Spark是业界主流的大数据计算框架，拥有强大的分布式计算能力，能够充分利用大量的廉价机器进行大数据的处理工作，同时又具备较高的性能，这使得它在各大互联网企业中有着广泛的应用。本书通过一系列通俗易懂的数据处理实例展开，详细阐述Spark大数据平台与环境搭建、SparkRDD离线数据计算、SparkSQL离线数据处理、S

本书为了符合学生学习知识的一般规律，以一张控制流程图为切入点，首先介绍了识图方法，之后阐述了自动检测、自动控制、自动联锁报警等过程控制系统，然后分三章介绍了变量检测及仪表、过程控制仪表及计算机控制系统等过程控制工具，最后是控制系统的应用——典型过程单元的控制方案及控制系统的操作。将实验与实践内容单独列为一章，在这一章不

本书从初学者角度出发，采用理论与实践相结合的方式，全面介绍了Hadoop大数据技术。主要内容包括初识Hadoop、Hadoop集群搭建、Hadoop分布式文件系统、ZooKeeper、Hive、HadoopI/O流操作、MapReduce开发、Hadoop数据建模、Hadoop应用开发--点击流量。本书所有知识点都结合

本教材分为七章，第一章介绍大数据和hadoop基础知识和安装配置实验；第二章介绍HDFS基本概念和冗余存储，以及HDFS的shell命令行操作、文件读写编程；第三章介绍MapReduce的Map函数、Reduce函数、Shuffle过程，以及MapReduce应用编程实验和MapReduce中的Shuffle应用编程实

本书从管理决策问题的不确定性本质出发，将面向随机性数据、关系数据、模糊数据及灰色信息处理的模型和方法，按原理及适应的管理决策问题特征，划分为随机不确定数据的建模分析、信息综合分析方法及管理决策智能化方法三篇共十六章，既挖掘出问题导向下的数据建模分析方法的演化脉络，又体现了神经网络、机器学习等最新智能化前沿趋势。

全书共分为十二个学习任务，任务1-2为Hadoop平台及Linux操作系统的基本概念及技术，主要介绍了Hadoop平台的背景、发展及相关技术和Linux操作系统相关知识；任务3-4为Hadoop集群的搭建，主要介绍了HDFS安装配置、Hadoop集群搭建运行、HDFS常用命令及MapReduce的简单使用；任务5-12

在当前数字化转型与智能制造浪潮的推动下，工业控制系统作为国家关键信息基础设施的核心，其网络安全正面临着前所未有的新形势与新挑战。网络攻击手段持续演进，威胁态势日益严峻，对工业生产运行的稳定性、连续性和安全性构成了直接冲击。本书正是为应对这一紧迫议题而生，它没有局限于单一的技术视角，而是从安全管理体系、前沿防护技术、常态

本书的编写以培养大学生解决复杂工程问题能力为出发点，以满足新工科背景下社会对工程技术人才的需求为目标，着重强化大学生解决实际问题的能力。全书共6章，包括：计算机控制系统概述、计算机控制系统的理论基础、过程通道设计、数字控制器设计与应用、网络控制系统、计算机控制系统设计。

本书共分为九章，内容从基础理论到应用实践逐步展开，适用于计算机科学、信息技术、通信与安全管理等专业的学生、科研人员及行业从业者。

本书深入探讨了多模态数据融合与人工智能技术的结合，聚焦于如何高效处理和分析来自不同来源的多模态数据，以推动智能系统的优化与创新。全书内容涵盖了多模态数据的采集、预处理、融合方法、算法应用以及特征提取与选择等关键技术，并详细介绍了人工智能算法在多模态数据分析中的应用，包括深度学习、强化学习等前沿技术。书中还对数据分析模型