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本书理论联系实际，系统地介绍了典型自动控制系统的构建原理、分析方法和设计方法。内容包括直流电机控制系统、交流异步电机控制系统和交流同步电机控制系统。
直流电机控制以调压调速为主线，侧重介绍闭环自动控制系统的构建思想、分析和设计方法。内容包括电气自动控制系统基础、直流开环控制调速系统、直流闭环控制调速系统、闭环调速系统的设计方法等。交流异步电机控制和同步电机控制以变频调速为主线，侧重介绍基于多变量数学模型的控制系统的构建思想和分析方法。内容包括交流电机的多变量数学模型建立及模型分析，交流

本书结合作者在大数据安全与隐私保护领域的科研实践，提出大数据安全与隐私保护理论基础和技术体系框架，并对大数据安全与隐私保护面临的主要问题进行系统性阐述。本书重点介绍安全检索技术、隐私保护技术、安全存储与访问控制技术，以及安全处理技术，从技术核心贡献、领域发展综述和最新研究进展等不同角度进行阐述，有助于感兴趣的读者较为全面地理解和把握这些技术。
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大数据管理与应用主要以信息科学、计算机科学和管理科学等学科为理论基础，其研究内容包括大数据科学基础理论、大数据预处理、大数据计算、大数据管理和分析等。本书力图通过对大数据科学相关数据管理方面内容的综合介绍，面向大数据时代的电子商务智能数据计算领域，从大数据采集、大数据预处理、大数据存储与计算、多源异构大数据分析、大数据知识融合技术和大数据的应用管理等方面说明大数据管理与应用的主要研究内容和应用方向。

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本书共分6个项目，项目1为Hadoop导入，主要介绍了Hadoop的作用、特点、发展情况，并详细介绍了Hadoop伪分布式搭建及使用方法；项目2主要对Hadoop的核心元素、接口操作进行了细致讲解；项目3对为实现Hadoopha所需的Zookeeper的架构、部署等进行了解释；项目4至项目6详细介绍了Hadoop生态圈中的几个核心组件——分布式存储数据库(HBase)、数据迁移神器(Sqop)、数据采集神器(Fume)以及数据仓库(Hive)，在介绍这几个核心组件的同时也融入了对于大数

本书分基础技术篇、计算篇和进阶篇，共9章内容，分别为：引言、分布式存储、分布式资源管理与调度、传统HPC并行计算、数据并行编程框架、sql处理框架、执行层优化、sql优化和特定应用的数据处理框架。本书既可共高校相关专业教学使用，也可供大数据领域工程师或者有志于大数据领域工作或研究的科技人员使用。

全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。其中，Linux是学习大数据技术的基础，先从Linux入手，打下坚实的基础，之后才能更好地学习Hadoop和Spark。4部分内容分别介绍如下。
　　大数据系统基础篇通过大数据概述、Linux系统安装、Linux系统基础命令、Shell编程和MySQL数据操作，为以后编程奠定坚实的基础。
　　Hadoop技术篇以Hadoop生态圈为中心，详细介绍Hadoop高可用集群搭建、HDFS技术、MapReduce技