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

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了 30 多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。 如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用，程序员可以从中探

《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深入地了解运用Doris构建高效、可扩展、实时数据仓库系统的方法,从理论到实践，从基础到进阶。 《Doris实时数据仓库理论与实战》适用于Doris开发人员和数据工程师，或有志从事数据仓库开发的技术人员。

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本书全面介绍了数据开发利用技术，包括大数据计算、大数据管理、大数据安全、大数据可视化、数据自治、数据爬虫、知识图谱、大数据挖掘、深度学习、区块链等技术，还特别介绍了数据产品生产技术。这些技术涵盖了数据获取与管理、数据分析与应用、数据安全与流通等数据开发利用的各个环节，形成一个较为完整的大数据技术体系。

《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

本书是一本面向商业数据挖掘建模分析人员的教材，从具体的商业数据分析案例入手，帮助读者掌握数据挖掘的目的、方法、工具与分析步骤。本书所采用的分析工具为目前颇受好评的IBM SPSS Modeler及开源软件Weka。IBM SPSS Modeler有很好的用户接口，也有不错的分析功能，但缺乏比较前沿的分析模块，以及很难与现有的信息系统结合，而Weka恰能弥补其缺憾。同时，这两个软件都不需要编程，适合初学者。本书具体内容由四位活跃在数据挖掘教学和项目开发一线的人员完成，内容侧重软件的实际操作。力图将复杂的技术以浅显的方式进行解释，尽量避免涉及过多的数学内容。

《数据科学导引》是博雅大数据学院针对新开设的“数据科学与大数据技术”专业编写的数据科学导论课程教材。 《数据科学导引》内容共分十五章，包括绪论、数据预处理、回归模型、分类模型、集成模型、聚类模型、关联规则挖掘、降维、特征选择、EM算法、概率图模型、文本分析、图与网络分析、深度学习、分布式计算。附录部分对相关的基础知识做了简要介绍。 《数据科学导引》还提供了大量的数据分析实践案例，有助于加深读者对理论知识的理解，及培养其实际应用能力。 《数据科学导引》可作为全国高等学校数据科学相关专业的本科生和研究生教材，也可供从事相关工作的技术人员参考使用。

在集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“双11购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作，是分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

本书是以给广大量化研究者建立一个一般性的量化研究流程（主要是量化策略开发，也包括其他量化研究）为主旨来展开编写的。章节以流程化的形式展开，从量化研究的数据开始到最终以交易结束。数据库、指标库、算法库、工具库、可视化库、报告和日常工作系统、交易系统这7个核心库/系统分别解决了量化研究中某一个环节的问题。 量化研究是以上述7个核心库/系统所代表环节的一个循环，在这个循环中不断进行的改进和研究。它将数据和思想相结合，通过交易来检验研究成果是否达到预期，然后改进思想和更换数据，并投入下一次交易中。这样的循环使得每一次量化研究都更加接近理想效果。而在循环的每一个环节上，本书给出了一系列工具、算法、技术等来支撑各个核心库/系统的功能。 本书在编程语言上以Matlab和Python为主，数据库一章用到了MySQL的基本

本书由数据中心IT建设和运营管理（ITBOM）联盟基于国家标准GB/T 33136- 2016《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型》编写。全书选取业界代表性单位，从流程关键管控点、管理要求和电子化工具等角度，对战略发展、运营保障和组织治理等各流程的真实情况进行详细说明，以期为业界的服务能力建设与成熟度提升提供参考与指导。