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SQL機器學習庫MADlib技術解析

MADlib是一套SQL中的大數據機器學習庫。通常SQL查詢能發現數據最明顯的模式和趨勢，但要想獲取數據中最為有用的信息，需要的則是一套牢固扎根于數學和應用數學的技能，這就是機器學習。如果將SQL的簡單易用與MADlib機器學習的復雜算法結合起來，就能實現簡單的機器學習功能。本書分為11章，從MADlib的基本概念、MADlib的架構、支持的模型類型與功能入手，詳細解析MADlib各種模型的具體用法，包括數據類型、矩陣分解、數據轉換、數據探索、主成分分析、回歸、時間序列分析、分類、聚類、關聯規則、圖算法、模型評估等。每種模型將從背景知識、函數語法、應用示例三方面進行說明。本書適合MADlib機器學習的初學者、想學習MADlib機器學習的DBA以及從事數據分析與挖掘的高級技術人員閱讀，也適合高等院校與培訓學校相關專業的師生教學參考。

·9.9萬字

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Greenplum構建實時數據倉庫實踐

Greenplum分布式數據庫具有可選存儲模式、事務支持、并行查詢與數據裝載、容錯與故障轉移、數據庫統計、過程化語言擴展等方面的功能特性，因此Greenplum成為一款理想的分析型數據庫產品。本書詳解Greenplum數據倉庫構建與數據分析技術，配套示例源碼。本書共分10章。內容包括數據倉庫簡介、數據倉庫設計基礎、Greenplum與數據倉庫、Greenplum安裝部署、實時數據同步、實時數據裝載、維度表技術、事實表技術、Greenplum運維與監控、集成機器學習庫MADlib。

·18.6萬字

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Hadoop構建數據倉庫實踐

本書講述在流行的大數據分布式存儲和計算平臺Hadoop上設計實現數據倉庫，將傳統數據倉庫建模與SQL開發的簡單性與大數據技術相結合，快速、高效地建立可擴展的數據倉庫及其應用系統。本書內容包括數據倉庫、Hadoop及其生態圈的相關概念，使用Sqoop從關系數據庫全量或增量抽取數據，使用HIVE進行數據轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業周期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據可視化，以及數據倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實表、遲到的事實、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數據庫管理員、大數據技術人員、Hadoop技術人員、數據倉庫技術人員，也適合高等院校和培訓機構相關專業的師生教學參考。

·22.2萬字

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MySQL高可用實踐

MySQL數據庫是現代軟件系統基礎應用的核心組成部分，如何保持MySQL的高可用性在系統應用中就變得極為重要。本書從復制、中間件、集群、存儲、優化五個方面介紹MySQL高可用技術。本書分為16章，內容包括異步復制、半同步復制、GTID與復制、復制拓撲與性能、延遲復制與部分復制、組復制、MySQLRouter、MySQLFabric、MMM、MHA、Keepalived+LVS、Heartbeat+HAProxy、InnoDBCluster、GaleraCluster、DRBD、優化案例等。本書適合DBA、系統管理運維、應用程序開發、架構師等MySQL相關技術人員作為參考書，也適合作為高等院校和培訓學校相關專業的技術培訓教材。

·17萬字

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