各類新型數據庫系統的概念、基礎理論、關鍵技術以及典型應用。在理論方面，本書除了介紹各類新型數據庫系統中基本的理論和原理之外，還將側重于對這些理論的研究背景和動機進行討論，使讀者能夠了解新型數據庫系統在設計上的先進性，并通過與成熟的關系數據庫技術的對比，明了新型數據庫技術的應用方向以及存在的局限性。在應用方面，本書將側重與實際軟件工程相結合，通過實際的應用示例介紹各類新型數據庫系統在實際應用中的使用方法和流程，使讀者能夠真正做到學以致用。

·18.3萬字

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Python數據分析入門：從數據獲取到可視化

本書作為數據分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹了數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過于高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在于應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注于Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數據分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以后的深入學習打下基礎。最后，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節層次比較分明，可以根據興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹了一些實戰的小項目，有趣且難度不大，大家可以在學習前面內容之余來閱讀這部分內容。

·6.6萬字

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大數據Hadoop 3.X分布式處理實戰

本書共14章，前4章主要講解和演示大數據與Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、HDFS分布式文件系統、MapReduce分布式計算框架。第5到11章講解了Hadoop生態的常用組件，包括NoSQL數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive、數據轉換工具Sqoop、內存計算框架Spark。最后3章講解了3個企業級的大型大數據綜合實戰項目。

·12.4萬字

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Hadoop 3.x大數據開發實戰

本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解操作系統集群環境的配置；第3~16章講解Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數據基礎，通過閱讀本書，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書通俗易懂，內容豐富，適合大數據開發初學者、大數據運維人員以及大數據分析與挖掘的從業者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數據專業課程的教學用書。

·17.7萬字

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