《SQL即查即用》从实用角度出发，由浅入深地讲解了SQL的基本概念、常用语法和操作技术。全书共24章，包括数据的简单查询、条件查询、模糊查询、过滤数据以及数据排序、分组、统计等内容，还包括子查询、多表连接、数据的增删改查、视图、存储过程、游标、事务处理以及数据库和数据表的管理等高级技术。包括200多个SQL语法，200多个应用示例。有很强的实用性和可操作性，既适合作为SQL初学者的学习用书，又适合作为程序开发人员和数据库管理人员随时查阅的参考工具书。为便于读者对SQL语法的理解，书中所有知识点和语法都结合具体示例进行讲解，并以对比图方式鲜明直观地展示数据变化，帮助读者快速掌握实际操作技巧，学以致用。书中还设置了注意、说明、常见错误、多学两招等贴心栏目，及时指出注意事项并给出相应的解决方案，帮助读者避开学

本书主要以OpenTSDB的很新版本（2.3.1版本）为基础进行介绍。章从OpenTSDB的入门开始，介绍市面上多种时序数据库和云端时序数据库，OpenTSDB的基础概念、源码环境搭建及Grafana的基本使用等。第2章主要介绍OpenTSDB的网络层，涉及Java NIO基础、Netty基本使用，分析了OpenTSDB网络层的架构和实现。第3章介绍OpenTSDB中UniqueId组件的原理，主要讲解如何实现UID与字符串之间的映射。第4章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的存储及相关优化。第5章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的查询，其中分析了OpenTSDB查询中每个步骤的实现。第6章和第7章主要介绍OpenTSDB中的元数据及Tree结构的实现和功能。第8章主要分析OpenTSDB中的插件及工具类实现原理。

《SQLServer从入门到精通》从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细地介绍了SQLServer2008开发应该掌握的各方面技术。全书共分15章，包括数据库基础、初识SQLServer2008、管理SQLServer2008、创建与管理数据库、操作数据表与视图、维护SQLServer2008、T-SQL概述、SQL数据语言操作、SQL数据查询、存储过程和触发器、索引与数据完整性、游标的使用、SQL函数的使用、SQL中的事务、基于C#的企业ERP管理系统。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会SQLServer2008的精髓，快速提高开发技能。另外，本书除了纸质内容之外，配书光盘中还给出了海量开发资源库，主要内容如下： u语音视频讲解：总时长10小时，共81段 u实例资源库：900多个实例及源码详细分析 u项目案例资源库：15个企业项目开发过程完整展

本书作为一本创作之初就定位于技术应用的实践参考书，虽然前前后后串联了Oracle数据库中十余个常用特性或工具，但在章节的设计上完全遵循这一理念。在涉及特性或工具应用的每一个章节，均有相关实例演示如何应用，所有示例的最终目的，就是希望阅读本书的朋友，能够将双手解放出来，自信灵活地使用书中介绍的各项特性和工具。全书共分5部分：初始化环境、加载数据、保护数据、传输数据和基础补充。 本书语言生动幽默，案例丰富，实践性强，在章节编排和内容组织方面，主要面向初次接触Oracle数据库的技术人员，以及对数据库操作感兴趣的开发人员，对于具有一定技术实力的中OracleDBA也有一定帮助，同时本书也可以作为大中专院校相关专业师生的参考工具书和相关培训机构的培训教材。

大数据是当前流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 张俊林著的这本《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结

本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得 巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学，对大数据这一主题进行了概要性探讨，并强调指出，大数据不仅改变了商业的运营模式，而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时，它也引起了一些重要的伦理问题，作者据此对斯诺登事件、数据安全，以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。

本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。全书共19章，分为三个部分：基础篇（～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～

《Spark大数据处理技术》是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流式处理引擎SparkStreaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。 《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学习《Sp

本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark，然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识，接着讨论了如何将Spark用于机器学习，同时介绍了常见应用中几个常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用，比如通过文本隐含语义关系来查询Wikipedia或分析基因数据。

《SOA概念、技术与设计》系统介绍SOA概念、技术与设计。全书共分五部分，分别介绍SOA与Web服务的基本原理，SOA与第二代Web服务规范扩展，SOA与面向服务，构建SCA的计划与分析、技术与设计。《SOA概念、技术与设计》由浅人深，示例翔实，应用大量模式，真正覆盖SOA实质部分。每章配有要点小结，使渎者能更深入理解该章主题。《SOA概念、技术与设计》适合于考虑实施面向服务架构的软件开发者、架构师或项目经理阅读参考。 学习SOA的指南在世界范围所采用的革命性计算平台中，面向服务架构（SOA）处于核心位置，并赢得了主要软件供应商的普遍支持。《SOA概念、技术与设计》是部端到端的SOA教程，逐步指导读者从零开始学习面向服务的建模与设计方法。《SOA概念、技术与设计》通过125个案例研究、300多个模式，详细讲解和分析构建SOA平台的最重要方面：目标

《Druid实时大数据分析原理与实践》内容提要 Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。《Druid实时大数据分析原理与实践》的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid 技术、大数据分析技术选型、Druid 的安装和使用、特性的使用，也包括一些源代码的解析，以及一些常见问题的快速回答。 Druid 的生态系统正在不断扩大和成熟，Druid 也正在解决越来越多的业务场景。希望本书能帮助技术人员做出更好的技术选型，深度了解Druid 的功能和原理，更好地解决大数据分析问题。《Druid实时大数据分析原理与实践》适合大数据分析的从业人员、IT 人员、互联网从业者

在《让Oracle跑得更快:Oracle 10g性能分析与优化思路》里读者将会学到作者在性能优化方面的一些思路和思考，一些故障处理的方法和原则，这些东西是作者在实践中长期积累的心得体会，当读者掌握了一些处理问题的基本思路之后，成为一名合格的DBA就是一件轻而易举的事情了。 《让Oracle跑得更快:Oracle 10g性能分析与优化思路》适用对象：Oracle DBA、Oracle开发人员，和其他对Oracle数据库感兴趣的人员。

本书共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术，并引入NoSQL数据库；系统篇主要介绍了各种类型NoSQL数据库基本知识；应用篇对国内外知名公司在利用NoSQL数据库在处理海量数据方面的应用做了阐述。本书对大数据时代面临的挑战，以及NoSQL数据库的基本知识做了清晰的阐述，有助于帮助读者整理思路，了解需求，并更有针对性、有选择的深入学习相关知识。

谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对 哪些客户细分？如何化客户的价值？如 何将部的价值化？本书提供了强大的工具，可 以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中 提取它们的答案。自本书第1版问世以来，数据挖掘 已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在沙版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和 修订，并且添加民个新的章节。本书保留了早期版 本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘 专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问 题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使 是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽 量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主 题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行 说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介 绍

成对日益庞大的数据资源，人们迫切需要强有力的工个来“挖掘”其中的有作信息，数据挖掘就是针对这一需求而发展起来的一门汇集统计学、机器学习、数据库、人工智能学科内容的新兴的交叉学科。本书深入探讨数据挖掘原理，把信息科学、计算科学和统计学对数据挖掘的贡献融俣在一起，是一本真正的跨学科教材。本书适合计算机专业、应用数学专业高年级本科生和研究生，以及致力于数据挖掘方向的研究和工作人员等阅读。

本书共5章，涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，章为数据分析方法概述，第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

如今，我们要面对和使用的数据正在变得越来越庞大和复杂。如果说数据是新的石油。那么数据库就是油田、炼油厂、钻井和油泵。作为一名现代的软件开发者，我们需要了解数据管理的新领域，既包括RDBMS，也包括NoSQL。 本书遵循《七周七语言》的写作风格和体例，带领你学习和了解当令最热门的开源数据库。在简单的介绍之后，本书分章介绍了7种数据库。这些数据库分别属于5种不同的数据库风格，但每种数据库都有自己保存数据和看待世界的方式。它们依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。本书将深入每一种数据库，介绍它们的优势和不足，以及如何选取一种你的应用需求的数据库。 本书适合数据库架构师、数据库管理员，以及想要了解和学习各种NoSQL数据库技术的程序员阅读。本书将帮助读者了解、选择和应用这些数据库，从而更

这是一本依据技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；对Spark的性能优化进行了探讨。