薦書丨推薦三本大資料好書，帶你穩站技術風口

摘要： 本 期 書 單 《Flink基礎教程》 作者：埃倫·弗裡德曼 , 科斯塔斯·宙馬斯 譯者：王紹翾 憑Flink高效實現容錯性實時資料處理； Flink專案核心成員執筆； 阿里巴巴資深技術專家悉心翻譯...

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近年來，流處理變得越來越流行。作為高度創新的開源流處理器，Flink擁有諸多優勢，包括容錯性、高吞吐、低延遲，以及同時支援流處理和批處理的能力。 本文將會介紹Flink的核心設計理念、功能和用途，包括事件時間和處理時間、視窗和水印機制、檢查點機制、效能測評，以及Flink如何實現批處理等。

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本書是使用Spark進行大規模資料分析的實戰寶典，針對Spark近年來的發展，對樣例程式碼和所使用的資料進行了大量更新。 新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL兩個子專案也發生了較大變化，本書為關注Spark發展趨勢的讀者提供了與時俱進的資料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及與DataFrame API高度整合的Spark ML API。

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本書結合案例研究講解Spark在機器學習中的應用，並介紹如何從各種公開渠道獲取用於機器學習系統的資料。內容涵蓋推薦系統、迴歸、聚類、降維等經典機器學習演算法及其實際應用。第2版新增了有關機器學習數學基礎以及Spark ML Pipeline API的章節，內容更加系統、全面、與時俱進。

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