共分11章，第1章對(duì)大數(shù)據(jù)及Hadoop進(jìn)行總體介紹，第2章講解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章講解了HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架以及Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。第6章講解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要講解了Hadoop生態(tài)圈中的相關(guān)輔助系統(tǒng)，包括Hive、HBas

本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)和相關(guān)技術(shù)，全書分為大數(shù)據(jù)概述篇、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理篇、大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理篇、大數(shù)據(jù)分析與挖掘篇、大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop實(shí)踐與案例分析篇。全書共15章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理概念及技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)計(jì)算模式、大數(shù)據(jù)分布式并行處理框架Hadoop、大數(shù)據(jù)分

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本書系統(tǒng)地講解了大數(shù)據(jù)處理常用技術(shù)，具體包括大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、MapReduce編程模型、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、Spark分布式內(nèi)存計(jì)算、MapReduce應(yīng)用開發(fā)、SparkSQL編程、數(shù)據(jù)可視化。本書編寫特色理論與具體操作相結(jié)合，較低基礎(chǔ)入門大數(shù)據(jù)技術(shù)。讀者對(duì)象

本書按照處理數(shù)據(jù)的邏輯順序和習(xí)慣，從數(shù)據(jù)的整理開始入手。從數(shù)據(jù)的抽樣開始，介紹了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的抽樣理論，并進(jìn)一步探討大數(shù)據(jù)樣本的代表性問題。并且通過具體案例向讀者介紹整個(gè)數(shù)據(jù)探索性分析的主要步驟。然后是數(shù)據(jù)的展示技術(shù)，也就是常說的數(shù)據(jù)可視化，從數(shù)據(jù)的類型以及展示的內(nèi)容不同，分別介紹了單變量和多變量數(shù)據(jù)的多種圖示方法，數(shù)據(jù)的

本書以計(jì)算機(jī)控制技術(shù)在智能制造自動(dòng)化生產(chǎn)線中的應(yīng)用為核心，以培養(yǎng)學(xué)生專業(yè)的職業(yè)素養(yǎng)、完備的理論知識(shí)、扎實(shí)的實(shí)踐操作技能和過硬的思政素質(zhì)為目標(biāo)，在工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人技術(shù)、智能視覺識(shí)別技術(shù)、PLC技術(shù)和嵌入式觸摸屏技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，按照工業(yè)產(chǎn)品智能制造過程規(guī)范化和系統(tǒng)化的思想進(jìn)行課程開發(fā)。 全書主要包括四大部分內(nèi)

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本書以ABB工業(yè)機(jī)器人為例，通過工業(yè)機(jī)器人搬運(yùn)、碼垛和焊接三個(gè)典型應(yīng)用項(xiàng)目，介紹了典型應(yīng)用中機(jī)器人的參數(shù)設(shè)定、調(diào)試與編程方法，同時(shí)對(duì)常用指令與功能進(jìn)行了詳細(xì)講解。每個(gè)項(xiàng)目均由項(xiàng)目介紹、知識(shí)鏈接、項(xiàng)目實(shí)施、知識(shí)拓展等部分組成，內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，方便讀者理解。本書適合作為高職高專院校工業(yè)機(jī)器人、電氣自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的

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