本书分为5篇，包括11章和3个附录。大数据基础篇包括第1章（绪论）；大数据存储篇包括第2～3章（HDFS分布式文件系统、NoSQL及其HBase分布式数据库系统）；大数据计算篇包括第4～7章（MapReduce分布式计算、大数据的Spark内存计算、大数据的流计算、大数据的图计算）；大数据管理、查询分析及可视篇包括第8～10章（Hadoop的数据整合、集群管理与维护，大数据的查询分析技术，R语言与可视化技术）；大数据发展及应用篇包括 1章（大数据应用――人工智能深度学习）。本书体现了校际联盟、校企合作的建设成果，将理论与实践相结合，突出实践应用。本书配套的教学资源丰富，包括PPT、教学大纲、实验指导书、习题、模拟考试试卷等，读者在可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书可以作为应用型本科院校、高等职业院校计算机专业、大数据专业、人工智能专业的教材，也可以作为相关培训机构的教材，还可以作为软件开发和应用从业人员的参考书。

大数据的应用激发了一场思想风暴，也悄然改变了人们的生活方式和思维习惯，大数据正以前所未有的速度颠覆着人们探索世界的方法，引起工业、商业、医学、军事等领域的深刻变革。大数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为一种 核心资产。本书的主要特色是理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据技术与应用的学习和实践活动，把大数据的相关概念、基础知识和技术技巧融入实践当中，促使学生保持浓厚的学习兴趣，加深对大数据技术的认识、理解。

本书将围绕“市场竞争数据调研”这一项目需求进行讲解，开篇将该需求拆解为 市场数据概览、京东市场数据调研、苏宁市场数据调研等几部分。文稿除开篇外分5个项目，项目一至项目三将讲解网络爬虫相关理论及实操。其中项目一以 电商市场数据初步采集为主线，描述如何掌握以网络爬虫技术为基础的多个网站、平台数据采集分析工具的使用。项目二利用八爪鱼数据采集器采集京东商城商品数据（价格、销量、评价等数据），描述如何掌握利用八爪鱼完成网页数据采集技能。项目三则将利用Python网络爬虫进行苏宁商城市场竞争数据采集，描述如何掌握Python网络爬虫中常用的库及技巧。项目四、五则是数据采集后的数据操作，项目四讲述选择合理的方式将采集数据进行存储，项目五则讲述如何将杂乱有误的数据进行规范。本书可作为高职高专院校电子商务、市场营销等商科专业的教材，也可作为即将进入数据分析行业初学者的技能学习读本。

本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍样本数据处理的基础知识，力求培养读者使用Python语言及Kettle软件进行数据处理的能力。全书内容分别为数据预处理概述、Kettle工具的初步使用、数据的导入与导出、数据清洗、数据标注、Kettle作业设计、基于Kettle构建数据仓库、基于Python的数据导入与导出、基于Python的数据整理。 本书作为人工智能学科相关的样本数据处理技术的入门教材，目的不在于是覆盖样本数据处理技术的所有知识点，而是介绍样本数据处理的主要应用，使读者了解样本数据处理的基本构成，以及如何应对不同数据类型的数据预处理工作。为了增强实践效果，本书中引入了多个基础技术案例及综合实践案例，以帮助读者了解样本数据处理涉及的基本技术的知识和技能。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机、信息管理等相关专业课程的教材，也可供对样本数据处理技术感兴趣的读者阅读。

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本书是中国人民大学王珊教授和山东建筑大学李盛恩教授联合编著并修订的。本书侧重于数据库系统的应用，重点介绍了开发关系数据库系统常备的基本知识和基本方法，包括数据库系统的基本概念、基本技术及数据库应用开发技术，数据仓库和联机分析处理等数据库的新技术及新应用等。全书内容丰富，系统性强，知识体系新颖，理论与实践相结合，具有 性和实用性。本书可作为高等院校理工科计算机专业数据库课程的教材，也可供相关工程技术人员参考使用。

本书介绍了解决信息过载问题常用的两种技术： 引擎和搜索引擎。为了有效提高 和搜索的 度，融合多源异构数据成为重要手段，不同来源和不同结构的数据含有不同的语义信息，数据的融合为 和搜索提供了 丰富的语义，有效提高了推荐和检索的 度。本书基于作者团队多年的研究成果，介绍了推荐和检索领域的 发展、常用的技术和算法，提出了融合多源异构数据的 模型、跨模态的检索模型。本书的内容反映了本领域的 发展。本书可供研究融合多源异构数据技术、个性化推荐技术、跨模态检索技术的科研人员、公司研发人员、高等院校研究生阅读参考。

大数据技术是当前计算软件系统开发过程中应用优势较为显著的技术之一，对基于大数据的计算软件设计与应用进行研究，将会对各行各业 高效率、 好质量发展产生现实的价值。本书通过对大数据时代及大数据的概念、大数据的影响及其应用、大数据计算模式和大数据与云计算、物联网理论性内容的介绍，并阐述了基于大数据的计算软件设计运用的关键技术；在此基础上以数字地图电波传播预测、地理信息系统软件、数据混合计算软件平台、数字媒体应用技术为主体，展开分析了各项软件、平台与大数据相结合的设计与应用策略； 结合基于大数据的计算软件现实发展的情况，探讨了基于大数据的计算软件的安全发展技术，进而为计算软件的安全性发展和完善提供了一定的指导。

《Oracle 11g PL/SQL编程技术与开发实用教程（第2版）（微课版）》为Oracle数据库应用开发人员提供了SQL使用指南和PL/SQL编程技术，通过学习，读者不仅可以掌握SQL和PL/SQL基础知识，而且可以掌握Oracle 11g SQL和PL/SQL的许多 特征。《Oracle 11g PL/SQL编程技术与开发实用教程（第2版）（微课版）》配套资源包括讲解微视频、所有范例程序源代码，对教师用户同时附赠电子课件和习题答案。《Oracle 11g PL/SQL编程技术与开发实用教程（第2版）（微课版）》可作为高等院校、高等职业学校计算机相关专业或Oracle 11g培训班的教材，也可作为各类 数据库编程人员的参考书。《Oracle 11g PL/SQL编程技术与开发实用教程（第2版）（微课版）》的编写既考虑到SQL和PL/SQL的初学者，也兼顾到有经验的PL/SQL编程人员。

本书介绍了数据结构的基本概念、基本理论和基本方法，包括线性表、栈和队列、字符串、多维矩阵和广义表、树和二叉树、图、排序、查找、索引技术以及相关操作的算法，并分析了算法复杂度，用应用实例说明了常用数据结构在计算机中的存储和实现。书中算法采用C++语言描述，适合在MSVC++下使用，也可做适当修改后在DEVC++或MSVC++.NET中使用。全书内容由浅入深，概念清晰，强调程序设计书写风格，提高算法可读性和实用性。