英文原版

303页英文原版，英文阅读基础即可阅读。提供项目参考使用。

英文原版的《Redis in Action》挺值得一读的，是你想系统掌握 Redis 的话。这本书分两部分，前半讲概念，后半直接上手干货，节奏蛮清爽。作者 Josiah 不光写得细，还会讲应用场景，像是 Web 性能优化、数据持久化这些，讲得都挺接地气。书里还会带你写点 Lua 脚本做扩展，实战味浓。Redis 的命令、数据结构、主从复制这些点，书里讲得又清楚又实用。，不是那种枯燥讲概念的书，而是从工程师角度出发，讲你实际项目会碰到啥、该咋。如果你用过 Redis 但还没摸透它背后的门道，那这本书挺适合你翻翻的。

英文原版的《MongoDB: The Definitive Guide》，真是 Mongo 相关开发里的一本宝藏书。讲得挺系统，从最基本的文档结构、集合，一路铺开讲到分片、副本集，还有聚合和全文搜索这些高级玩法。逻辑清晰，例子也接地气，适合边看边上手试。书里对模式自由这块讲得蛮透的，比如文档结构怎么灵活设计，哪些地方该用数组嵌套，哪些时候就该拆集合，有指导意义。适合刚开始接触 Mongo，或者想用 Mongo 来做更复杂系统的你。而且这书不光说理论，还教你怎么搭环境，比如下载、装 Mongo、跑mongo命令、用 Shell 操作数据，手把手教，比较友好。你要是对 Node.js 或者 Pyt

《HBase实战》是我目前正在学习的一本书，内容十分精彩。

大数据开发的老朋友——Hadoop的权威指南出到第四版了，Tom White 亲笔，内容厚实。英文原版看着有点费劲？其实还行，技术类的书主要就看你熟不熟那些概念。 Hadoop 的大名估计你早听过了，用来海量数据那是一把好手。HDFS加MapReduce是它的老搭档，配合得贼溜。像大文件切块、多副本分发，全都自动搞定，容错也强。你丢一个节点，它自己补，稳得。 YARN这个调度器挺灵活，接管资源分配那是老本行，支持的不止 MapReduce，连 Spark、Flink 这些新家伙也带得动。还有像Hive、Pig这些组件，算是给不想写 MapReduce 的人开了外挂，用熟了 SQL 就能跑大数据

如果您需要MongoDB权威指南的高清英文原版PDF，现在可以免费下载。

第二版《MongoDB权威指南》英文原版现已发行，并附有书签。阅读英文原著，汲取宝贵的见解。书中采用通俗易懂的英文，无需查阅字典即可轻松理解！

SQL Server 2005 的数据挖掘功能还是蛮强大的，适合用来做各种任务。它内置了好多挺实用的算法，比如决策树、神经网络、聚类等，能各种类型的数据。教程里面用几个实际场景来演示，像是目标邮件营销、预测、购物篮这些，挺直观的，你看了能快速上手。比如在购物篮中，你能知道客户买的商品之间有啥联系，有了这些信息，就能更精准地进行产品推荐，增加转化率。数据挖掘模型的查看器也不错，能通过可视化来你理解模型是如何工作的。所以，如果你是做数据或者业务智能相关的工作，学一下这个教程，能帮你更好地提取数据背后的价值。SQL Server 2005虽然有点老，但用起来还是挺扎实的，尤其在业务决策支持上能发挥大

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等领域理论，为商业决策、科学研究和社会问题提供洞察力。本资料详细讲解了数据挖掘领域，包括12个章节，与经典教材《数据挖掘：概念与技术》对应。第一章定义了数据挖掘的重要性，解释了在大数据时代发现模式和规律的关键性。数据挖掘目标包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测和预测。第二章至第四章讨论了数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。第五章至第七章介绍了分类算法如决策树、随机森林、支持向量机，以及聚类算法如K-means和层次聚类。第八章和第九章涉及特征选择和模型评估。第十章至第十二章探讨了数据

PostgreSQL 9.6 的高性能优化秘籍，英文原版直接上手，挺适合想搞懂数据库底层原理的朋友。并行查询、逻辑复制、双写缓冲这些新特性都有讲，而且写得不啰嗦。尤其是对性能调优那块，配合实际场景说得还挺明白，像是教你怎么撸出一套靠谱的查询方案。PDF 和 EPUB 都有，电脑上看或者拿电子书刷地铁都方便。顺便练练英文，阅读技术文档也不发怵了。