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本书使用大数据存储技术常用工具与真实案例相结合的方式，以项目任务式为导向，较为全面地介绍了大数据存储工具的相关知识。全书共7个项目，内容包括了解大数据、结构化数据仓库——Hive、列存储数据库——HBase、文档存储数据库——MongoDB、文档存储数据库——ElasticSearch、数据传输工具——Sqoop，以及

主要内容●对数据集进行组织、分组、合并、分割以及连接●发现基于文本和时间的数据的趋势●对数据进行排序、过滤、枢轴化、优化，并得出结论●应用聚合操作

数据是非常重要的资产，是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经类等非大数据技术、计算机科学与技术等专业的学生，旨在培养学生大数据处理能力。本书重点讲解MySQL数据库基础、Python程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容，根据岗位典型工作任务，MySQL数据库重点讲解库表操作、结构化查询部分，Python重

我分类故我在！大数据也要大思维！思维革新比数据技术更重要！ 在商业分析和商业智慧的场景下，人们需要的是建构大数据，而不是从巨量资料当中大海捞针。 如果只是把资料变多，认知学习能力的维度却没有变高，接下来会如何？从少量数据都学习不到的价值，大数据只会让它更遥不可及。 大数据时代来临，获取数据和信息的技术越发精进，每天产生

本书引导读者从数据科学基本概念出发，全面了解数据科学相关知识，掌握数据科学中数据处理的流程和方法。本书在理论上突出可读性和完整性，力求兼具一定的广度和深度；在实践上强调对常用技术工具的操作性，力求体现数据科学应用的多样性和代表性。全书共12章，可分为三大部分：第1、2章是数据科学概述部分；第3～6章是数据科学理论基础和

本书以任务为导向，较为全面地介绍Hadoop大数据技术及其生态系统组件Hive、HBase的相关知识。全书共8章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce入门编程、MapReduce进阶编程、Hive数据仓库、HBase分布式数据库，以及一个项目案例（电影网站

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