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本書從大數據技術基礎概念出發，介紹大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，敘述了大數據集群的搭建，並在此基礎上講解離線數據分析和在線數據分析實戰案例。全書共分七章， 1章介紹了大數據的基本概念， 2章介紹大數據分析的基本過程以及基本方法、工具， 3章主要介紹搭建離線大數據平臺所需組件Hadoop、ZooKeeper的搭建方法以及高可用的配置， 4章介紹構建實時大數據平臺所需組件以及各組件的部署，包括Spark、Hive、HBase、Kafka及Flume， 5章通過案例介紹電商大數據分析系統， 6章介紹了基於Hadoop+Spark的大數據離線分析系統， 7章介紹了基於Spark的大數據實時分析系統。 本書前四章作為理論體系，介紹了大數據分析系統的基本概念、基本原理、基本組成和構建方法。 五 七章輔以三個項目案例，通過一些實際應用程序來展示大數據分析應用的案例。本書可以幫助讀者建立對大數據技術概念上的整體認知，也能夠通過豐富的實踐案例幫助讀者掌握主流大數據技術的實際應用，實用性和指導性都很強。

本書從大數據技術相關概念出發，敘述了大數據平臺的構建相關技術，並在此基礎上進行離線數據分析和在線數據分析。全書共分三篇，內容包括技術基礎篇、分布式集群篇、平臺構建篇，每篇由不同的章節組成。全書共分七章，第一篇包括大數據技術概述、大數據分析技術，第二篇包括Linux技術基礎、Hadoop技術基礎及構建Hadoop集群、Spark技術基礎及構建Spark集群，第三篇包括構建基於Spark的實時交易數據統計平臺、構建基於Hadoop的離線電商大數據分析平臺。本書以理論為基礎，以實踐為引導，完整闡述了如何從無到有搭建大數據平臺，並在此平臺基礎上進行應用。

本書從大數據技術基礎概念出發，介紹大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，敘述了大數據集群的搭建，並在此基礎上講解離線數據分析和在線數據分析實戰案例。全書共分十章，內容包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基於LayUI的集群管理系統、基於HBase的企業征信大數據離線分析系統、基於Hadoop+Hive+Spark的旅遊大數據多維度離線分析系統、基於Spark的電商大數據離線分析系統、基於Kafka和Spark的汽車大數據在線分析系統、基於Flume、Kafka、Flink的互聯網直播實時分析系統。本書針對學習大數據分析處理系統構建過程中可能遇到的問題，先介紹了大數據基本概念，大數據技術生態圈的構成；其次敘述大數據分析的基本流程，介紹大數據分析處理系統的構成；而後重點講解大數據集群環境的構建，集群管理系統的實現；最後介紹了企業征信、旅遊、電商大數據離線數據分析系統案例和汽車大數據在線數據分析案例。

本書介紹了演算法的概念，演算法分析的基本理論、過程和方法以及演算法設計的基本策略。主要內容包括演算法概述、演算法效率分析基礎、蠻力法、分治法、分治策略變體——減治策略和變治策略、動態規劃、時空權衡技術、貪心演算法、回溯法和分支限界法、 NP完全性理論等。本書最後對ACM競賽精選案例進行了分析和講解，書中既有新創趣題，也有經典名題，難度適宜，使讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來探索演算法設

清代被稱為我國校勘學之全盛時期，波及民國，不僅誕生一大批著名的校勘學家，也出現了一些校勘經學文獻的代表作，如阮元《儀禮石經校勘記》、張敦仁(顧廣圻代撰)《撫本禮記鄭注考異》、潘宗周(張元濟代撰)《禮記正義校勘記》即為很重要的三部，百年來向無整理本。三部禮學典籍匯為一編，分別選取孤本和善本為底本和對校本，約請學有專攻、經驗豐富的年輕學者精心整理而成，對經學、禮學和清代校勘學研究，必大有益處。