数据库应用系统设计与实践

大数据处理与存储技术

本书分三部分，共5章，分别从数据存储软件、数据抽取清洗软件及其他相关软件的优化提升方面向读者展示Oracle、MySQL、Informatica及Kettle的常见问题及优化提升技巧，从经验总结分享角度给读者提供在数据存储和...

数据科学与大数据技术导论

本书概要介绍了如何使用Hadoop和Spark处理数据科学涉及的一系列主题：数据提取、数据再加工（data munging，通常包含数据清洗和整合）、特征提取、机器学习、预测建模、异常检测和自然语言处理。整书侧重于具体的...

大数据分析与应用

全书由四大部分构成，总共18章节。第一部分主要解释了大数据的概念、类型、来源及大数据的存储与管理；第二部分详细说明了大数据分析的基础与技术方法，重点介绍了大数据统计分析、数据挖掘及大数据建模方法；第三...

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

数据库系统原理与实践

本书是一本全面介绍数据库系统理论、技术和数据库应用程序开发方法的教科书。

DB2数据库管理最佳实践

IBM DB2作为业界主流的数据库产品，广泛应用于金融、通信、烟草等行业。本书侧重于DB2数据库管理，以实战为主要目标，内容涵盖软件安装配置、数据库环境搭建、存储规划、数据迁移、备份恢复、锁、性能监控调优和...

大数据开发与应用

本书系统讲解了目前大数据开发领域的主流技术与实用技能，尤其侧重于对Hadoop生态系统的讲解，包括Hadoop框架的运作流程、执行原理及主要成员等内容。本书分别对大数据概论、Hadoop集群环境搭建以及HDFS、MapR...

大数据应用与技术丛书 数据仓库与商业智能宝典 第2版

本书内容足够权威，从项目规划、需求收集到系统架构、维度建模、ETL、BI分析等，涵盖数据仓库和BI生命周期的各个核心阶段。全书共15章，具体内容如下：数据仓库与BI概述、项目前期的准备工作、项目/程序的规划、需...

大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理

本书是由斯坦福大学的“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有...