《大数据技术原理与操作应用》围绕Hadoop生态圈相关组件系统介绍大数据架构。全书共10章，其中，第1、2章主要介绍Hadoop的概述以及如何搭建Hadoop的集群；第3章~第5章介绍分布式文件系统（HDFS）、分布式计算框架（Ma-pReduce）以及分布式协调服务；第6章介绍Hadoop 2.0新特性，包含YARN和高可用集群的原理。第7章-第9章主要介绍Hadoop生态圈的相关辅助系统，包含Hive、Flume、Sqoop；第10章是综合案例的开发，利用Hadoop的相关组件进行项目的开发，同时加深对Hadoop生态圈的技术的理解。《大数据技术原理与操作应用》可以作为高职高专计算机相关专业、信息系统相关专业、数据科学相关专业的大数据平台课程教材，也可供一线技术人员参考。

《无线数据与能量一体化通信网络》针对用户终端设备、物联网设备和移动运营商的实际需求，同时面向应急灾备等应用的装备通信和供能问题，围绕基于无线射频信号的数据和能量一体化传输机理，全面审视数能传输的技术架构，对该技术展开自底向上的全面介绍。首先，对现有蜂窝通信系统（包括5G）、物联网通信系统、多种新能源采集技术和无线传能技术展开综述。其次，对基于新能源采集的无线通信系统的*新研究进行介绍。然后，对射频信号通信和传能硬件实现技术进行总结，并从编码调制角度、收发机前端架构设计、数据能量一体化资源分配及组网技术方面进行详尽的讨论。*后，对基于其他传输介质的数能一体化传输系统进行概述。

本书以大数据分析技术及其应用路线为核心，系统地介绍了计算机的基础知识和操作系统、大数据分析基础、计算机网络基础知识及数据获取、数据处理和数据分析理论与方法等内容。本书通过一系列实例分析，深入浅出地向读者介绍了AI studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应用。

Spark是当前主流的大数据计算框架，本书较为全面地介绍了Spark的基本知识。按照“项目驱动、任务导向”的理念，全书设计了七个项目，分别是搭建Spark环境、编写Scala程序处理4S店数据、Spark RDD分析交通违章记录、Spark SQL处理结构化学生信息、Spark编程进阶、Spark Streaming处理流数据及Spark ML实现电影推荐。 为了使读者迅速掌握Spark的基本知识，本书提供了大量编程实例及配套资源，包括源代码、软件、数据集、虚拟机、习题答案等；另外，为了进一步降低入门门槛，本书还提供了配置好开发环境的Ubuntu虚拟机，读者可通过使用Virtual Box等工具导入后，迅速开始Spark相关知识的学习，省却了大量的环境配置等工作。 本书既可作为大数据、计算机、软件工程、信息管理等相关专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》是为配合“大数据工具应用”在线开放课程而编写的新形态大数据入门教材，以讲授大数据基础知识和工具应用为目标，立足应用入门，强调工具操作，突出案例教学，力图将理论与实践相结合，讲解和演示如何基于所学理论选择大数据工具去解决实际问题。《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》共7章。内容包括：大数据基本概念及其应用；数据获取；数据分析入门；数据分析进阶；Tableau数据可视化；数据分析拓展；数据思维。在掌握Word和Excel基本操作的前提下，就可以使用《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》学习，学习过程中无须编程。《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》可作为推进新工科、新医科、新农科、新文科建设中普及大数据基础知识和工具应用的教材，也可以作为各类人士踏人大数据之门和揭开大数据神秘面纱的参考书。

本书介绍了大数据的概念、特点、市场、技术、分析、应用，还专门讨论了云计算、人工智能和区块链等热点新技术及应用，教学设计层次清晰，每个单元都遵循同样的编排体系，内容图文并茂，对口语技能、阅读技能、翻译技能的学习任务进行了合理的设计。而且，本书还对每个单元的教学重点和专业词汇进行了注释，设置了基于内容的阅读理解练习、词汇练习和翻译练习。本书是为高等院校相关专业（尤其是数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、信息管理、经济管理等专业开设的大数据相关课程）设计并编写的具有丰富实践特色的教材。本书也可作为有一定实践经验的IT应用人员、管理人员的参考书，以及继续教育的教材和英语类专业科技英语课程的选修教材。

目前，大数据已上升为国家战略，从辅助变为引领，从热点变为支点。因此，在各类以应用型人才培养为主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同学科的学生普及大数据理念及其相关技术，以利于其在专业领域的实践中应用大数据理念，实施大数据技术。 本书从大数据概念及特点入手，以大数据应用的技术框架为主线，首先介绍了大数据采集与准备、大数据存储与计算处理、大数据分析及大数据可视化中的基本概念与技术，然后介绍了典型的大数据应用，最后讨论了大数据安全与伦理问题。 本书结合概念、技术及应用介绍大数据的基础知识，适合作为计算机、软件工程、数据科学、大数据及信息管理等方向本科生的大数据导论课程的教材，也可作为文、管类本科生、研究生的大数据通识课程的教材，还可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。

本书共分为10章，以讲述云计算和软件定义的基本概念为起点，介绍了云计算带来的中心化信息系统相关的技术和管理问题，包括云计算环境的构建技术、软件定义存储、软件定义网络、网络虚拟化、异构云、混合云构建、多云环境的自动化管理、云和容器的编排、数据中心的安全管理等技术，并给出简单易懂的应用实例，以帮助读者理解。此外，本书还对未来云计算技术的发展趋势进行了预测和分析，阐述云业务流程的**进展和成果。

研究颜色作为可视化工具的基本概念，颜色可以用来强调、区分或表示数据值。 理解冗余编码的重要性，确保以多种方式提供关键信息。 使用这本书的可视化方法名录，提供了常用的各种类型数据可视化的一个图形化向导。 提供了好图和坏图的大量示例。 学习如何在文档或报告中使用图表，包括如何有效地利用图表讲一个让人信服的故事。

本书详细讲解了数据中心基础设施产品级测试（供电系统、制冷系统、储能系统和备电系统）、数据中心整体测试、故障测试、维护测试等四个等级的测试技术。