全书分为三大部分： 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数
本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。
K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表，交易者们从中学习基础模式，用于解释价格走势历史，并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式，根据模式进行交易，并回测K线图模式的盈利能力。 金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标，通过这些指标，我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南，你还将探索一种类似K线图的新型图表系统，以及从未介绍过的新模式。 通过这本书，你将学会： 创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。 学习这些模式背后的市场心理。 使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。 探索不同的图表系统并理解它们的局限性 在Python中导入不同时间框架的OHLC
《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。 《Hadoop海量数据处理》共15章，分为4篇。第1篇Hadoop基础知识，包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置；第2篇Hadoop分布式存储技术，包括HDFS概述、HDFS基础操作、HDFS的读写原理和工作机制、Hadoop 3.x的新特性；第3篇MapReduce分布式编程框架，包括MapReduce概述、MapReduce开发基础、MapReduce框架的原理、MapReduce数据压缩、YARN资源调度器、Hadoop企业级优化；第4篇项目实战，包括Hadoop高可用集群搭建实战和统计TopN经典项目案例实战。 《Hadoop海量数据处理》通俗易懂、案
继煤炭、钢铁和石油之后，数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现，关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展，是国家安全和发展的核心利益所在。 《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析，调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程，在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上，以主权平等、合作共治为原则，从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、 长臂管辖 及其反制策略等方面，分析比较各国数据主权治理的模式及其实施效果，构建匹配中国数字经济和数据资源体量、符合中国数据规制要求，兼顾各国利益的数据主权治理规则，推动全球数字经济全面健康发展，是中国数据治理的重要使命和时代担当。
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。 深入理解精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式 如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的新企业 找到你的关键指标 确定底线，找到出发点 在大企业中应用精益分析，打造新产品
