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深入理解Flink核心设计与实践原理 电子工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
"?讲解Flink的多种部署方式——单机部署、Standalone模式部署、YARN模式部署及相应的高可用设置。?分析Flink分布式开发的基础概念、Flink的流处理开发的基本功能,包括读取数据和输出数据,以及对数据流进行各种转换操作等,同时还讲解如何对开发的Flink应用程序进行本地测试。?讲解Flink在流处理开发中对有状态计算的支持,包括检查点机制、保存点机制、各种状态后端等。?讲解Flink在流处理开发中的高级功能,如窗口操作、时间处理、连接操作、侧端输出操作,以及自定义数据源和自定义数据接收器,同时讲解Apache Kafka连接器对数据源和数据接收器的支持。?介绍Flink在批处理开发中的基本操作,包括读取数据和输出数据,以及对数据集进行的各种转换操作等。?介绍Flink的Table API和SQL如何统一流处理和批处理,以及Table API和SQL在流处理中的一些特别情况,包括动态表
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深入理解Flink核心设计与实践原理 9787121399114
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121399114 Author 作者 刘洋 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 488页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书从Apache Flink的缘起开始,由浅入深,理论结合实践,多方面地介绍Apache Flink这一处理海量数据集的高性能工具。本书围绕部署、流处理、批处理、Table API和SQL四大模块进行讲解,并详细说明Apache Flink的每个特性的实际业务背景,使读者不仅能编写可运行的Apache Flink程序代码,还能深刻理解并正确地将其运用到合适的生产业务环境中。虽然本书是以Apache Flink技术框架来讲解流计算技术的,但是流计算领域开发所面临的各种问题同样是Java后端*在进行服务端开发时所
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Hibernate是目前应用最为成功和广泛的数据持久化工具。本书详细介绍了Hibernate的底层技术、使用方法、扩展特性和以Hibernate为基础的EJB3.0标准实现工具。 本书包含以下内容: ·数据的持久化之道 ·Hibernate快速上手 ·J2SE5.0 ·Java反射技术 ·Hibernate底层技术 ·BC编程 ·配置Hibernate ·集成Hibernate ·Hibernate的体系结构 ·Hibernate的编程接口 ·Hibernate的事务处理 ·Hibernate的对象关系映射 ·查询语言 ·EJB 3.0标准 ·Hibernate的元数据 本书适合各级Java程序员阅读和参考,也可作为企业和院校的相关培训教材。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121454561 Author 作者 刘洋,陈守东 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 220页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-12-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书从理论和应用的角度,探讨了贝叶斯计量经济学的前沿方法与实证研究,概述了贝叶斯计量经济学及其蒙特卡罗模拟方法的发展过程与应用优势,探讨了贝叶斯参数方法的模型设计和算法原理。基于无限状态Markov区制转移的贝叶斯非参数模型,将通货膨胀的经典计量经济学模型进行扩展。本书还研究了经济增长的稳定性测度和价格传导机制的时变特征;扩展了贝叶斯单位根检验方法,并应用于股票市场泡沫的实证研究;借助贝叶斯时变参数协整模型,检验
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联邦学习(全彩) 杨强、刘洋、程勇、康 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
如何在保证本地训练数据不公开的前提下,实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习的模型?传统的机器学习的方法需要将所有的数据集中到一个地方(例如,数据中心),然后进行机器学习的模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今,世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据,欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。在《联邦学习的》中,我们将描述联邦学习的(亦称联邦机器学习的)如何将分布式机器学习的、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来,以解决分散数据的使用问题。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习的解决方案以及技术背景,并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习的将成为下一代
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