本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验。在此基础上，本书通过丰富的练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频、案例素材、学习社区等，为读者提供全方位的学习体验。本书适合作为计算机、大数据等相关专业的教材，也适合具有一定Linux或Java开发基础且想从事大数据开发的人员阅读学习，还可以作为大数据分析与运维人员的参考用书。

本书第一部分为上机实验，与课堂教学内容相对应。通过实际操作，帮助学生快速掌握各种软件的基本功能及操作方法，帮助学生加深对理论知识的理解，提高操作与应用能力。第二部分为基础知识测试题，帮助学生加强对课本知识的理解和掌握，并附有答案。

人们要认识世界，就要进行科学实验、就要深入分析、综合探索。实验数据处理与统计是研究随机现象数量规律性的学科。在化学等学科有着广泛的应用。本书重点介绍常用的误差与数据处理方、方差分析、正交试验设计与回归分析等内容。 内容由浅入深，实用性特别强。本书可供与化学有关专业大学本科和研究生作教材使用，也可供从事化学方面的实验技术人员参考。

本书全面介绍了应用SQL Server 2008数据库管理系统进行数据库管理与开发的知识，本书共有10章内容，主要内容包括：职业能力需求分析、课程定位、数据库应用系统概述、数据库的相关知识、数据库管理、数据表管理、数据库高级对象的应用、数据库的日常维护、数据库的安全管理、数据库管理系统的设计与实现等。

全书共分9章，主要内容包括：空间数据模型；Geodatabase数据模型；空间数据库设计；空间数据库事务模型；空间数据存储与索引；空间查询语言及查询优化；空间数据库配置与管理；空间数据库发展趋势。本书可作为高等院校地理信息科学、测绘等专业的本科生和研究生的教材，也可供从事GIS工程项目人员阅读参考。

大数据推动了各行各业的迅猛发展，各领域呈现出新产品、新技术、新服务和新的发展业态，但“信息丰富而知识贫乏”的现象仍然存在。逾越数据与知识之间的鸿沟，需要强有力的分析工具和分析方法的支撑。现有的关联规则挖掘算法，因其时空复杂性和I/O代价高，难以适应大数据分析任务。《并行数据挖掘及性能优化：关联规则与数据相关性分析》充分利用Hadoop、Spark等集群系统的强大数据处理能力，论述了支持大数据分析的关联规则并行挖掘算法与集群系统性能优化，并探讨了其在智能制造领域的应用。《并行数据挖掘及性能优化：关联规则与数据相关性分析》可供从事数据挖掘、机器学习及并行计算等相关专业的科研人员参考，也可作为高等院校计算机、大数据专业的高年级本科生与研究生的学习参考书。

内 容 简 介 本书是根据教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会组织制定的《高等学校文科 类专业大学计算机教学要求（第 6 版——2011 年版）》在数据库方面的相关要求，以及教育 部考试中心公布的《全国计算机等级考试二级 Access 数据库程序设计考试大纲（2018 版）》 的要求，在第二版基础上改编而成的，是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，同时也 是教育部文科计算机基础教学指导委员会立项教材。 本书基于 Microsoft Access 2010，介绍关系数据库管理系统的基础理论及系统开发技术， 主要内容包括 ：数据库系统的基础知识，Access 数据库的建立、使用、维护和管理，表、查 询和结构化查询语言 SQL 的使用，窗体、报表、宏的创建和使用，以及 VBA 编程基础知识 和应用系统开发实例等。书中配有大量的选择题、填空题、思考题及上机练习题，帮助读者 加强理解和实践。 本书适合作为高等学校各类专业数据库应用技术课程教学教材，还可作为全国计算机等 级考试的培训教材以及不同层次办公人员的自学用书。

提到云计算技术当前所面临的一些问题，数据管理可能首当其冲。因为现在的用户更多的是通过计算机系统来获得相应的IT技术服务，所以在进行系统的构建过程当中，我们就需要考虑到主机安全、系统安全，以及网络安全等众多安全问题。目前，云计算技术在安全问题上已经有了长足的进步，但仍旧存在着一些不足之处。当前，我们生活在一个大数据的时代，从各种渠道而来的数据以几何级数的速度增长，更多的数据需要保存更长的时间。伴随着云计算技术的发展，云计算已经成为一种全新的互联网应用模式。云计算对海量的数据高效管理，云端数据精准快速查询已越来越受到关注。基于以上现状，《云计算技术应用与数据管理》除对云计算技术应用与数据管理及相关问题进行举例说明之外，还对一些问题进行了研究分析，并提出了相应建议。

《数据分析及可视化研究》主要阐述数据分析及数据可视化理论与方法。针对当下较为热门的数据可视化分析方法，如“数据采集”“数据梳理”“数据可视化设计”“可视化优化”“运用软件做可视化分析”等作了较为完整的阐述。旨在让读者快速而全面地了解和学习“可视化”所蕴含的操作技巧，将“数据”更精准、更清晰地呈现出来。《数据分析及可视化研究》图文并茂，深入浅出，共分为三篇：初探数据可视化、数据可视化图表设计、数据可视化处理工具，对数据分析及可视化的理论研究与实践应用有一定指导意义，可作为影视、传媒等专业师生的教学参考，对广大数据处理专业人员也有一定参考价值。

本书采用项目引导、任务驱动的模式进行编写。全书分为两部分：示范篇和实训篇。示范篇以“学生成绩管理系统”数据库项目为主线，将该数据库项目分解为多个任务，每个任务按照“任务情境”―“任务描述”―“任务分析”―“知识导读”―“任务实施”―“任务总结”的形式进行编排，详细讲述了数据库设计、数据库的创建与管理、数据表的创建与管理、数据库表数据的操纵、数据库的高级管理、数据库的运行与维护。实训篇以“社区书房管理系统”数据库项目为主线，包括数据库设计、数据库的创建与管理、数据表的创建与管理、数据表中数据的查询、数据表中数据的更新、数据库索引的应用、数据库视图的应用、数据库存储过程的应用、数据库触发器的应用、数据库的安全管理、数据库的备份与恢复共11个实训任务，重点培养学生提出问题、分析问题和解决问题的综合能力。本书以培养学生的数据库设计、应用和管理能力为目标，内容新颖，通俗易懂，实用性强，适合作为高等院校、高等职业院校数据库相关课程的教材，也可供广大技术人员及自学者参考。