本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中更好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。

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《供应链大数据分析与应用》一书由多位教学一线的教师与企业一线员工共同完成。本书共有9个学习单元，每个学习单元都包含知识目标、技能目标和素质目标，教材内容反映了行业发展的新趋势，能满足行业企业对高素质高技术技能人才的需求。同时，在本书的编写过程中加入了思政元素，通过潜移默化培养大学生人才的思想道德。教材依据供应链管理、供应链系统分析等实际工作内容，把供应链管理的有关环节，供应链需求预测、供应链采购决策、供应链库存控制、供应链生产管理、供应链运输规划、供应链网络策略、供应链分销策略、供应链风险评估及供应链数字化运营进行系统化讲解，形成了一个完整的知识体系。本书可作为高等院校物流管理、供应链管理与电子商务等专业学生学习供应链数据分析与管理课程教材，同时可作为期望成为供应链管理与现代物流管理从业人员进行数据分析的自学参考用书。

本书使用深入浅出、通俗易懂的语言介绍数据库系统的基本原理、技术和方法，并结合典型案例，将理论知识融入实践内容，通过实践验证理论，帮助读者掌握数据库相关知识与技术。全书共9章，全面系统地阐述数据库原理与应用，主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库标准语言、关系数据库规范化理论、数据库设计、数据库的安全性控制与完整性控制、并发控制、数据库备份与恢复和SQL Server 2019 应用。本书以SQL Server 2019为平台介绍数据库技术的实现，主要包括数据库创建与维护、数据表创建与维护、查询与统计操作、视图创建与维护、存储过程和触发器的创建、用户管理与权限分配、数据库备份与恢复等内容，使读者能够通过SQL Server 2019实现教学案例，理论与实践紧密结合，进一步加深对数据库系统基本原理、技术和方法的理解。

大数据时代，信息的传播速度 快、传播形式 多、影响范围 广，网络舆论环境也 加复杂，这些对网络舆情的治理提出了 高的要求。本书分析了大数据与网络舆情的关系，并针对网络舆情的传播与演化、监测与搜集、分析与研判、预警及应对和网络舆情建设方面展开了论述。本书结构清晰，内容丰富，兼具学术价值与实用价值，可作为高等院校网络舆情、新闻等专业的参考用书，也可供从事网络舆情研究的科研工作者参考使用。

这是一本通过分析ClickHouse底层引擎架构来解读ClickHouse极致性能的底层逻辑的著作，同时还总结了ClickHouse在各种适用场景中的使用技巧和性能调优方法，让读者知其然，也能知其所以然。全书一共12章，分为两个部分：第1部分 架构篇（第1-7章）简要地介绍了数据仓库的核心技术和思路，系统讲解了ClickHouse的查询性能优势、适用场景、架构设计和运作过程，深入地剖析了ClickHouse的存储引擎架构、计算引擎架构以及决定ClickHouse性能的关键因素，还将ClickHouse与其他数仓架构进行了深度对比，不仅阐明了ClickHouse查询速度快的底层逻辑，也推导出了ClickHouse的适用场景。第2部分 实战篇（第8-12章）针对ClickHouse的适用场景，讲解了它的各种使用技巧以及存算分离架构、分布式架构等云计算时代的全新架构，更重要的是，从数据结构、内存、磁盘、网络、CPU、查询等方面全面总结了ClickHouse的性能优化方法和原则。

结构化表征学习是机器学习研究的核心问题之一，旨在探索如何从高维可观测数据中获取有效的结构化信息表示，以实现高精度、鲁棒、快速的数据分析，是由数据到知识的关键渠道。本书重点介绍如何从具有不确定性的海量大媒体数据中挖掘和提取结构化、鲁棒、高效的特征，并实现高性能的信息挖掘和知识推断。本书内容包含近年来涌现的一些高效、鲁棒的结构化表征学习模型，介绍了基于鲁棒且紧凑的表征学习的一体化表征学习理论和方法，并为应对真实世界中的数据分析任务，如数据简约特征表达、紧凑特征压缩、有效特征筛选以及隐含知识挖掘等，提供了较为全面且切实可靠的解决方案。本书作者所在的团队多年来一直从事机器学习、计算机视觉、多媒体分析的研究，承担过众多***和省部级科研项目，具备从理论研究到工程应用的相关基础。本书是对作者近五年研究成果的总结和梳理，书中介绍的理论和方法能够很好地和实际应用结合在一起，行文流畅易读，适合具有一定专业基础的高年级本科生、研究生，以及相关领域的科研工作者和工程师阅读。

数据中心低压供配电系统运维以培养实践能力和职业能力为目标，围绕数据中心低压供配电设备的正确维护与保养方法、用电负荷与配电系统的可靠性、各种低压配电系统的方案以及数据中心分级对电源的要求进行了系统论述。 全书共分16章，主要内容包括概述、电工基础知识、电击及现场救护、低压配电系统接地形式、防电击技术、电气防火与防爆、防雷和防静电、常用电气仪表及测量、电工安全用具与安全标志、电工常用工具、低压电器及其成套开关设备、异步电动机、电力电容器、照明装置、电气线路和临时用电等专业知识，并配有常见安全隐患排查和典型事故案例分析。 数据中心低压供配电系统运维注重安全操作技能的培养，严格执行数据中心的用电规范，具有较强的针对性和实用性，是数据中心低压供配电系统从业人员培训考试的必备教材。

伴随Hadoop的成长，Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具，已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本，系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。 本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。 本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书，也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。

《物联网大数据分析实战 》详细阐述了与物联网大数据分析相关的基本解决方案，主要包括物联网分析和挑战、物联网设备和网络协议、云和物联网分析、创建AWS云分析环境、收集所有数据的策略和技术、探索物联网数据、增强数据价值、可视化和仪表板、对物联网数据应用地理空间分析、物联网分析和数据科学、组织数据的策略、物联网分析的经济意义等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。