热门图集

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

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

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

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

大话数据挖掘

资源名称:大话数据挖掘 内容简介: 西安美林电子有限责任公司编写的《大话数据挖掘》以 班的 数据挖掘技术及其应用 教学为场景,带领读者步入数据挖掘的神秘殿堂,领略数据挖掘的神奇魅力。 《大话数据挖掘》共 章。第 章,揭开数据挖掘的面纱,从三个真实而有趣的故事开始,让读者了解数据挖掘的概念、数据挖掘产生与发展、数据挖掘的功能和数据挖掘技术,本章深入浅出地介绍了关联规则、聚类分析、预测 分类和回归 、时间序列等数据挖掘方法及常用算法;第 章简述数据挖掘流程,以某冶金企业生产中遇到的质量控制技术攻关难题的解决过

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

Spark内核设计的艺术架构设计与实现

资源名称: 内核设计的艺术架构设计与实现 内容简介: 本书赞誉 前言 第 章 环境准备  运行环境准备  安装  安装  安装   初体验  运行  执行  剖析  阅读环境准备  安装  安装  安装 插件   源码编译与调试  小结 第 章 设计理念与基本架构  初识   的局限   的特点 使用场景   基础知识   基本设计思想   模块设计   模型设计   基本架构  小结 第 章  基础设施   配置  系统属性中的配置  使用 配置的  克隆 配置   内置 框架   配置   客户端工厂

Hadoop集群与安全

资源名称: 集群与安全 内容简介: 自动化安装和配置的问题在于隐藏了许多 组件协同工作的重要细节,本书介绍如何手动安装和配置主要的 组件,以便高效使用 平台。通过设置一个完全可运行的集群,可对 内部的运行机制产生更深入的了解,并且有助于你调试任何可能发生的问题。本书还介绍了保障基于 的大数据平台安全的实现方案和最佳实践,覆盖 安全协议和 安全机制的设计,并包括在企业内部来确保 及其生态系统相关组件安全的详细方案。 资源目录: 第 章 导言 研究日本大众传播学发展脉络的现实背景 本书的写作视角 学界对日本大

Splunk大数据分析

资源名称: 大数据分析 内容简介: 是一种典型的大数据处理工具,能够高效地按时序对数据进行存储、索引、访问,已广泛应用在多个领域。本书是介绍如何实时处理大数据并从中获得商业价值的一本实用指南。本书通过真实的大数据分析项目,从数据导入、访问、挖掘和可视化角度全面而系统地介绍 的基本概念和使用方法,以帮助读者快速掌握 。 全书共 章,分为四个部分:第一部分(第 章)介绍 的基本操作,包括利用 进行数据收集、处理、分析及结果可视化等的基本操作和命令,以及使用日志文件创建高级数据分析报表的方法;第二部分(第 章)