本書詳細討論大數(shù)據(jù)管理技術的各個分支及其實現(xiàn)技術,包括大數(shù)據(jù)建模技術、大數(shù)據(jù)存儲和索引技術、大數(shù)據(jù)查詢處理技術、大數(shù)據(jù)事務處理技術和大數(shù)據(jù)總線技術,并在此基礎上,對大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)進行了全面分析。本書面向大數(shù)據(jù)應用的開發(fā)人員、大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的開發(fā)人員以及大數(shù)據(jù)管理技術的研究人員,也適用于高等院校相關專業(yè)師生學習。

“數(shù)據(jù)”已成為企業(yè)的一項寶貴的戰(zhàn)略資產(chǎn)。為了使龐大的數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，企業(yè)必須著眼于數(shù)據(jù)治理和綜合利用。主數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)治理是指從企業(yè)雜亂的數(shù)據(jù)中捕捉具有高業(yè)務價值、被企業(yè)內(nèi)各業(yè)務部門重復使用的關鍵數(shù)據(jù)進行管理，構(gòu)建單一、準確、權(quán)威的數(shù)據(jù)來源，從而提高企業(yè)的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，推動業(yè)務創(chuàng)新，全面增強企業(yè)競

本書主要介紹范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制的基本理論和最新進展。全書內(nèi)容分14章，系統(tǒng)地介紹了迭代學習控制的基本思想和理論體系，并對基于逆模型的迭代學習控制、范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、參數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、基于逐次投影的迭代學習控制等迭代學習控制的最新研究成果進行了詳細的闡述。本書也是Owens院士關于其在優(yōu)化迭代學習領域中長期的研

本書是一本系統(tǒng)介紹大數(shù)據(jù)可視化技術的圖書。書中首先闡述了大數(shù)據(jù)的可視化技術的基本概念以及相關的基礎理論知識，然后采用理論與實踐相結(jié)合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數(shù)據(jù)，包括時間數(shù)據(jù)，比例數(shù)據(jù)，關系數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)，復雜數(shù)據(jù)，介紹相應的可視化理論和操作方法，最后，介紹了數(shù)據(jù)可視化在各個領域中的應用。 本書實例豐富，

本書將基本概念與實例相結(jié)合，由淺入深、循序漸進地對大數(shù)據(jù)思維、技術和應用做了全面系統(tǒng)的介紹。全書共12章，分為大數(shù)據(jù)基礎篇、大數(shù)據(jù)存儲篇、大數(shù)據(jù)處理篇、大數(shù)據(jù)挖掘篇和大數(shù)據(jù)應用篇。 大數(shù)據(jù)基礎篇的內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)思維理念、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與作用、大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)采集工具Flume和Scribe、大數(shù)據(jù)爬蟲工具Nutc

作者針對大數(shù)據(jù)問題，分析如何進行大數(shù)據(jù)的導入，如何使用大數(shù)據(jù)工具進行快速的數(shù)據(jù)預處理，以及如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。詳細講解了Kettle工具的使用、數(shù)據(jù)集成、Kettle作業(yè)項設計等。

本書主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本技術和應用。數(shù)據(jù)挖掘作為一個多學科領域，從多個學科汲取營養(yǎng)。這些學科包括統(tǒng)計學、機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)庫技術、信息檢索、網(wǎng)絡科學、知識庫系統(tǒng)、人工智能、高性能計算和數(shù)據(jù)可視化。我們提供發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的模式的技術，關注可行性、有用性、有效性和可伸縮性問題。盡管我們確實提供了這些領域的必

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本書具體內(nèi)容為：大數(shù)據(jù)管理概述、關系數(shù)據(jù)模型與SQL、鍵值對模型、文檔模型、圖模型與類SQL查詢語言、分布式文件系統(tǒng)、分布式緩沖區(qū)管理、分布式并行處理、分布式事務處理和分布式查詢優(yōu)化。本書既可共高校相關專業(yè)教學使用，也可供大數(shù)據(jù)領域工程師或者有志于大數(shù)據(jù)領域工作或研究的科技人員使用。