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。

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。

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。

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。

《数据库设计与关系理论（影印版）》的每一章都包含一组练习，它或者展示了如何把理论知识应用到实践中，或者提供了更多的信息，或者要求你验证一些简单的理论结果。如果你非常熟悉数据库的关系模式，并且你希望深入了解数据库设计，那么这本书就完全适合你。

本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.

本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识；接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题，如何利用动态性能视图；接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器；展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。

信息不对称，是引起人类困局的根源所在，这也是人类千年难以破解的难题。物理世界中，由于时空的限制，人类无法获得有效的数据信息，因此，信息不对称的人类困局无法获得根本性解决。 技术的进步，物理世界中所产生大量数据突然呈现在我们面前，我们面对海量数据感觉惶惶然和蠢蠢然的同时，物理世界、网络世界、数据世界等三个并行的 多维世界 已经悄然构建起来，如何思维和行为，取决于我们处于哪个世界。 数据乃至大数据并不是一个新鲜的事物，只不过信息技术让其更加清晰的展现并实际走入和影响我们每个人的生活罢了，只要你洞悉大势，只要你亲昵数据，只要你拥有大数据的灵魂 相关性思维，你也可以成为数据领袖。

本书以当前主流的关系数据库为主线，全面阐述了数据库的基本原理、基本技术、基本方法和应用技术，介绍了 数据库技术的研究动态，探讨了数据库领域研究的新进展。本书主要内容包括：关系理论、关系数据库标准语言 SQL.关系规范化理论、关系数据库设计、数据库的实施与调优、数据完整性约束、数据库的安全性、事务管理和锁、数 据库的备份和恢复、现代数据库技术新进展等。 本书注重数据库技术的实际应用，强调理论与实践紧密结合，可供从事数据库技术领域工作的科技人员参考使 用。

本书以关系数据库为基础，以数据库的设计与编程为重点，以引进面向对象的数据库技术为特色。本书内容新颖、系 统全面；突出重点、注重总结；概念清晰、分析深入；例题丰富、实用性强。 全书从数据库系统基础、关系代数、规范化理论、SQL Server 2008 安全管理、SQL Server 2008 数据库创建和备份、数 据库的恢复与传输、SQL Server 2008 T-SQL 数据查询、SQL 高级应用、Web 编程基础、JSP 技术方面结合了实际数据库开 发需要和高等教育的特点完成编写。

什么是 管理大数据 ：管理大数据是指企业发展过程中不断出现和积累的，涉及战略、组织、人力资源、企业文化等专业领域的各项管理数据。众多企业的管理数据整合到一起，可以形成多生态跨产业链的垂直整合、横向共享的完整生态体系，具有 海量、人工智能 的特征。 管理大数据的优势：丰富性，管理数据覆盖行业范围广，维度丰富，数据量巨大。完整性，管理数据涵盖企业战略描述、组织信息、管理制度、企业文化、管理变革过程记录等，数据完整。连续性，管理数据记录周期长、延续性好。实效性，管理数据为组织变革提供及时有效的支撑。 出版背景：2017年3月27日， 运筹帷幄，全球共享 中源数聚管理大数据（RBD）发布会在北京中关村创业大街3W咖啡隆重举行。来自管理咨询行业、互联网领域、创投界、政商界的一百多位精英齐聚一堂，共同见证全球

《数据结构》(第四版)是新世纪高职高专教材编委会组编的高职高专计算机专业基础系列规划教材之一。 数据结构是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机学科的核心课程，也是其他理工专业的热门选修课。在计算机应用领域的开发研制工作中，数据结构有着广泛的应用。本书是为数据结构课程编写的教材，其内容选取既符合高职高专计算机专业教学大纲的要求，又兼顾了学科的广度和深度。 本书共分8章，第1章介绍了数据结构的基本概念，并对算法、算法分析作了简要说明，介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度的评价方法；第2章到第4章介绍了线性表、数组、栈、队列和串等线性结构的基本定义及其常用算法的实现和基本应用；第5章和第6章介绍了非线性结构的树、二叉树和图，包括其逻辑特征、常用算法的实现和基本应用；第7章和第8

《普通高等教育“十二五”规划教材：数据库技术与应用（第2版）》在延续版编写风格的基础上，根据*高等计算机基础课程教学指导委员会2011年10月出版的《高等学校计算机基础核心课程教学实施方案》（新白皮书）中关于“数据库技术及应用”课程实施方案的精神，结合作者多年教学实践与研发经验，并考虑到读者的反馈信息，遵循非计算机专业的特点，从新的视角对各个章节的内容、结构等进行了修订、调整、完善和补充。 本书以SQLServer2000为蓝本，以VisualBasic6.0和Delphi7.0作为开发工具，以应用为目的，从数据库技术与应用系统开发的角度介绍数据库系统的基本概念及应用。全书共10章，内容包括：数据库技术概论、SQLServer数据库的管理与使用、SQLServer数据表的管理与维护、数据查询、索引与视图、存储过程与触发器、SQLServer数据转换、SQLServer数据库

由刘月兰、杨秀荣、韩丽娜所编*的《数据库系统理论及其新技术研究》系统全面地介绍了数据库系统概述、数据模型、关系数据库理论、关系数据库标准语言SQL、关系数据库规范化理论、数据库系统的设计与实施、数据库的安全性与完整性、数据库事务管理与实现、数据库访问标准、现代数据库新技术。 本书取材广泛，内容丰富，解析清楚，讲述明确，通俗易懂，可供从事数据库开发应用的研究人员和工程技术人员参考。

你是否需要把一个关系型数据库应用迁移到Hadoop上？卡普里奥罗等著的《Hive编程(影印版)》这本全面的指南将为你介绍ApacheHive，它是Hadoop的数据仓库平台。你将快速了解如何使用Hive的sQL方言——HiveQL——来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统中的大数据集。 《Hive编程(影印版)》为你展数据库应用于示了如何在你的环境中搭建和配置Hive，它也提供了对Hadoop和MapReduce的概括介绍，并且演示了Hive是如何在Hadoop的生态系统中工作的。你还将在其中找到现实世界的实例分析，它们展示了那些使用Hive的公司是如何解决PB容量数据层面上的独特问题。

本书共有四篇16章。篇：基础篇（1～5章）。介绍数据库的基本概念、数据模型、关系数据库理论、关系数据库管理系统基本内容，后并以SQL Server 2000为例介绍该系统的内容与结构。第二篇：操作篇（6～9章）。介绍SQL的基本操作，它包括国际标准SQL以及SQL Server 2000的SQL操作。其操作内容包括数据定义、数据操纵及数据控制等传统内容，还包括数据交换、数据服务及数据扩展等*内容。第三篇：开发篇（10～12章）介绍数据库的开发，它包括数据库设计、数据库应用系统开发及数据库应用编程等内容。第四篇：应用篇（13～16章）。介绍数据库应用的两个领域——事务型应用与分型应用，其内容包括电子商务（EC）、客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）及决策支持系统（DSS）等内容。 本书可作为高等院校计算机应用专业及应用类相关专业的本科“数据库”课程教

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。

制定多种匿名化解决方案，覆盖多种应用场景，满足对可识别性的不同要求。 解决方案跟所用数据、数据接收方和分析目标相匹配。 为数据采集模式量身定制匿名化流水线，覆盖不同业务需求。 为原始数据生成匿名化版本或用分析平台生成匿名化输出。 检查匿名数据使用的伦理问题。

本书在基本数据结构的基础上，围绕一些常用的高级数据结构，结合大量实战例题，深入分析 数据结构是如何服务于算法的 ，这也是本书编写的一个核心理念：学习数据结构是为了 用好 数据结构。本次修订除了改错，主要是更换全书的程序代码为（C ）。本书的适用对象包括：中学信息学竞赛SHOU*选手及辅导老师、大学ACM比赛SHOU*选手及教练、高等院校计算机专业的师生、程序设计爱好者等。