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大数据基础编程、实验和案例教程（第2版）
本实践教程主要介绍大数据软件环境的搭建、大数据基础编程和大数据实验案例，可以帮助大数据学习者有效构建大数据实验环境，快速开展入门级编程。内容包括Linux系统的安装、Hadoop的安装、HDFS基础编程、HBase安装和基础编程、MapReduce基础编程、Hive安装和基础编程、MongoDB安装和基础编程、Redis安装和基础编程、数据仓库Hive安装和基础编程、可视化工具安装和使用、Spark安装和基础编程、大数据实验综合案例
Flink编程基础（Scala版）
本书以Scala作为开发Flink应用程序的编程语言，系统地介绍了Flink编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Flink的设计与运行原理、Flink环境搭建和使用方法、DataStream API、DataSet API、Table API&SQL、FlinkCEP。本书主要章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Flink编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。 本书可作为高等院校大数据、计算机、软件工程等专业的进阶级“大数据”课程教材，用于指导Flink编程实践，也可供相关技术人员参考。
大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）
本书以大数据分析全流程为主线，介绍数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法，涵盖了操作系统（Linux和Windows）、开发工具（Eclipse），以及大数据相关技术、软件（Kafka、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、Matplotlib）等内容。同时，提供了丰富的课程实验、综合案例及大量免费的在线教学资源，可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。 本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》（第4版）的“姊妹书”，可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材，用于指导大数据编程实践，也可供相关技术人员参考。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
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