本书基于开源Hadoop生态圈的主流技术，深入浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识点及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用打下良好的技术基础。

本书系统、全面地研究和论述大数据分析理论与技术，主要内容包括大数据分析基础认知、大数据分析核心架构、大数据分析计算模式、大数据与网络空间安全、大数据与自然语言处理、大数据与医学信息处理。本书可满足各类高校多样化人才长期培养的需求，可供从事网络空间安全、计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息与通信工程等相关学科专业的教学、科研、应用人员阅读和使用，对从事大数据分析相关研究的人员具有重要的实用和参考价值。此外，本书也可供其他非专业及相关研究人员参考使用，具有重要的指导意义。

本书是Hadoop Spark大数据分析技术入门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输入输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大数据分析初学者的入门指导书，也可以作为大数据开发人员的参考手册，同时也适合作为高等院校大数据相关专业的教材或教学参考书。

本书主要阐述数据统计发布中的差分隐私保护模型及其关键算法。全书共8章，主要内容包括差分隐私基础知识、面向任意区间树结构及其扩展背景（考虑区间计数查询分布和异方差加噪）下的差分隐私直方图发布、面向流/连续数据发布的差分隐私保护、差分隐私数据发布方法的误差分析等。 本书主要面向高等学校计算机科学与技术、网络空间安全、管理科学与工程等学科相关专业高年级本科生、研究生以及数据安全隐私保护的研究者。

暂缺简介...

本书分为基础理论与技术篇和实验开发篇两大部分。基础理论与技术篇主要内容包括数据库系统概述、数据库设计、数据库操作技术、表操作技术、查询操作技术、SQL语言、设计窗体、设计宏、设计报表、VBA程序设计基础、VBA程序实例、数据的传递与共享和走进大数据；试验开发篇主要内容包括数据库操作技术实验、数据库编程实验、数据共享与安全实验和小型应用系统开发案例。全书兼顾理论基础的坚实和技术实践的应用，用一个实用的应用系统程序贯穿整个教学过程，并围绕它安排了大量翔实的实例。全书讲授的内容可在中国大学MOOC平台（“数据库技术及应用”课程）获得相应的授课视频等资源，便于教师教学和学生自主学习，以及开展混合式教学。本书可作为高等学校非计算机专业数据库基础课程以及相关专业数据库技术课程的教材，也可作为全国计算机等级考试二级Access的培训或自学教材。

MySQL是比较受欢迎的开源关系型数据库之一。本书通过大量实用的操作案例，详细讲解MySQL 8.x数据库操作方法和技巧。本书配套资源提供了所有例子的源代码、PPT课件、培训班形式的同步教学视频、命令速查手册、QQ群与微信群答疑，以方便读者参考和自学。本书共分25章。主要内容包括MySQL 8.x的安装与配置、数据库和数据表基本操作、数据类型和运算符、MySQL函数、数据的增删改查、索引的设计和使用、存储过程和函数、视图、触发器、存储引擎的选择、分区和事务控制、性能优化、锁定机制、服务器性能优化、性能监控、数据备份与还原、日志、权限与安全管理、高可用架构、复制、MySQL Utilities、MySQL Proxy。最后通过两个案例系统的数据库设计，进一步讲解MySQL在系统开发中的应用。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL的各项管理与开发技术。本书适合MySQL数据库初学者、MySQL数据库开发人员和MySQL数据库管理员，同时也能作为高等院校相关专业师生的教学用书。

随着大数据时代的到来，SQL语言作为访问和处理数据库的标准计算机语言，已成为数据分析的必备技能。本书循序渐进地讲解了使用SQL语言操作数据库的核心知识，并通过具体示例的实现过程演练了查询、更新、删除、添加、维护数据的方法和流程。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，以精炼的文字介绍了复杂的案例，帮助读者从知识点讲解平滑过渡到动手实践。

本书以当前稳定版 HBase 2.4.9 为基础，将 Hadoop 升级到 2.10.1 版本，并对客户端 API 进行升级。本书以精练的语言介绍 HBase 的基础知识，让初学者能够快速上手使用 HBase；深入分析 HBase 的核心思想（如数据读取和数据备份等）和 HBase 架构（如 B+树、LSM 树和 WAL 等），专注于 HBase 在线实时系统的调优，使 HBase 集群响应延迟更低，让有经验的 HBase 开发人员能循序渐进地理解 HBase 源代码，更好地调试和解决各种实际问题；本书从企业常见的“用户行为日志管理系统”着手，结合 HBase 的实际应用场景，让读者快速上手，真正做到从入门到实践。本书非常适合作为有一定 Java 基础的开发人员的 HBase 入门教程，也适合作为HBase 运维人员部署和监控 HBase 的参考手册，还适合作为将 HBase 应用到在线生产环境中的开发人员进行 HBase 在线集群性能调优的技术指南。

本书主要介绍了数据可视化的基础知识、可视化工具的入门和应用、使用Python流行的库创建美观的数据可视化效果，并总结了了7大类40种不同的可视化图形，从基本信息、构成与视觉通道、适用数据、使用场景、注意事项、变体等多方面详细介绍了每种可视化图形的使用权方法，可作为常用可视化图形的使用手册。本书还提供了6个贴近大学生学习生活的可视化案例，为读者自由灵活应用可视化参考提供了有力的参考。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、统计学及其相关专业的本科课程教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员作为自学和参考用书。