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本书全面详细地介绍了大数据生态系统中的主流技术。全书共10章，主要包括大数据生态系统概述、大数据采集技术、大数据存储技术、大数据分析处理技术等内容，书中涵盖了Hadoop、Hive、Hbase、Kafka、Spark、Flink等技术的原理和实践，其中重点介绍了Hadoop技术、Spark技术及Flink技术。本书详细

大数据优化建模及求解优化模型的算法设计是解决大数据问题的关键技术。本书选择信息学科领域一些典型的大数据问题，介绍这些问题的优化建模方法，并对这些优化模型进行分类，分别介绍求解各类优化模型的算法。本书共分为六章。章详细介绍了10个大数据问题的优化建模方法；第二章介绍了求解这些模型所需要的基本数学知识；第三章介绍了线性规划

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知识论主要研究存在于一切可能知识中的共性，具体研究知识的定义、性质、来源、获得手段、确证和效力等。随着大数据时代的来临，人们可以通过对大数据的分析、挖掘来发现大数据中隐含的知识，我们把这种知识称为大数据知识。大数据知识论已成为当代知识论研究的重要课题。《大数据知识论研究》立足知识论视角，以大数据知识为研究对象，比较系统

在人工智能时代，不论是否从事大数据开发，掌握大数据的原理和架构早已成为每个工程师的技能。本书结合作者多年大数据开发、应用的经验，深入浅出地阐述大数据的完整知识体系，帮助读者从不同视角找到大数据方向的突破口，真正从普通开发者晋升为拥有大数据思维并能解决复杂问题的技术专家。 本书一共分为7章，分别是大数据的前世今生与应用场

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