《数据馆员的Hadoop简明手册》旨在协助初级数据馆员们能够迅速了解Hadoop的知识、用途及整体概貌，作为进一步实践操作之前的入门基础读物。本手册力求简单、通俗、易懂，既不泛泛之谈，也不过早深入细节，而是力求把握重点。事实上，唯有实践才能真正理解Hadoop的有趣之处和局限之处，但在实践之前，或者考虑选择架构之前，如果有这么一本手册，会容易理解、沟通及评估。《数据馆员的Hadoop简明手册》包括5个部分。第1章概述分布式大数据的基本概念，以及开源软件Hadoop的历史、生态体系及主要版本的变化。第2章概述核心架构中的计算资源分配、列式计算的工具及索引。第3章概述分布式计算的MapReduce方案，这也是*为通用的一种方案，能满足海量数据的处理。第4章概述如何优化Hadoop的案例。*后，附录介绍Hado叩家族产品。

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《数据馆员的Spark简明手册》旨在协助初级数据馆员们能够迅速了解Spark方面的知识、用途及整体概貌，作为进一步实践操作之前的入门基础读物。《数据馆员的Spark简明手册》力求简单、通俗、易懂，以读者能够快速把握重点为主，从而开展项目、课题、实验和研究。本手册旨在知识模块化，有了整体概述，可以方便读者与其他解决方案进行比较，在实践中遇到问题可以尽快发现需要深入钻研的部分。《数据馆员的Spark简明手册》包括8章。第1章概述Spark的发展背景、计算框架及机器学习等。第2章描述Spark的安装与运行。第3章概述Scala编程实现的方式。第4章概述Spark编程模型和解析。第5章进入到Spark数据挖掘的应用。第6章考虑大数据实时计算的问题，进行方案比较，突出Spark的特点。第7章阐明进一步优化Spark的方式。第8章概述Spark SQL来阐明如何在Spark上使用人们比较熟悉的SQL数据库语言的方式。

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本书提供了全面、实用的建议，以保证在复杂的生产环境中，能可靠且高效地运行Oracle 数据库。七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c、11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案、实践的例子以及循序渐进的技巧。每一个解决方案都是精心设计的，以帮助有经验的Oracle DBA和DMA 尽可能快地理解和修复严重的问题。本书不仅涵盖了LOB 段、undo 表空间、高GC 缓冲区等待事件、糟糕的查询响应时间、闩锁争用、索引、XA 分布式事务、RMAN 备份/ 恢复等内容，还深入地讲解了DDL 优化、VLDB 调优、数据库取证、自适应游标共享、数据泵、数据迁移、SSD、索引等内容，并介绍了如何解决Oracle RAC 问题。

伴随着大数据时代的发展，数据价值的挖掘以及产品化逐渐被重视起来。本书作为该领域的入门教程，打破以往的数据工具与技术的介绍模式，凭借作者在大数据价值探索过程中的所感所悟，以故事的形式和读者分享一个又一个的数据经历，引人深思、耐人寻味。全书共9章，第1～2章介绍数据情怀与数据入门；第3～6章讨论大数据挖掘相关的一系列学习体系；第7～9章为实践应用与数据产品的介绍。让所有学习大数据挖掘的朋友清楚如何落地，以及在整个数据生态圈所需要扮演的角色，全面了解数据的上下游。

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本书综合经济管理专业知识和商务智能、数据挖掘模型开发于一体，结合商业背景设计若干实践项目，全面阐述使用IBMSPSSModeler、Weka、RapidMiner等软件进行数据分析与挖掘的原理、方法和步骤，介绍社会网络分析软件UCINET与文献可视化分析软件CiteSpace的使用，紧密结合理论教学，使学生在有限的实验课时中，加深对所学知识的理解和掌握。目前国内商务智能与数据挖掘实验指导教程的相关书籍不多，结合商业背景的更是稀少，本书强调数据挖掘在商业决策领域中的应用，弥补大多数同类书籍商业应用不足的缺点。