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Hadoop大数据处理 中文pdf

资源名称： 大数据处理 中文 章大数据处理概论 什么是大数据 数据处理平台的基础架构 大数据处理的存储 提升容量 提升吞吐量 大数据处理的计算模式 多处理技术 并行计算 大数据处理系统的容错性 数据存储容错 计算任务容错 大数据处理的云计算变革 本章参考文献 章基于 的大数据处理架构 核心云计算技术 并行计算编程模型 分布式文件系统 分布式结构化数据存储 云计算技术及发展 的由来 原理与运行机制 相关技术及简介 技术的发展与演进 基于云计算的大数据处理架构 基于云计算的大数据处理技术的应用 百度 阿里巴巴

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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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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）

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大数据社会对证券公司的挑战与机遇 毛义彬 某证券公司架构师 pdf

资源名称：大数据社会对证券公司的挑战与机遇 毛义彬 某证券公司架构师 资源截图：

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大数据存储MongoDB实战指南

资源名称：大数据存储 实战指南 内容简介： 是一种面向文档的分布式数据库，可扩展，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日， 以其灵活的数据存储方式逐渐成为 行业非常流行的一种非关系型数据库（ ）。 《大数据存储 实战指南》从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了 的诸多概念和要点。全书共分 个部分，分别从基础知识、深入理解 、监控与管理 和应用实践几个维度详细地介绍了 的特点及应用实例。 《大数据存储 实战指南》适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开

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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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触手可及的大数据分析工具:Tableau案例集

资源名称：触手可及的大数据分析工具 案例集 内容简介： 《触手可及的大数据分析工具： 案例集》对 的产品、优势、 的新特性及其功能做了全面的介绍，并且从 个不同行业的案例入手，让你在阅读本书后能够从一个新手成长为能够创建出复杂仪表板的高手。 《触手可及的大数据分析工具： 案例集》分为五个部分共 章： 使用概述、新手上路、成功晋级、高手秘籍以及实际应用。 使用概述包含四章，分别从为何要进行数据可视化、 的发展历程、 的产品介绍、 的新特性、 的应用优势以及如何利用 进行数据连接和了解工作区几个方面做了详尽的

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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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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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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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