《深入理解Flink：实时大数据处理实践》介绍了实时数据处理引擎Flink，讲解了流处理API、批处理API、机器学习引擎FlinkML、关系型API、复杂事件处理，以及指标度量与部署模式，分析了流式数据处理理论中时间、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联和关系，深入分析了多项式曲线拟合、分类算法、推荐算法的理论和FlinkML实现。 《深入理解Flink：实时大数据处理实践》适合希望快速上手Flink 以开展实时大数据处理与在线机器学习应用的从业者阅读。

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本书覆盖了当前大数据处理领域的热门技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点；同时阐述了大数据下的日志分析系统，重点讲解了ELK日志处理方案；最后分析了大数据处理技术的发展趋势。 本书采用幽默的表述风格，使读者容易理解、轻松掌握；重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述，以帮助读者从根源上悟出大数据处理之道。

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本书是Spark技术入门的基础类书籍，通过本书的学习实验可以牢固掌握Spark编程技术的基本概念、原理和编程方法，能够进行应用程序的实际开发。

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【编辑推荐】 从多个角度全面讲解Storm实时数据处理技术和最佳实践，为快速掌握并灵活应用Storm提供实用指南； 从实际问题出发，系统介绍Storm的基本应用、多语言特性、完整业务系统实现和产品交付的最佳实践方法；从产品持续交付角度，分析并实践集成、测试和交付的所有步骤。 【内容简介】 在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。Storm是一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。 本书通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践...(展开全部)

《MongoDB大数据处理权威指南(第3版)》针对MongoDB 3做了精细更新，呈现MongoDB的所有最新特性，涵盖2.2版引入的聚集框架、2.4版引入的哈希索引以及3.2版本的WiredTiger，还新纳入Node.js和Python。 MongoDB是最流行的“大数据”NoSQL数据库技术，目前仍在蓬勃发展。来自10gen的David Hows以及经验丰富的Peter Membrey和Eelco Plugge等MongoDB专家联袂撰写本书，在书中分享他们的宝贵专业知识和经验，向读者呈现成长为一名MongoDB专家需要了解的所有知识。 主要内容 ● 在所有主流服务器平台上搭建MongoDB，包括Windows、Linux、OS X和云平台(如Rackspace、Azure和Amazon EC2) ● 使用GirdFS和新的聚集框架 ● 使用非...(展开全部)

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。

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