本书共分三个部分，分别是基础篇、实践篇和拓展篇。基础篇是对整个课程的历史、背景和技术原理的解释部分，基础篇包含三个项目，讲解了的大数据处理流程、大数据存储架构、大数据存储技术路线等知识。实践篇则是更偏重于理论的实验部分，实验内容较多，注重简单、易学和实用等原则，实践篇包含三个项目，讲解了结构化数据存储技术路线、Post
本书按照“理论+实战”的形式编写，将企业项目需求分解为单独的任务，全面系统地讲解了大数据采集与预处理的相关知识与技术。全书针对数据采集的不同来源，将知识内容分为五个项目，包括网络数据采集、分布式消息系统Kafka、实时数据库采集工具Canal和Maxwell、ETL日志采集技术栈以及ETL工具——Kettle。本书针对
全书共9章，内容涉及数据采集、环境部署、Kettle安装及应用、pandas应用以及Python应用案例，由浅入深地介绍了数据可视化的基础内容。
"本书是一本面向大数据基础知识学习、基本技能训练和场景应用的项目化教程。全书共分为8个单元，内容包括初识大数据、Linux应用基础、大数据存储与计算、大数据编程基础、数据采集与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化、大数据典型行业应用分析。本书知识点全面，融合了大数据应用开发的新技术和多个典型行业应用场景，突出情境案例导引
本书以大数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，按照“概念和原理讲解、案例分析、能力拓展——Python软件应用”的层次进行阐述，深入浅出地介绍大数据分析与挖掘的重要内容。全书共11章，第1章作为全书的绪论，介绍了大数据分析与挖掘的基本概念、行业应用等；第2章介绍了Python的安装、编程基础以及常用的数据分析
Spark是业界主流的大数据计算框架。本书通过一系列大数据应用案例和实践项目贯穿始终，使用Python详细阐述了Spark大数据环境的搭建、SparkRDD离线数据计算、SparkSQL离线数据处理、SparkStreaming实时数据计算等一系列常见的大数据处理问题，并在此基础上对Spark的核心概念及技术原理进行了
本书第4版根据计算机控制与网络技术的发展，基于工业界、科技界和教育界的成果进行了全面修订。本书面向新工科建设、工程教育专业认证和卓越工程人才培养计划，以立德树人为根本任务，以科学家精神、企业家精神、工匠精神等中国精神为动力，以培养学生解决复杂工程和实际问题的综合能力为出发点，以主流机型PC/ISA/PCI/PCIE总
本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程，已在GitHub获得超60k的Star，并多次登顶GitHubTrending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的
本书结合作者多年的研究成果和实践经验，深入讲解了PID控制器参数整定方法和复杂控制方案设计策略。书中首先介绍了PID控制器的基础知识，包括过程控制基本原理、PID控制器发展简史、PID参数影响分析、PID算法改进等，之后结合实操案例重点讲述了PID参数的Lambda整定方法，最后给出了串级控制、前馈控制、比值控制、超驰
主要内容包括，大数据技术概述（或背景知识），Scala基础知识，Spark基础，RDD编程，SparkSQL开发，SparkStreaming/StructuredStreaming编程，MLLib机器学习编程等基础内容。 主要作为本科生数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业必修或选修课程教科书，或作为相关工
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