一个万物互联的数字化世界正在悄然形成，不知不觉中，我们已经进入到了一个前所未有的数字化与智能化时代。 数智化时代对人类社会的改变是颠覆性的。半导体芯片技术的突飞猛进，使得万物皆可“数”；宽带泛在网络的普及应用，使得万物皆可“连”；云计算（算力）与人工智能（算法）的并行发展，使得万事皆可“算”。数据已成为新的生产要素，算法和算力已成为新的生产动力，机器智能将成为新的生产工具，数字经济、数字社会、数字生活和数字治理都将成为智能革命广阔的主战场。我们该如

本书基于流行稳定版Flink1.13进行讲解，从Flink数据处理思想开始讲起，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深结合具体案例进行讲解，详细剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐释。同时，本书还对实际开发过程中常用的FlinkSQL、CEP等高层级API进行了细致讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为12章：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；

本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala入手，第1～4章重点介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际开发应用，为读者后面学习Spark框架打下牢固的编程基础。第5～10章重点介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、SparkSQL结构化数据处理以及SparkStreaming实时数据处理等，对它们进行详细的剖析和解读。最后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战开发项目，让

本书聚焦综合信息系统智能化的关键和难点，摒弃传统的处理模式，充分利用数据的不确定性信息，就区间、序列、直觉模糊、犹豫模糊、语义等不同类型数据的相似度量、粒层转化、识别决策等开展了较为系统、深入的研究，构建异类数据间统一的粒层转换框架，解决不同类型数据间的相似度量、跨层关联与融合问题。全书共分15章，第1章介绍问题的来源和研究思路；第2章介绍相关数学知识；第3～5章介绍利用数据的不确定性，基于异类数据之间的相关度量，进行雷达、ESM等异步航迹的直接抗差关联；第6～10章讨论了直觉模糊、犹豫模糊、语

过程控制是由控制理论、计算机技术和仪器仪表、工艺知识等知识相结合而构成的一门应用科学，其任务是在了解、熟悉、掌握生产工艺流程与生产过程的静态和动态特性的基础上，根据工艺要求，应用控制理论、现代控制技术，分析、设计、整定过程控制系统。通过本书的学习，使读者能够掌握过程控制系统的基本概念、基本组成环节和基本控制规律，了解过程控制系统的基本工作原理及典型过程控制系统的工程设计方法，为从事生产过程自动控制工作打下初步基础。本书重点讨论了被控过程数学模型建立方法、简单控制系统设计与参数整定，以及复杂控制系

近年来，基础软件的发展越来越受到重视，越来越多的计算机从业者对数据管理系统和大数据的知识产生了强烈的需求。 本书既介绍了数据管理系统的技术发展史，又介绍了数据管理系统的关键技术内涵，同时还介绍了一系列主流的商业化产品及其架构，并对前沿技术进行了讨论分析，给出作者自己的见解和洞察。本书内容主要包括数据库与大数据的诞生、发展和商业应用，数据库与大数据之间的关系，国产数据库的国际化，数据管理系统的共同之处，数据管理系统的算法理论、前沿技术等。 本书适合数据管理系统或大数据方向的技术人员和科研人员阅

数字经济时代，数据已经成为国家的重要战略资源，已经成为国家核心竞争优势的关键要素。近年来，随着数字经济的迅猛发展，数据的跨境流动规模呈指数量级增长，对全球经济的贡献度也引人瞩目。跨境数据流动已成为关系各国政治、经济、社会的核心议题。全球主要经济体已经围绕跨境数据流动所涉及的重要议题出台规制方案，并积极参与国际规则制定。在此背景下，我国积极构建数据治理体系，同时跨境数据流动规制也面临挑战。如何在数据安全和自由流动之间实现平衡，考验着我国的社会资源管控能力和现代网络综合治理能力。本书从数据和跨境数据

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

《Offer来敲门大数据开发面试笔试精讲在线真题实训视频版》围绕大数据开发的相关技术，以大数据开发的基本要求为纲，以企业在笔试和面试中的试题为核心，从企业考核的角度组织内容，并对这些试题加上了详细的分析说明，以考促学。《Offer来敲门大数据开发面试笔试精讲在线真题实训视频版》既包括Java、Python等基础编程知识，又涵盖Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib等大数据开发关的技术。全书分为4篇14章，第1篇为Java编程，第2篇为P

本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案，覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系，包括数据采集、数据存储、分布式资源管理、数据计算、数据分析、任务调度、数据检索、大数据底层基础技术和大数据集群安装与管理。本书还介绍了多个企业级大数据应用案例（包括海量数据采集、“双十一”数据大屏、海量数据全文搜索系统等）和大数据平台架构案例（包括离线数据仓库架构、实时数据仓库架构、批流一体化数据仓库架构、数据中台架构、直播大数据平台架构、电商大数据平台架构等），可以帮助读者从全局角度理解大数据。在本书中，技术内