大数据治理与安全从理论到开源实践

资源名称：大数据治理与安全从理论到开源实践 内容简介： 作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分 第壹篇（理论篇 介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇 开源实现篇 ，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。 资源目录： 前　言 第一篇　理论篇 第 章　大数据治理技术 　概述 　大数据治理的基本概念 　大数据治理的意义和重

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Spark大数据分析实战

资源名称： 大数据分析实战 内容简介： 本书一共 章：其中第 ～ 章，主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第 ～ 章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录： 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简

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OpenStack运维指南

资源名称： 运维指南 内容简介： 本书分两部分，全面介绍如何构建基于参考架构的 云系统和执行日常管理任务。 部分全面介绍如何充分发挥 强大的灵活性，通过各种正确决策造 配置，主要内容涉及架构示例、自动部署与配置、云控制器设计与云系统管理、计算节、扩展与隔离、存储决策和网络设计。第二部分讲解 云系统的日常操作，主要内容包括 控制面板、项目和用户管理、面向用户的运维、故障与调试、网络排障、日志功能与监控、备份与恢复、定制化、通过 社区获得支持、高级配置以及如何升级。 本书分两部分，全面介绍如何构建基于参考架构

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Spark MLlib机器学习实践（第2版）

资源名称： 机器学习实践（第 版） 内容简介： 作为新兴的、应用范围 为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中 是 框架使用的核心。本书是一本细致介绍 程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为 章，从 基础安装和配置开始，依次介绍 程序设计基础、 的数据对象构建、 中 使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法， 后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相

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大数据科学

资源名称：大数据科学 资源截图：

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BIG DATA大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践

资源名称： 大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 内容简介： 随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起，传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式，大数据系统应运而生，它使用多台机器并行工作，能够对海量数据进行存储、处理、分析，进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息，做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的 架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据

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数据科学与大数据分析

资源名称：数据科学与大数据分析 内容简介： 数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书，它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为 章，主要内容包括大数据分析的简单介绍，数据分析生命周期的各个阶段，使用 语言进行基本的数据分析，以及高级的分析理论和方法，主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分

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OpenStack高可用集群（下册）：部署与运维

资源名称： 高可用集群（下册）：部署与运维 内容简介： 这是一部从原理、架构、部署、运维 个方面系统、深入讲解如何构建高可用 集群的著作，在理论和实践两个维度为构建构建高可用 集群提供了完整的解决方案。本书从 终端用户的角色出发，以面向生产系统的 高可用集群建设为主线，对 高可用集群的原理和架构进行了深入剖析，对部署和运维 高可用集群所依赖的各个技术栈和核心组件进行了详细讲解。此外，书中还对 和 等技术与 的结合应用进行了详细讲解，尤其是 项目的介绍，是本书的一大技术特色。 资源目录： 序 序 序 序 前

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大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道

资源名称：大数据大创新 阿里巴巴云上数据中台之道 内容简介： 在 集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到 级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在 年 双 购物狂欢节 的 小时中，支付金额达到了 亿元人民币，支付峰值高达 万笔 秒，下单峰值达 万笔 秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露 巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路 大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的 大数据系统架构，就是为了满足不断变化

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大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例

资源名称：大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例 内容简介： 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法，包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法，对于工作和学习都有实际参考意义。 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型

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