本书是国际数据管理协会（DAMA国际）组织众多国际专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结，是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。
本书以达梦数据库管理系统（DM8）为平台，全面、系统地介绍了达梦数据库常用操作和应用方法，包括达梦数据库安装与卸载、常用对象管理、数据查询、数据操作、高级对象管理、安全管理、备份还原、作业管理等。本书突出对操作实践的指导，为了使读者更容易理解书中所介绍的内容，列举了大量详细的例子，既介绍了SQL命令方式的管理方法，又介绍了可视化图形界面的管理方法，便于读者进行操作练习，使读者轻松入门、快速提高，并能在较短时间内基本掌握达梦数据库管理系统及其应用技术。 本书内容全面、举例丰富、操作性强、语言通俗、格式规范，可作为相关专业本科生的教材，也可作为如大专、高职学生，以及广大数据库应用开发人员的参考用书。
本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。
本书基于Flink的稳定版本1.13，从Flink数据处理思想开始讲解，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深，结合具体案例，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐述。另外，本书还对实际开发中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致的讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为三大部分：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用；第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书广泛适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也可作为大数据学习的参考书。
本书以DM8 为对象，系统地介绍了DM8 数据库的安装和维护，以及达梦数据库主流的两大解决方案：达梦DW数据守护和DMDSC 高可用集群方案。本书演示了基于中标麒麟Linux 平台的大量实战操作。通过本书的学习，读者可以掌握达梦数据库的安装和基础操作，如用户、表空间、普通标、分区表、索引、参数、统计信息的管理操作，也可以系统地掌握达梦数据库的备份和恢复技能，如逻辑备份与恢复、联机备份与恢复、脱机备份与恢复。另外，本书还介绍了达梦DW 数据守护和 DMDSC 高可用集群方案，完善了达梦数据库的运维体系。
本书以达梦数据库DM8为蓝本，介绍达梦数据库的存储过程、存储函数、触发器等服务器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高级语言基于达梦数据库的应用程序设计方法。本书主要包括：DM SQL程序结构、基本语法；存储过程、存储函数、触发器、包等高级对象的基本语法及应用方法；嵌入式SQL程序Pro *c组成、基本语法及应用方法；基于ODBC、JDBC、.NET Data Provider数据库访问接口标准的应用程序设计方法；PHP、Python、Go等高级语言访问达梦数据库的程序设计方法；达梦数据库数据装载及日志分析接口的程序设计方法。本书内容实用、示例丰富、语言通俗、格式规范，可作为相关专业的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
本书以达梦数据库DM8 为蓝本，围绕DM8 性能为什么优化、谁来优化、优化什么、何时优化、优化到什么程度等问题进行详细介绍，从DM8 体系架构入手，分析了DM8 的运行机制，从DM8 的实例优化、I/O 优化、SQL 语句优化3 个方面详细地介绍了影响DM8 性能的核心问题。全书共6 章，内容包括DM8 性能优化概述、DM8体系架构、DM8 调优诊断工具、DM8 实例优化、DM8 I/O 优化和DM8 SQL 语句优化等。同时，本书还将DM8 参数配置文件相关参数、DM8 系统数据字典和DM8 常用动态性能视图作为附录，便于广大读者查阅。本书内容实用、示例丰富、语言通俗、格式规范，可以作为计算机、数据库等专业的教材，也可以作为工程技术人员的参考用书。
21 世纪，互联网行业的爆发开启了全球数据量急剧增长的新时代，数据已经成为驱动企业数字化转型的核心力量。整个数据行业的技术能力不断提升，从数据库到数据仓库，再到开源大数据，都在经济社会中发挥着极其重要的作用。近年来，新兴数据技术与云计算相互辅助，共同发展，诞生了一系列云原生数据服务，让企业能够突破传统模式的局限，专注于业务，降本增效。本书以全球前沿的云原生服务为基础，详细展现了如何将数据存储、数据引入、批量数据处理、实时数据处理、数据仓库、数据可视化和机器学习等核心要素综合起来，逐步构建一个高效的大数据服务平台。
本书基于流行稳定版Flink 1.13进行讲解，从Flink数据处理思想开始讲起，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深结合具体案例进行讲解，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐释。同时，本书还对实际开发过程中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为12章：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用。第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也是大数据学习的书籍。
随着人口红利、流量红利的减弱，越来越多的企业在追求持续增长方面遭遇到了挑战。埃森哲的数据显示，大多数食品、饮料企业在2020年的营收增长率不足3%。为了构建差异化竞争优势和寻求 大的利润空间，企业管理者们对构建直达消费者的模式愈加重视，希望缩短企业到消费者的链路距离，与消费者建立 加亲密的关系，围绕消费者需求打造产品，加快履约配送速度，优化购物体验。 “以消费者为中心的供应链”被寄以厚望，围绕消费者体验重新调整供应链是企业在行业变化中脱颖而出的制胜法宝。企业如何才能将以消费者为中心从口号变为现实？如何才能构建以消费者为中心的供应链？本书尝试给出答案。 《供应链重构：打造以消费者为中心的数智化链路》从消费者掌权的时代背景切入，逐步延伸到“以消费者为中心的供应链”的定义、关键要素、数字
本书是一本指导读者快速步入华为openGauss开源数据库世界的实战指导书。本书以循序渐进的方式，帮助读者一步一步地轻松掌握openGauss开源数据库。有了这些基础，读者可以 好地学习其他数据库管理系统。 本书由30个实战任务构成：前三个任务是搭建openGauss数据库的实验环境；任务四是openGauss的简单维护；任务五是准备测试数据集；任务六是学习使用openGauss DBMS的客户端工具gsql；任务七到任务二十七则涵盖了openGauss DBMS的方方面面；任务二十八和任务二十九是关系数据库设计的实战；任务三十是搭建openGauss主备数据库以及主备数据库的管理。 本书可以作为openGauss初学者、计算机专业学生学习数据库系统原理与应用的实战指导书，对从事数据库工作的工程技术人员、想快速掌握开源数据库PostgreSQL的技术人员也 有参考价值。
在大数据时代，数据信息在机器之间自动、高效、准确地交换共享是社会协作的重要形式和技术实现手段。面向跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的信息交换共享是世界各国信息化建设进程中面临的难点。本书针对跨领域信息交换语义互操作问题，系统剖析了美国国家信息交换模型、日本多层互操作框架通用词汇表、欧盟电子政务核心词汇表等信息交换统一语义模型的组成、基本原理及应用方法，研究了跨领域信息交换体系架构，以及信息交换模型描述和校验、信息交换建模等方法及关键技术，并结合美国海事信息共享环境介绍了跨领域信息交换实现方法。本书着重理论、技术与实践的结合，内容实用、案例丰富、操作性强，可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
本书是一本为Scala和Spark初学者准备的入门书籍，很适合准备踏入大数据开发领域的新手和其他对此感兴趣的读者阅读。本书在内容上遵循从宏观到微观、由浅入深递进式的讲解方式，涵盖了Spark入门开发所需的Scala基础知识。具体来说，本书按照如下顺序进行介绍。 首先，前三章从宏观上介绍了Scala语言，包括初识Scala、安装Scala及使用Scala Shell工具。 其次，第四章到第十二章是本书的重点，详细介绍了与Spark开发密切相关的Scala语法，包括变量、数据类型、条件语句、代码块、函数、集合、循环、类和包，以及与异常处理相关的内容，每一章都对某个语法点进行深入探索。第十三章介绍了如何把写好的Scala代码进行编译和打包。 后，第十四章介绍了Spark的入门实践，将前面章节所学到的Scala知识运用到Spark开发中。 此外，本书提供了丰富生动的代码示例和章末练习，
本书是以MATLAB R2020a为平台编写的，概括地介绍了计算机视觉在各领域中的应用。每章均先对相关概念进行介绍，然后通过实例巩固概念，做到理论与实践相结合，使读者可以举一反三，领略计算机视觉在各领域中的广泛应用。 全书共9章，第1章简单介绍了MATLAB R2020a软件；第2章引出了计算机视觉的相关概念；第3～9章分别介绍了计算机视觉在图像处理、形态学、字符识别、拼接、目标匹配、遥感、人脸识别中的应用。
数据恢复与电脑应用的关系，就如同疾病防治与人的健康一样。所谓数据恢复，就是指通过技术手段把各种原因导致的常态下不能正常读出的保留在介质中的数据重新恢复到能够正常读出的状态的过程。数据之所以能够被读出，既有物理的因素，也有逻辑的因素，因此只要存储介质没有严重受损或数据没有被完全覆盖，数据就有可能完全或大部分恢复过来。 随着社会的进步和科技的发展，电脑及数码产品越来越普及，人们对电脑及数码产品的依赖程度越来越高，存储在电脑及数码产品中的数据越来越重要，而因数据丢失造成的风险也越来越大。因此，使更多的人了解数据恢复的原理和方法，有利于预防及自保，甚至可以造福他人，造福社会。这是出版这本书的目的之一。 笔者读过大学，也当过大学老师，现在也有很多高校的朋友，深感我们国家的高等教育
