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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

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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数据算法：Hadoop、Spark大数据处理技巧_数据库教程

数据算法：Hadoop、Spark大数据处理技巧_数据库教程

资源名称：数据算法：、大数据处理技巧资源截图：

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大数据架构师指南

大数据架构师指南

资源名称：大数据架构师指南内容简介：如果你是一名工程师，希望你在一周内提交一份公司未来系统基础架构的初步建议；如果你是一位营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个

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跟我学SAP HANA 做大数据时代的领航者中文pdf

跟我学SAP HANA 做大数据时代的领航者中文pdf

资源名称：跟我学做大数据时代的领航者中文第一部分　基础知识篇第一章　认识第一节　源起第二节　先进的平台，前所未有的体验第三节　大数据第四节　内存数据库第五节　内存计算第六节　能做什么第二章　基础进阶第一节　平台详解第二节　组件架构第三节　应用场景第四节　应用开发第五节　企业云第三章　成功案例及实时资料第一节　成功案例第二节　获取的最新资料第二部分　实践篇第四章　从实例开始之旅第五章　配置开发环境第一节　申请试用第二节　视图本

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称：机器学习与大数据实战内容简介：本书从浅显易懂的大数据和机器学习原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了机器学习内容。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机系统上通过虚拟机安装多机虚拟机，如何建立集群，再建立开发环境。书中介绍搭建的上机实

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大数据技术丛书：Apache Kylin权威指南高清pdf

大数据技术丛书：Apache Kylin权威指南高清pdf

资源名称：大数据技术丛书：权威指南高清第章　概述第章　快速入门第章　增量构建第章　流式构建第章　查询和可视化第章　优化第章　应用案例分析第章　扩展第章　的企业级功能第章　运维管理第章　参与开源第章　的未来资源截图：

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Python金融大数据分析_Python教程

Python金融大数据分析_Python教程

资源名称：金融大数据分析资源截图：

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视觉大数据基础与应用

视觉大数据基础与应用

资源名称：视觉大数据基础与应用内容简介：《视觉大数据基础与应用》是视频大数据处理领域的著作。为使读者全面了解海量视频分析与搜索的基础知识及应用方法，本书首先介绍海量视频概论、海量视频模型、海量视频管理和海量视频分析等相关基础知识，然后具体阐述面向大数据的大规模人脸搜索系统、面向高清卡口的车辆车牌与车标等信息搜索系统、暴力行为检测系统、可疑行为检测系统、海量视频摘要系统和海量视频管控平台等典型的海量视频分析与搜索实例，并将海量视频分析与搜索领域的新技术和新成果贯穿于全文的描述之中。《视觉大数据基础与应

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大数据科学

大数据科学

资源名称：大数据科学资源截图：

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大数据与机器学习：实践方法与行业案例

大数据与机器学习：实践方法与行业案例

资源名称：大数据与机器学习：实践方法与行业案例内容简介：本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据自动流转于

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