Python 3快速入门与实战

评分9.3分

《Python 3快速入门与实战》通过理论与实战相结合的方式，结合大量案例系统地介绍了Python编程涉及的知识点，详细介绍了多个应用场景下使用Python开发的实际项目。本书共16章，分为两部分，第壹部分（1～12章）主要讲解Python编程基础，第二部分（13～16章）主要讲解Python项目实战，旨在帮助读者系统、快速地掌握Python语法，并能够熟练地应用到实战项目中。全书代码适用于Python 3.6以及更高版本。《Python 3快速入门与实战》读者对象为Python编程的初学者，或者具有Python编程基础想进一步学习Python的编程爱好者；具有其他编程语言基础，想了解和学习Python的相关技术人员；未来准备从事数据科学、机器学习、人工智能、数据分析、数据采集等方向研究和工作的读者。

企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践

评分8.8分

本书分三部分展开介绍：第一部分（第1章）主要介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。第二部分（第2～7章）首先介绍了Spark的基本原理，Spark 2.0版本的Spark SQL、Structured Streaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式；然后，介绍了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API；接着介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践；最后介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。第三部分（第8～9章）主要介绍了企业大数据处理的两个实际应用案例，分别是基于Druid构建多维数据分析平台和基于JMX指标的监控系统。