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

本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密

Apache Flink项目的资深贡献者Fabian Hueske和Vasiliki Kalavri展示了如何使用Flink DataStream API实现可伸缩的流式应用，以及怎样在业务环境中持续运行和维护这些应用。流处理的理想应用场景有很多，包括低延迟ETL、流式分析、实时仪表盘以及欺诈检测、异常检测和报警。你可以在任意类型的持续数据（包括用户交互、金融交易和物联网等数据）生成后，立即对它们进行处理。本书主要内容包括： 了解有关分布式状态化流处理的概念和挑战。 探索Flink的系统架构，包括事件时间处理模式和容错模型。 理解DataStream API的基础知识和构成要素，包括基于时间和有状态的算子。 以精确一次的一致性读写外部系统。 部署和配置Flink集群。 对持续运行的流式应用进行运维。

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对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略 且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。

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随着移动通信和互联网应用的发展，物联网、云计算、大数据等新兴技术与应用不断涌现。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

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