大数据目前被广泛联系到现代商业社会的各个场景。众多的研究文献都会聚集于从技术层面来挖掘这些数据、处理这些数据、到最后分析这些数据，然而，由于目前对大数据分析处理的主要认知是：⑴相关性比因果性重要；⑵要全量而不要抽样；⑶要宏观而不要精确，而使得通过这种方式获得的大数据结论往往过于宏观肤浅，对具体行业应用而言并没有实际的指导意义。如此往往陷阱于：盲大、夸大、自大，大数据分析技术总是和业务场景脱节，使得大数据分析的真正价值失之交臂。大数据的真正价值便在于，通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的洞察来解决行业面临的问题。数据处理和分析能力，最有效的获得大数据能力方式便是“化大为小、化繁为简”大小数据结合，通过“简约法则”（“数·信·知·洞察"）来实现来获得大数据价值：数据认识及处理：通过将大数据进行去噪、分类、整合得出小数据；信息求证及获取：对小数据进行求证、交换，将数据转为新信息；知识孕育：对新信息赋予场景的去分析、去整理、去提炼之后，来发现新知、新规律和新价值体系；洞察获取：获得需要通过有应用场景为基础的数据解读来完成，这种建构新规律、新知识和新价值体的结论观点便是我们洞悉的洞察。

本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性：持续交付、结构松散和高基数，并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2~6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调，重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理，涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理，涉及如何用Storm或Samza来处理数据。第6章介绍流数据的存储问题。第7~11章重点关注流数据架构的应用构建问题。第7章讨论从流环境向最终用户的数据交付问题。这是构建仪表板以及其他监控应用所使用的核心机制。第8章涵盖流环境下的聚集计算问题，特别是对多分辨率时间序列数据的聚集计算问题。第9章简要介绍统计学和概率论的基础知识。第10章讨论略图，略图通常具有更快的更新速度和更小的内存占用空间，特别适合流环境。第11章讨论聚集计算之外能够应用于流数据的一些更深入的话题。

本书在逻辑上可分为五个部分：第一部分：包含第1章和第2章，该部分主要是讲解SAPHANA服务器的各个组件，原生项目的开发架构，以及通过SAPHANA工作台快速了解系统的一些操作。第二部分：包含第3章和第4章，这部分以信息建模、SQLScript为主，这部分内容相对独立，而且早于XS应用出现在HANA系统中，但因后续的XS项目示例中会应用这两个章中所学习的知识，所以本书加入了该部分。第三部分：包含第5~8章，这部分包含了HANA原生应用开发绝大部分内容，包含XS项目的创建、核心数据服务、访问控制、XSJS、OData和UI5的集成等。第四部分：包含第9~11章，这部分内容是用一个例子来说明，涉及HANAXS原生应用的开发过程及所涉及的全部对象。第五部分：包含第12章和第13章及附录。这部分内容讲解HANA应用上线后如何进行运维、团队如何进行协同开发，以及如何实现系统的高可用。在附录部分，提供了作者的很多经验和心得。

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大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛，原理讲解之通俗，R语言实现步骤之详尽，在国内外同类书籍中尚不多见。相关数据资料及电子教案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。

本书以实例为依托，详细地对实例做建模分析，并给出经过测试的源代码，读者可以按照书的介绍一步一步地实现每一个实例，这是一种学习建模和编程的极为便捷的方法。本书也是一本对使用Neo4j对图形数据进行设计、建模和查询的综合指导书。书中探索了处理和查询图形数据的各种工具及其强大功能，包括图形遍历的概念及其使用方法，也讨论了Neo4j的图形查询语言Cypher和如何使用SpringDataNeo4j将Neo4j集成到应用程序中，以及如何使用服务器模式和嵌入式模式等内容。

《“十三五”普通高等教育本科规划教材 数据结构》是“十三五”普通高等教育本科规划教材。《“十三五”普通高等教育本科规划教材 数据结构》主要包括数据结构的基本概念，基本的数据结构（线性表、栈和队列、串、数组与广义表、树、图），以及基本技术（查找方法与排序方法）等三部分内容。全书共8章。第1章为绪论，引入了数据结构与算法的一些基本概念，是全书的综述；第2～6章分别介绍了线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图等几种基本的数据结构；第7章和第8章分别介绍了查找和排序的方法，它们都是数据处理时需要广泛使用的技术。

Oracle数据库系统是数据库领域最优秀的数据库之一，本书以Oracle最新版本Oracle Database 12c Release 1（12.1.0.2.0）为蓝本，全面、翔实地介绍应用Oracle Database 12c数据库管理系统进行数据库管理的各种操作以及数据库程序开发所需的各种知识和技能。全书共分为16章，深入阐述了Oracle Database 12c系统的基本特点、安装和配置技术、Oracle Database 12c的体系结构、数据库操作、数据表操作、SQL语言查询、PL/SQL编程、索引、视图、序列和同义词、存储过程和触发器、事务和锁、表空间、控制文件和日志文件、Oracle Database 12c的安全管理、备份恢复、闪回操作等内容。本教材内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练、示例翔实。全书以一个实际的学籍管理数据库为案例介绍Oracle Database 12c的管理和开发技术，适合“理论实践一体化”的教学方法，将知识讲解和技能训练有机结合，融“教、学、做”于一体。本书主要面向数据库初学者，适合作为高等院校的数据库教材，以及各种数据库培训班的培训教材，还可作为Oracle Database 12c应用开发人员的参考资料。本书的电子课件、习题答案和实例源代码可以到http：//www.tupwk.com.cn网站下载。

本书是作者在多年从事遥感数据接收与处理技术研究成果和系统建设经验的基础上，借鉴国内外同类技术发展的成果和经验，针对遥感数据，特别是卫星遥感数据的接收、记录、处理、存储与管理等方面的技术要点，编写的一部面向遥感技术人员、遥感用户和普通读者的专著。本书以简练的语言，全面介绍了遥感数据接收、处理以及存储管理过程中的基本原理、处理算法和系统实现过程，内容通用性强，易读、易懂，适于从事遥感技术的科研人员、遥感用户阅读，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。

本书结合大数据最新技术趋势和中兴通讯的长期实践，对大数据技术提出系统的理解，对大数据研究提供了初步的思路和建议。本书首先从大数据的需求和现状出发，分析目前大数据出现的问题，然后针对这些问题对大数据存储、大数据处理，以及大数据的可视化进行了充分的探索。