本書共六章內(nèi)容，具體安排如下。第1章，描述了數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)概念和發(fā)展歷程，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的定義、方法、工具、語(yǔ)言和框架做了的總體介紹。此外，第1章從教育、醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、營(yíng)銷、用戶行為特征等方面展開說(shuō)明數(shù)據(jù)科學(xué)對(duì)現(xiàn)實(shí)生活的影響，以及從海量數(shù)據(jù)的有效性與數(shù)據(jù)共享問(wèn)題揭示數(shù)據(jù)科學(xué)目前面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。第2章，闡述了數(shù)據(jù)科學(xué)的

本書由資深大數(shù)據(jù)專家精心編寫，循序漸進(jìn)地介紹了Flink生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書共7章，第1章講解Flink的基礎(chǔ)知識(shí)，包括Flink應(yīng)用場(chǎng)景、主要組件、編程模型等，最后通過(guò)一個(gè)單詞計(jì)數(shù)示例帶領(lǐng)讀者快速體驗(yàn)Flink應(yīng)用程序的編寫；第2、3章講解Flink的多種運(yùn)行時(shí)架構(gòu)、任務(wù)調(diào)度原理、數(shù)據(jù)分區(qū)以及Flink

本書旨在梳理和探究數(shù)據(jù)資源與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的一些相關(guān)問(wèn)題，主要涉及數(shù)據(jù)資源的概述、價(jià)值、確權(quán)、流通與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概述、定價(jià)和管理。前半部分主要圍繞數(shù)據(jù)資源展開，在對(duì)數(shù)據(jù)資源發(fā)展歷程與現(xiàn)狀梳理的基礎(chǔ)上，探討了大家關(guān)注的數(shù)據(jù)資源價(jià)值、確權(quán)和流通等問(wèn)題。后半部分圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)展開，在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行概述的基礎(chǔ)上，探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)特征

隨著國(guó)家大數(shù)據(jù)相關(guān)政策、規(guī)劃的密集出臺(tái)，大數(shù)據(jù)、人工智能商業(yè)落地速度加快，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，其中面向企業(yè)服務(wù)、金融、醫(yī)療健康、電子政務(wù)、電子商務(wù)等細(xì)分領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用展現(xiàn)出巨大的潛力。 大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能適應(yīng)的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，被譽(yù)為未來(lái)的新石油，以至于數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、搜索、共享

業(yè)務(wù)架構(gòu)是跨系統(tǒng)的業(yè)務(wù)藍(lán)圖，應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)是解決方案的不同方面。多年來(lái)，業(yè)界已在業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)方面積累了大量經(jīng)驗(yàn)。近幾年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更是呼喚“懂行人”打通四種架構(gòu)，確保技術(shù)支撐業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)支撐戰(zhàn)略。本書的主要內(nèi)容即在于此。首先，解讀戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)五者的對(duì)

本書基于Flink的穩(wěn)定版本1.13，從Flink數(shù)據(jù)處理思想開始講解，帶領(lǐng)讀者深入理解Flink的基本架構(gòu)，進(jìn)而由淺入深，結(jié)合具體案例，詳細(xì)剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對(duì)Flink中的時(shí)間語(yǔ)義、狀態(tài)、容錯(cuò)機(jī)制等重要概念進(jìn)行了詳盡的闡述。另外，本書還對(duì)實(shí)際開發(fā)中常用的FlinkSQL、CEP等

本書圍繞大數(shù)據(jù)采集、匯聚、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、挖掘、可視化等處理全過(guò)程，基于Flume、Kafka、HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Hive、ECharts等主流軟件全面介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)原理和核心技術(shù)，以及人工智能、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步闡述政務(wù)、商業(yè)等行業(yè)大數(shù)據(jù)，以及文

通過(guò)本書，你可以了解到：SparkSQL的新接口如何為SQL的RDD數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提升性能。SparkCore與SparkSQL中數(shù)據(jù)join的不同選擇方式。充分利用標(biāo)準(zhǔn)RDD轉(zhuǎn)換的技術(shù)。如何解決Spark中鍵值范式的性能問(wèn)題。不借助Scala或其他JVM語(yǔ)言來(lái)編寫高性能的Spark代碼。采用改進(jìn)建議后，如何來(lái)測(cè)試其功能及性

信號(hào)處理與線性系統(tǒng)分析(第2版)

本書共8章，內(nèi)容主要包括Spark概述及入門實(shí)戰(zhàn)，Spark的作業(yè)調(diào)度和資源分配算法，SparkSQL、DataFrame、Dataset的原理和實(shí)戰(zhàn)，深入理解Spark數(shù)據(jù)源，流式計(jì)算的原理和實(shí)戰(zhàn)，億級(jí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Spark性能調(diào)優(yōu)，Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，Spark3.0的新特性和數(shù)據(jù)湖等。 本書適合Spark開發(fā)人