MySQL资深专家Ronald Bradford撰写的精品书籍《Effective MySQL之备份与恢复》涵盖了所有能够确保开发合理备份和恢复计划的选项，并对各选项做了详细说明，给出了语法示例。《Effective MySQL之备份与恢复》对照讲解不同的备份和恢复策略，将帮助您防止MySQL数据因范围广泛的各种灾难受到损坏。主要内容理解不同备份策略如何影响锁定和系统可用性了解静态备份选项和时间点要求的重要性体会使用MySQL replication实现不同备份策略的优势了解云计算中MySQL方案的好处与风险确定对优数据保护需求具有决定性影响的重要业务因素识别影响数据持久性和性能的重要配置变量发现潜在灾难类型并制定可靠对策使用压缩、流、增量和并行选项来优化备份方法

《从运维菜鸟到大咖，你还有多远：数据中心设施运维指南》自2016年面世后，得到行业的高度认可。本书作为《从运维菜鸟到大咖，你还有多远：数据中心设施运维指南》的续集，分享行业同仁在企业级数据中心设施的风险评估、规划、建设管理、测试验证方面的经验和教训。本书由业内专家合力编写，并延续了小说体的风格，可阅读性强，使从业人员有很强的带入感，让读者既提升理论知识，也获得更多现场经验。

本书是来自一线MySQL DBA的技能进阶笔记，凝结了作者多年数据库管理心得。 全书从运维管理、架构优化和运维开发三个层面娓娓道来，精心筛选了作者在实际工作 中总结的技巧、对常见问题的处理方法以及对于运维体系的思考和实践；尤其是运维开 发章节从0 到1 构建运维体系，能够对DBA已有知识体系和技能栈做到全新梳理。

《分析模式可复用的对象模型》的作者MartiFowler是国际的OO专家，敏捷开发方法的创始人之一，现为ThoughtWorks公司的首席科学家，《分析模式可复用的对象模型》是作者的代表作之一，深受业界专业人士和广大读者的好评，经久不衰。 《分析模式可复用的对象模型》讲述各种分析模式（即来自概念性业务模型的模式）和支持模式（即讲述如何使用分析模式的辅助性模式），把论述重点放在介绍面向对象分析和设计的最终结果—即模型本身。作者透过平实朴素的语言，将自己丰富的对象建模经验与读者分享，使读者可以马上采纳这些经验性模式。 《分析模式可复用的对象模型》适合的读者范围非常广：面向对象的计算机分析人员和设计人员（尤其是那些参与系统分析的人员）、数据建模人员、编程人员以及专业的软件工程师都可以从《分析模式可复用的对象

《深入解析SQL Server 2008(英文版)》是讲述SQL Server关系数据库引擎内部机理和架构的指南。书中详细阐述了SQL Server处理查询、管理数据的相关内容，包括SQL Server架构和配置、跟踪/扩展事件、日志和恢复、索引、表格、查询优化、事务/并发以及DBCC。 《深入解析SQL Server 2008(英文版)》适合中高级数据库开发人员阅读。

面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域，因此，我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉及成果反映到教材中来，同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发，着重于介绍将智能信息处理中的技术如何应用于数据挖掘领域，如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。 本书在介绍智能信息处理理论、方法、技术的基础上，全面系统地介绍了数据挖掘的概念、相关技术的原理及应用。全书共分9章。章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向；第二章介绍了数据挖掘的理论基础；第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论基础；第四章论述了神经网络和进化计算的分类方法；第

Kafka自LinkedIn开源以来就以高性能、高吞吐量、分布式的特性著称，本书以0.10版本的源码为基础，深入分析了Kafka的设计与实现，包括生产者和消费者的消息处理流程，新旧消费者不同的设计方式，存储层的实现，协调者和控制器如何确保Kafka集群的分布式和容错特性，两种同步集群工具MirrorMaker和uReplicator，流处理的两种API以及Kafka的一些高级特性等。 《Kafka技术内幕 图文详解Kafka源码设计与实现》适合Kafka开发人员阅读。

本书按照全国青少年信息学奥林匹克竞赛要求编写，立足于FreePascal程序设计语言的普及和应用。本书包含数据结构与算法的引入、队列、栈、树、图、数据结构的综合应用、排列和组合、高精度计算、排序法、搜索策略、分治策略、贪心法、动态规划和算法的综合应用等内容，各章配备A、B两级习题，并附习题参考答案。本书结构严谨，语言简练，可以作为中小学校信息学奥赛的培训用书，也适合读者选作自学资料。

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；最后对Spark的性能优化进行了探讨。

《数据分析方法与案例详解（双色）》是一本语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、语言的基本使用以及编程技巧。 《数据分析方法与案例详解（双色）》内容涵盖数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和包制作等内容。 《数据分析方法与案例详解（双色）》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习。

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