Wrox出版社初学者数据库设计指南（2005年12月版）

Windows内部架构详解（第五版） ####核心系统与管理机制- 对象管理器:Windows操作系统的关键组件之一，负责管理所有内核模式和用户模式对象的生命周期。通过创建、删除和查询对象状态，实现对对象的有效管理，如进程、线程、互斥量和文件。 - 服务管理:Windows服务是指后台运行并执行特定任务或程序的服务，可由系统或用户启动和配置，服务控制管理器负责监控和管理服务。本书深入探讨了服务的工作原理和管理方法。 - 注册表:Windows关键数据库，存储硬件配置、软件安装和用户偏好信息。了解注册表结构和工作方式对开发人员和系统管理员至关重要。 ####内部系统数据结构- 内核调试器工具:开发者使用内核调试器等工具深入了解操作系统内部数据结构，助于理解系统行为、故障排除和性能优化。 - 调度算法:深入分析Windows调度机制，包括优先级算法和CPU放置策略，为优化应用程序性能提供重要见解。 ####安全模型- 授权访问:探讨Windows安全模型核心，包括用户或进程是否有权访问资源的身份验证和权限检查过程。 ####内存管理- 物理内存与虚拟内存:描述Windows有效管理有限物理内存，提供大量虚拟内存空间，包括页面文件使用、内存分页和缓存机制。 ####网络堆栈- 网络编程接口:全面介绍Windows网络堆栈，从API到协议和网络适配器驱动程序，涵盖TCP/IP协议栈实现细节和高效通信方法。 ####故障排查- 文件系统访问问题:分析无法访问文件系统的原因和解决方法。 - 系统引导问题:探讨常见的启动失败原因和诊断步骤，确保系统稳定性和可靠性。 ####系统崩溃分析- 崩溃分析:学习分析系统崩溃转储文件、识别故障原因和预防措施。 ####结语

《大数据分析：Spark与Hadoop实战》是2016年由Packt出版的一本专业书籍，重点探讨如何利用Apache Spark和Hadoop进行高效的数据分析。该书详细介绍了这两个重要工具的核心概念、架构及其实际应用，帮助读者掌握大数据处理的前沿技术。Spark作为快速、通用且可扩展的大数据处理框架，提供了内存计算能力，极大地提升了数据处理速度。书中涵盖了Spark的主要组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，以及如何使用Scala、Java或Python API编写Spark程序。而Hadoop则作为分布式存储和计算的基础平台，由HDFS和MapReduce组成，为大规模数据提供高容错性的分布式存储和支持大规模数据的并行处理。书中详细介绍了Hadoop生态系统，包括YARN、HBase、Hive和Oozie等工具。该书从数据存储与准备、Spark与Hadoop集成、实时数据分析、大数据处理与分析、机器学习与数据挖掘、性能优化以及案例研究等多个方面深入讲解了如何有效利用Spark和Hadoop进行大数据处理。

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适合.NET开发初学者，内容详尽，全面介绍了SQL Server 2005的基础知识和应用。

本书详细介绍了MongoDB的基本特性，以及如何有效使用和开发MongoDB应用。

无需多言，这本书是Oracle界的经典之作，最初是基于Oracle8i进行写作的，现在Tom已经出版了基于Oracle9i/Oracle10g的升级版，书名为《Oracle Database Architecture 9i and 10g Programming Techniques and Solutions》，现在中文译本也即将出版。该书的前几章主要介绍Oracle的基础知识，后几章则专注于开发相关内容，特别适合管理DBA人员阅读。

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