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Hadoop是使用最廣泛的大數據處理框架之一，在大數據領域有著極其重要的地位，掌握Hadoop可以讓學習者對大數據的理解更進一步。本書是基於Hadoop 3.1.3編寫的，從大數據的特點和處理難點入手，逐步講解Hadoop的起源和發展。從搭建Hadoop的學習環境開始，依次對Hadoop的三大功能模塊進行重點講解，並且結合大量案例，細緻地講解HDFS、MapReduce、YARN的內核原理和調優方法，還會擴展講解Hadoop的高可用實現、在生產環境中的調優方法及源碼解讀。本書廣泛適用於大數據的學習者與從業人員，是大數據學習的必備書籍。

本書按照需求規劃、需求實現、可視化的流程進行編排，通過項目開發的主要流程，介紹數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路，以及各種問題的解決方案等，並在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念、電商業務概述、數據倉庫理論和數據倉庫建模等。 本書共14章，其中，第1～3章是項目的前期準備階段，主要介紹了數據倉庫的概念和搭建需求，並初步搭建了本數據倉庫項目所需的基本環境；第4～7章是項目的核心部分，詳細介紹了數據倉庫的建模理論，並完成了數據從採集到分層搭建的全過程，是本書的重點部分；第8～14章是對數據治理各功能模塊的實現，針對數據治理的不同功能需求分模塊進行實現。 本書適合具有一定編程基礎並對大數據感興趣的讀者閱讀。通過學習本書，讀者可以快速瞭解數據倉庫，全面掌握數據倉庫相關技術。

本書基於流行穩定版Flink 1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStream API的使用，並對Flink中的時間語義、狀態、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發過程中常用的Flink SQL、CEP等高層級API進行了細緻講解，以電商網站中的實際應用為場景，提供了大量的代碼實現。本書分為12章：第1～5章，帶領讀者初步認識Flink並編寫基本的Flink程序；第6～10章，深入探討了Flink內部的高級應用。第11～12章，講解了Flink提供的擴展功能。本書適用於大數據的學習者與從業人員，以及院校大數據相關專業的學生，也是大數據學習的必備書籍。