近年来，大数据热度居高不下。除了实现与众多传统数据源的整合，它更致力于无缝集成技术、人员和流程，建立一种由数据驱动的文化；多元碰撞云计算、AI等热点，火花不断涌现。不同于小片的技术革新，它的前瞻性、广阔的应用空间成为每位致力于数据领域的ITer长久的关注点。
小编携手@图灵社区，帮你挖掘三本不可错过的大数据领域新书，从不同方面刷新业内人的数据认知，轻松get到前沿动态！
《Spark高级数据分析（第2版）》
作者：Sandy Ryza、Uri Laserson、
Sean Owen、Josh Wills
译者：龚少成、邱鑫
知名数据公司 Cloudera 数据科学家联合执笔；
Spark 大规模数据分析实战宝典；
新版针对 Spark 近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。
本书涵盖大规模数据分析中常用算法、数据集和设计模式。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料。
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《Hadoop深度学习》
作者：Dipayan Dev
译者：范东来 赵运枫 封强
一本书读懂深度学习来龙去脉；
概览Hadoop如何玩转深度学习；
致力于处理深度学习应用的热点问题；
披露热点问题解决方案细节。
本书将教你如何使用Hadoop在深度神经网络中部署大型数据集，以实现最佳性能。从了解什么是深度学习以及与深度神经网络相关的各种模型开始，本书将向你展示如何配置用于深度学习的Hadoop环境。
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《R数据科学》
作者：哈德利•威克姆、加勒特•格罗勒芒德
译者：陈光欣
Hadley Wickham（RStudio首席科学家、R社区最有影响力的开发者）与Garrett Grolemund（RStudio科学家、知名培训师）作品；
原版亚马逊数学与统计畅销榜榜首图书；
摒弃其他R语言工具书从头到尾讲统计的陋习；
从实用的R包出发，带你重新认识R和数据科学。
作者旨在教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。
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1、导入Mongo Monitor监控工具表结构（mongo_monitor…
上面提到： 在问题描述的架构图中我们可以看到，Click…
PMM不香吗？
如今看都很棒