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。

数据仓库、大数据、数据科学的简单介绍。 了解企业建立数据湖的各种途径。 探索如何构建自助服务模型，以及如何让分析师便捷访问数据的*实践。 使用不同的方法来构建数据湖。 了解不同行业专家实现数据湖的方法。

预处理并将文本向量化成高维特征表示。 执行文档分类和主题建模。 通过可视化诊断指导模型选择过程。 提取关键短语、命名实体和图结构，实现文本数据推断。 建立对话框架，实现聊天机器人和语言驱动交互。 用Spark扩展处理能力，用神经网络实现对更复杂模型的支持。

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Elixir简单直接的语法非常适合用来学习函数式编程。 本书循序渐进地讲解函数式编程的关键概念，包括递归函数、模式匹配、不可变值、显式数据转换、模块、高阶函数、多态函数、错误处理等，借助清晰明了的案例让读者在不知不觉中掌握函数式编程思想和Elixir语法。 理解函数式编程的三个关键概念：模式匹配、递归、流程控制。 学习在函数式编程中使用列表、元组、映射表等常用数据结构。 利用高阶函数改善程序的可读性。 借助流提高编程效率。 使用多态和协议处理各种类型的数据。 ?掌握错误处理。

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。

本书以面向应用为原则，深入浅出的介绍了oracle平台上使用pl/sql语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了pl/sql的语言特性、使用技巧，同时配以2个在实际工作中的示例来深入的剖析了pl/sql进行oracle开发的方方面面。 本书附带1张dvd光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。 本书共分为20章，分为5大篇。涵盖的内容主要有pl/sql语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用pl/sql的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对于各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 本书适合于使用pl/sql进行应用程序开发的人员、对软件开发有兴趣

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本书是深入研究互联网思维的经典之作，从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析，全面阐述互联网思维的内核与精神，逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济，平台建设，自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。

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《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括： 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。

本书着重介绍了GIS技术的构成与发展，并将其在城市环境建设领域的应用情况作了较为详细的阐述。在此基础上，将环境空间信息以及空间信息库的概念进行了较为深入的比对、分析，并将之与城市湖泊景观亲水性所需要的各项要素所对应，从概念、特征、目标和意义上为建立城市湖泊景观空间信息数据库作了充分的准备。zui后，笔者将两部分内容耦合在一起，细致地阐述了如何构建城市湖泊景观空间信息数据库，包括子数据库、建库原则、建库步骤等内容。