本书系统地介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共13章，内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、大数据分析综合案例、大数据应用。本书在大数据处理框架Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、MapReduce、数据仓库Hive、S

本书是校企合作的成果，以大数据平台运维岗位的实际工作为核心，采用任务驱动方式，全面介绍了 Hadoop 集群的安装、监控和优化等关键技能。内容涵盖了从集群搭建到节点维护、分布式文件存储操作、计算资源管理，再到集群调优和应用组件调优，以及应用组件的安装与检验等多个方面。本书遵循“实践为主、理论为辅、注重实用性”的教育理念，在实际操作中融入理论知识点，帮助读者更好地学习和掌握大数据分析与处理的关键技能。本书适合具备一定计算机基础的读者阅读，可作为中等职业学校、高职高专计算机相关专业的教学用书，也可作

本书着眼于控制网络技术在自动化工程方面的实际应用，并兼顾通信产品开发的初步知识，内容涉及主流现场总线原理、具体的工业控制网络应用实例、控制网络的规划设计等。全书共分6 章，包括数字通信与网络技术基础、Modbus 网络及其应用、Profibus-DP 总线及其应用、CIP 网络、工业以太网与OPC 技术、HMI/SCADA 软件。为方便教学，本书配套了电子课件。
本书可作为普通高等院校、高等职业院校自动化、机电一体化等相关专业的教材，并可供相关工程技术人员使用。

" 全书共分11章，主要内容为：计算机控制系统的组成、分类、采用的技术和发展趋势；微控制器与总线技术；集散控制系统（DCS）；计算机控制系统的硬件设计；计算机控制中的新兴技术及应用；常规和复杂控制技术；先进控制技术；计算机控制系统的软件设计、工业控制网络技术；计算机控制系统的电磁兼容与抗干扰设计；计算机控制系统设计实例。全书内容丰富，体系先进，结构合理，理论与实践相结合，尤其注重工程应用技术。
本书可作为高等院校各类自动化、机器人工程、自动检测、机电一体化、人工智能、电子与电

"《运动控制系统（第2版·新形态版）》共8章，系统介绍了运动起源——驱动器，实现基础——机构，分析基础——运动学和动力学建模，控制系统的组成——运动感知、控制算法、控制器硬件和软件等方面的知识，主要内容有典型的仿生运动机构，坐标系变换、运动学、动力学建模，常用运动测量传感器及定位、避障，常规和智能驱动器，电动机电磁原理、伺服电动机模型及控制策略，运动控制系统建模，常用运动控制算法，运动控制器硬件和软件及操作系统、现场总线技术。
《运动控制系统（第2版·新形态版）》可作为自动化、电气工程及其

在数字化和智能化逐渐成为工业发展主流的背景下，《工业控制网络》一书为读者提供了一个全面而系统的指南，涵盖了现场总线、工业以太网、Modbus控制网络及无线通信技术等关键领域。全书共分为12章，从基础理论到实际应用案例，深入探讨了工业控制网络的核心技术及其广泛应用，旨在帮助读者掌握如何提高生产效率、降低成本和实现灵活管理。
书中详细讲解了CAN现场总线、PROFIBUS、LonWorks、DeviceNet、PROFINET、EtherCAT等技术，结合实际案例，使读者能够更好地理

"本书以电商网站中的用户行为数据作为数据源，系统介绍了使用Spark生态系统进行离线分析和实时分析的方法。全书共6章，分别讲解了项目概述、搭建集群环境、使用Flume实现数据采集、使用Hive构建数据仓库、使用Spark进行数据分析以及使用FineBI实现数据可视化。
本书附有教学PPT、教学设计等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习书中内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。
本书适合作为高等学校数据科学与大数据技术及相关专业的教材，也适合数据分析、数据可视化等领域的从业者阅读。"

"《大数据管理导论》从基础、职能和应用三个维度构建课程体系结构。基础篇包括：大数据概述(数据与大数据、大数据时代、大数据相关技术、大数据关键技术、我国大数据发展战略)、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)；职能篇包括：宏观大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)、微观大数据管理主要职能(企业数据规划、企业数据组织、企业数据采集、企业数据分析与应用)；应用篇从横向和纵向两个维度，即从管理职能视角(大数据预测与决策

本书介绍了Hadoop生态系统架构功能与原理；分布式文件系统HDF-SHDFS；MapReduce编程模型及应用开发；YARN原理及配置；Hadoop伪分布式环境的搭建与配置测试；Hadoop完整分布式的集群配置搭建；Zookeeper分布式协作框架；HDFSHA原理功能与配置测试；ResourceManagerHA原理与配置；通过实际案例介绍了网站用户行为分析、网站后台日志分析和二次排序；介绍数据仓库Hive的原理及安装部署、Hive的基本操作及实战操作；大数据协作框架Sqoop、Flume、

本书共8章, 分别讲解了Spark基础知识、Spark部署、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、Kafka、StructuredStreaming和SparkMLlib, 并在最后完整开发了一个在线教育学生学习情况分析系统, 帮助大家巩固前面所学的内容。