代码食谱

MySQL管理员食谱

大数据的老炮们，Hadoop MapReduce的实战经验少不了这本《Hadoop MapReduce Cookbook》。这不是一本理论书，而是一本你翻一页就能上手干活的“食谱书”，适合已经接触过 Hadoop 但想深入玩的你。每个章节基本就是一个场景，像是如何大型日志、如何优化作业效率，配方清晰，代码直接，问题的效率蛮高。遇到类似问题的时候，直接翻这书，比 Google 都快。PDF 高清完整版还能下，书里带案例、代码段，边学边练，效率比较高。对刚上手的同学也挺友好，不绕弯子。再配合网上那个配套的 Hadoop 视频教程，学起来事半功倍。作者 Srinath Perera 可是 Apach

Tableau 10 商业智能食谱。Tableau是一款软件工具，通过其丰富的可视化能力加快数据分析，帮助发现更好、更明智的决策见解。本书面向商业、技术、数据和分析专业人士，他们利用数据和数据驱动方法支持组织的业务运营和战略倡议。本书提供易于跟随的食谱，帮助读者快速掌握Tableau 10的使用，涵盖基础到高级的使用案例和场景。从构建基本的Tableau图表开始，逐步进阶到利用不同的Tableau特性和互动组件构建更复杂的图表。书中还专门有一章介绍仪表盘技术和最佳实践。另外还涵盖了多个针对地理空间可视化、分析和数据准备的食谱。通过本书，您将增强对Tableau的信心和竞争力。

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目录序言第一章：了解复制的概念- CAP 定理和复制的物理限制- 理解 CAP 定理- 理解物理限制- 不同类型的复制- 同步复制与异步复制- 考虑性能问题- 了解复制和数据丢失- 单主机与多主机复制- 逻辑复制与物理复制- 何时使用物理复制- 何时使用逻辑复制- 使用分片和数据分发- 了解分片的用途- 设计分片系统- 查询不同字段- 分片利弊- 选择分片或冗余- 增加和减小集群大小- 组合分片和复制- 各种分片解决方案- 基于 PostgreSQL 的分片总结www.allitebooks

本书中使用的MongoDB版本为3.0.2。对于2.6.x版本也适用。特定于2.6.x版本的特殊功能在相关食谱中将明确提到。除非明确指出，所有命令应在Ubuntu Linux上执行。涉及Java编程的示例使用Java Version 1.7测试和运行，Python代码则使用兼容Python 3的Python v2.7运行。关于MongoDB驱动程序，建议选择最新版本。这些都是常见的软件类型，各自的最低版本在不同食谱中均有要求。本书中的所有食谱都会提到完成所需的软件及其各自的版本。一些食谱需要在Windows系统上测试，而另一些需要在Linux上测试。

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