本书主要分为两部分。第一部分以核心概念和基本应用为脉络，介绍了Flink的核心特性（如检查点机制、时间与窗口、shuffle机制等），部署，DataStream API、Dataset API、Table API的应用，运行时的原理等内容，每一章先对概念做基本的介绍，然后基于应用实例详细分析Flink的设计思想和源码实现。第二部分基于对原理的理解，手把手教读者如何进行定制化的特性开发和性能提升，能够让读者对Flink的理解有质的飞跃。这一部分内容来自作者大量的工作实践，所引用例均源自企业级的真实
《创新方法新系统》系统介绍了创新方法新系统理论体系构建的一般路径和重要实践意义。首先，《创新方法新系统》创见性阐释了TRIZ理论、群智理论和知识图谱技术作为创新方法新系统构建过程中的重要理论来源作用，并尝试就其如何为复杂创新场景中的理论融合与创新进行了深入探索；其次，《创新方法新系统》就如何从理论和实践层面构建创新方法新系统进行了重点论述，从数据与案例层、模型与工具层、服务与应用层等不同维度，展示了构建基于微服务与领域知识图谱的创新方法新系统的一般路径；*后，《创新方法新系统》并采用了理论与案例
本书为大数据时代下的产物，由浅入深地介绍大数据及其相关知识，在大数据的背景下着重介绍ETL数据处理技术，同时引入数据清洗的知识，理论与实际相结合，突出所长。在理论上，本书突出重点与难点，较为系统地介绍大数据的各项基本技术。在实践操作上，本书贴近生活，切实理解，紧跟实验进行，并从中萃取精华。同时本书还介绍ETL技术的主流工具，结合当下一些项目进行运用，并综合课后思考题，使读者在学习中体会大数据的乐趣，翱游在大数据的海洋中。本书可作为高校新兴专业——数据科学专业的配套教材，也可作为其他专业的
"本书采用项目式教学模式，以工业网络组建为主线，注重理论与实践的紧密结合，设计了五个项目：走进工业互联网、认知计算机网络体系架构及协议、工业网络技术基础、工业网络组建和工业网络维护。教学内容融入了1+X证书“工业互联网实施与运维”职业技能等级标准的相关技能考核点，以满足课证融合、项目引导、教学一体化的需求。 本书配套微课视频、电子教案、授课用PPT、单元测评以及题库等丰富的数字化学习资源。与本书配套的数字课程将在“智慧职教（www.icve.com.cn）”网站上线，学习者可以登录网站
Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘入门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征
用Java编写的Spark应用程序；Spark应用架构；提取文件、数据库、数据流和Elasticsearch的数据；使用Spark SOL查询分布式数据集
本书共8章，内容主要包括Spark概述及入门实战，Spark的作业调度和资源分配算法，Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和实战，深入理解Spark数据源，流式计算的原理和实战，亿级数据处理平台Spark性能调优，Spark机器学习库，Spark 3.0的新特性和数据湖等。 本书适合Spark开发人员和Spark运维人员阅读。
本书由资深大数据专家精心编写，循序渐进地介绍了Flink生态系统主流的大数据开发技术。全书共7章，第1章讲解Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，最后通过一个单词计数示例带领读者快速体验Flink应用程序的编写；第2、3章讲解Flink的多种运行时架构、任务调度原理、数据分区以及Flink集群的安装部署，同时包括Flink命令行操作、应用程序提交、常用Shell命令等；第4～7章讲解了Flink流式计算DataStream API、关系型计算Table&SQL AP
《精通Hadoop3》详细阐述了与Hadoop 3相关的基础知识，主要包括Hadoop 3简介、深入理解Hadoop分布式文件系统、YARN资源管理器、MapReduce内部机制、Hadoop中的SQL、实时处理引擎、Hadoop生态圈组件、定义Hadoop中的应用程序、Hadoop中的实时流处理、Hadoop中的机器学习、云端中的Hadoop、Hadoop集群分析、Hadoop中的角色及其执行内容、网络和数据安全、监测Hadoop等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解
本书基础理论和案例分析相结合，全面介绍了大数据技术的基础知识，以提升读者对大数据的认知。全书共11章，内容包括大数据概述、大数据时代的思维变革、大数据的采集与存储、数据可视化、支撑大数据的技术、商业大数据、民生大数据、工业大数据、政务大数据、安全大数据和大数据的未来。本书既可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论”“大数据科学”“大数据基础”等课程的教材，也可作为普通读者了解大数据及其相关技术的参考书。
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