本书以项目实战为核心载体，采用任务驱动教学模式，系统且深入地解析Hadoop生态圈中主流的大数据开发技术。全书精心编排 7个项目，从Hadoop的基础理论入门，逐步深入到Hadoop集群环境配置、Hadoop分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架，再到 MapReduce离线数据处理、基于Hive的离线数据分析，最后以综合项目实战，构建起完整的知识体系。书中提供了详细且易操作的步骤指引，即便是零基础的读者，也能通过练习，顺利搭建稳定的Hadoop集群，并独立完成复杂的项目开发。本书兼具

随着数据量的爆炸式增长，大数据存储技术在数据科学、人工智能、云计算等领域的重要性日益凸显。大数据不仅为个人生活、企业经营，以及国家与社会的发展带来了机遇，也带来了挑战。本书是一本大数据入门图书，主要介绍了Hive、HBase、Sqoop等内容。本书采用理论与实践相结合的讲解方式，旨在帮助读者摆脱枯燥的理论学习，注重实际动手能力的培养。通过本书的学习，读者可以掌握Hadoop生态圈中常用组件的大数据存储技术，如HDFS、Hive、HBase。本书不仅注重理论知识的讲解，更强调实践能力的培养，适合高

大数据技术的落地依赖“工具链掌握+场景化应用”的双重能力。从 Python 爬虫、Hive数据分析到 Flink 实时计算、数仓架构设计，技能点的综合应用能力已成为企业招聘的核心标准。本书以“真实项目驱动实训”为核心思路，精选 4 个典型实训项目构建阶梯式训练体系，涵盖离线处理、实时计算、数仓设计等核心场景，强化工程思维；整合 Python 爬虫、Hive、Flink、Kafka 等多种主流工具，覆盖数据采集、清洗、存储、分析、可视化全流程；融入大数据竞赛考点，衔接岗位技能需求。本书适合作为高等

《智能控制技术与应用案例设计》聚焦智能控制技术在石化行业的应用，全书共六章。首章阐述智能控制的发展、研究内容、对象、性能及特点。第二章围绕模糊控制，涵盖理论、模糊PID、Matlab 实现及工程实验。第三章将李雅普诺夫稳定性理论融入自适应控制，解决非线性系统问题并给出仿真实例。第四章构建神经网络系统辨识体系，用于流程工业过程建模。第五章研究遗传算法与群智能搜索在系统辨识中的融合应用。第六章介绍专家控制系统的构建、分类及应用。本书融合多学科知识，提供理论框架与实践案例，助力提升工业生产智能化水平。

《基于MATLAB/Simulink的通信系统建模与仿真》以 MATLAB R2022b为平台，通过大量的MATLAB、Simulink仿真实例，加深读者对通信系统原理的理解。《基于MATLAB/Simulink的通信系统建模与仿真》共9章，前8章主要包括仿真思想的引入、MATLAB语言及Simulink仿真基础、MATLAB计算和可视化、信号系统分析基础、模拟信号的数字传输、数字信号基带传输、载波调制、数字信号处理应用等内容。第9章为综合篇，提供了通信系统原理仿真、语音信号处理、计算机视觉等设

《大数据与人工智能导论》紧密结合人工智能时代的发展要求，针对不同学科专业人才培养对新一代信息技术知识的迫切需求，精选相关核心内容编写而成。以“数据”和“服务”为主线，以“数据驱动”和“知识驱动”为核心，以大数据与人工智能技术和方法及其应用为内容主体，体现大数据与人工智能所要求的数据（算料）、算法、算力、知识等要素的融合。《大数据与人工智能导论》涵盖计算思维与程序设计（Python）、物联网、云计算、大数据、人工智能、数据安全与相关法律法规等知识体系和相关核心内容。

本书系统阐述大数据的常用技术原理和框架，并精选实战案例深化大数据技术运用。全书共12个单元，内容包含大数据与Hadoop概述、大数据处理平台Hadoop的安装与配置、分布式文件系统HDFS、MapReduce和YARN技术、分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据迁移工具Sqoop、分布式协调服务ZooKeeper、日志采集系统Flume、分布式消息发布订阅系统Kafka、大数据内存计算Spark及流式计算引擎Storm。 本书采用“项目引领、任务驱动”的编排模式，内容设计遵循由浅入深的

本书致力于培养具备数字技能和数据思维的商科人才。通过深入浅出的方式，将大数据理论、技术与应用进行系统讲解，帮助学生掌握从数据认知到实际应用的全面能力，通过对业务场景与数据分析的紧密结合，洞察数据的商业价值，成为负责任的数据使用者和决策者。
本书的编写坚持产教深度融合、校企双元协同，采用“项目引领，任务驱动”的理念，将复杂知识点拆解为具体任务，使学生在任务完成的实践中深化理解理论知识。本书依据数据全链路思维体系，围绕企业实际经营过程中的数据决策全过程，通过五个项目的进阶式学习，系统引导学生

本书是大数据新兴领域“十四五”高等教育教材。本书系统而深入地介绍了数据科学与工程的基本概念、核心理论、关键技术及其实践应用，旨在为读者构建从理论到实践的全方位知识体系。本书内容涵盖了对数据概述以及大数据全生命周期（数据采集与预处理、数据存储、数据分析、数据可视化）的介绍。在数据安全与治理方面，强调了数据时代下的安全挑战与治理策略。最后通过社交媒体、机场航班等实践案例，帮助读者将所学知识融会贯通，提升解决实际问题的能力。本书提供了丰富的配套教学资源，包括教学课件、关键概念与技术讲解视频、

本书系统、全面地介绍了大数据与Hadoop的基本概念、Hadoop安装与配置、Hadoop核心组件应用、Hadoop生态系统探索、大数据优化和维护等知识。通过学习本书，读者可以更好地理解Hadoop大数据平台部署与运维的具体实施方法与基本操作技巧。本书既可以作为培养大数据应用型人才的教材，又适用于大数据初学者和对大数据基础理论感兴趣的广大读者。