值数据库、流式数据库和数据应用托管平台Docker等，并紧跟大数据的发展前沿，既有理论深度，又有使用价值。通过本书可掌握大数据库的概念和原理，学习主要的大数据库技术和核心算法。
 

 
 


 
《数据挖掘》
《数据挖掘》的定位是大数据挖掘技术与应用。通过本书可掌握经典数据挖掘理论、方法、工具与应用，大数据环境下常用数据挖掘算法的优化，大数据新常态下催生的数据分析方法（如推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析）、工具与应用等。
 

 
 

 
 


 
《Python程序设计》
本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，从带领读者快速掌握基本的编程知识开始，循序渐进、层层深入地引导读者利用新学到的知识开发功能丰富的项目。全书首先介绍了Python的基本概念和安装；随后介绍了包括数据类型、文件操作、程序调试、类和对象、连接数据源等基本知识；并结合网络爬虫、数据挖掘、自然语言处理、数据可视化、Web和移动应用等工具，以案例为依托进行项目实战；最后介绍了国内各种云服务平台，以及如何运用Python实现访问。本书的全部实验均可在大数据实验平台上远程开展，也可在高校部署的BDRack大数据实验一体机上本地开展。
 

 
 

 
 


 
《大数据可视化》
有图有真相；有树木，有森林；沙中淘金，是大数据可视化的价值。《大数据可视化》教材在分析视觉特性基础上，尝试建立大数据理论与实践应用之间桥梁，读者能够体验数据之美，科学之美。作为大数据应用的分支，可视化有其自己的逻辑，本书尝试在大数据应用之海，擦亮可视化的贝壳，为大数据应用锦上添花。
 

 
 

 
 


 
《大数据实验手册》
《大数据实验手册》内涵HDFS实验、YARN实验、MapReduce实验、Hive实验、Spark实验、ZooKeeper实验、HBase实验、Storm实验、MongoDB实验、LevelDB实验、Mahout实验和综合实战等42个大数据实验，每个实验呈现详细的实验目的、实验内容、实验原理和实验流程指导，涵盖原理验证、综合应用、自主设计及创新的多层次实验内容。本书所有实验均在向公众开放的大数据实验平台和BDRack大数据实验一体机上验证通过。
 

 
 


 
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