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肖芳，张良均 编

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 分布式计算
• Scala
• Python
• Hadoop
• 机器学习
• 实时计算

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115464880

版次：1

商品编码：12310719

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：272

字数：406000

产品特色

编辑推荐

大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、华南理工大学计算机与工程学院院长张军倾力推荐。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，最后落实在任务实现环节。
全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Spark大数据技术。
书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。

内容简介

本书以任务为导向，较为全面地介绍了Spark大数据技术的相关知识。全书共9章，具体内容包括Spark概述；Scala基础；Spark编程；Spark编程进阶；Spark SQL：结构化数据文件处理；Spark Streaming：实时计算框架；Spark GraphX：图计算框架；Spark MLlib：功能强大的算法库；项目案例：餐饮平台菜品智能推荐。本书的大部分章节都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。

作者简介

张良均，高 级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

目录

第 1章　Spark概述　1
任务1.1　认识Spark　1
1.1.1　Spark的发展　1
1.1.2　Spark的特点　2
1.1.3　Spark生态圈　4
1.1.4　Spark的应用场景　5
任务1.2　搭建Spark环境　5
1.2.1　搭建单机版环境　6
1.2.2　搭建单机伪分布式环境　6
1.2.3　搭建完全分布式环境　7
任务1.3　了解Spark运行架构与原理　10
1.3.1　Spark集群架构　11
1.3.2　Spark作业运行流程　11
1.3.3　Spark核心数据集RDD　15
1.3.4　Spark核心原理　17
小结　19
第 2章　Scala基础　20
任务2.1　Scala的简介与安装　21
2.1.1　Scala简介　21
2.1.2　Scala特性　21
2.1.3　Scala的环境设置及安装　21
2.1.4　运行Scala　23
任务2.2　定义函数识别号码类型　24
2.2.1　数据类型　24
2.2.2　常量和变量　25
2.2.3　表达式　26
2.2.4　数组　27
2.2.5　函数　29
2.2.6　任务实现　31
任务2.3　统计广州号码段数量　32
2.3.1　if判断　32
2.3.2　循环　33
2.3.3　任务实现　34
任务2.4　根据归属地对手机号码段分组　34
2.4.1　List　35
2.4.2　Set　36
2.4.3　Map　37
2.4.4　元组　38
2.4.5　函数组合器　38
2.4.6　任务实现　39
任务2.5　编写手机号码归属地信息查询程序　40
2.5.1　Scala类　40
2.5.2　Scala object　42
2.5.3　Scala模式匹配　42
2.5.4　Scala读取文件　44
2.5.5　任务实现　44
小结　45
实训　45
实训1　编写函数过滤文本中的回文单词　45
实训2　使用Scala编程输出杨辉三角　46
课后习题　46
第3章　Spark编程　48
任务3.1　以学生成绩数据创建RDD　49
3.1.1　从内存中已有数据创建RDD　50
3.1.2　从外部存储创建RDD　51
3.1.3　任务实现　52
任务3.2　查询学生成绩表中的前5名　52
3.2.1　使用map转换数据　52
3.2.2　使用sortBy()排序　53
3.2.3　使用collect()查询　53
3.2.4　使用flatMap转换数据　54
3.2.5　使用take()方式查询某几个值　54
3.2.6　任务实现　55
任务3.3　输出单科成绩为100分的学生ID　55
3.3.1　使用union()合并多个RDD　56
3.3.2　使用filter()进行过滤　56
3.3.3　使用distinct()进行去重　56
3.3.4　简单的集合操作　57
3.3.5　任务实现　58
任务3.4　输出每位学生所有科目的总成绩　58
3.4.1　键值对RDD简介　59
3.4.2　创建键值对RDD　59
3.4.3　转换操作keys与values　59
3.4.4　转换操作reduceByKey()　60
3.4.5　转换操作groupByKey()　60
3.4.6　任务实现　60
任务3.5　输出每位学生的平均成绩　61
3.5.1　使用join()连接两个RDD　61
3.5.2　使用zip组合两个RDD　63
3.5.3　使用combineByKey合并相同键的值　63
3.5.4　使用lookup查找指 定键的值　64
3.5.5　任务实现　64
任务3.6　将汇总后的学生成绩存储为文本文件　65
3.6.1　JSON文件的读取与存储　65
3.6.2　CSV文件的读取与存储　67
3.6.3　SquenceFile的读取与存储　69
3.6.4　文本文件的读取与存储　70
3.6.5　任务实现　71
小结　72
实训　72
实训1　统计文本中性别为“男”的用户数　73
实训2　单词计数　73
课后习题　74
第4章　Spark编程进阶　76
任务4.1　搭建开发环境　77
4.1.1　下载与安装IntelliJ IDEA　77
4.1.2　Scala插件安装与使用　79
4.1.3　配置Spark运行环境　84
4.1.4　运行Spark程序　85
任务4.2　使用移动平均预测股票涨跌　92
4.2.1　持久化（缓存）　93
4.2.2　数据分区　94
4.2.3　计算价格波动幅度　98
4.2.4　任务实现　100
小结　103
实训　103
实训　竞赛网站访问日志分析　104
课后习题　104
第5章　Spark SQL：结构化数据文件处理　107
任务5.1　认识Spark SQL　108
5.1.1　Spark SQL简介　108
5.1.2　Spark SQL CLI配置　109
5.1.3　Spark SQL与Shell交互　110
任务5.2　掌握DataFrame基础操作　111
5.2.1　创建DataFrame对象　111
5.2.2　DataFrame查看数据　114
5.2.3　DataFrame查询操作　117
5.2.4　DataFrame输出操作　123
任务5.3　探索分析法律服务网站数据　125
5.3.1　获取数据　125
5.3.2　网页类型分析　126
5.3.3　点击次数分析　131
5.3.4　网页排名分析　133
小结　135
实训　135
实训1　统计分析航空公司客户数据的空值以及异常值　135
实训2　统计分析某公司每年的产品销售量及销售额　137
课后习题　139
第6章　Spark Streaming：实时计算框架　141
任务6.1　初探Spark Streaming　142
6.1.1　Spark Streaming概述　142
6.1.2　Spark Streaming运行原理　142
6.1.3　初步使用Spark Streaming　143
任务6.2　掌握DStream编程模型　145
6.2.1　DStream简介　146
6.2.2　DStream转换操作　146
6.2.3　DStream窗口操作　148
6.2.4　DStream输出操作　151
任务6.3　Spark Streaming实时更新热门博文　155
6.3.1　Spark Streaming输入数据源　155
6.3.2　Spark Streaming计算网页热度　158
6.3.3　网页热度输出　158
6.3.4　任务实现　159
小结　161
实训　161
实训1　过滤打印包含单词error的记录　162
实训2　实时过滤歌曲播放次数超过100次的记录并存储在HDFS上　162
课后习题　162
第7章　Spark GraphX：图计算框架　165
任务7.1　认识Spark GraphX　166
7.1.1　图的基本概念　166
7.1.2　图计算的应用　167
7.1.3　GraphX的基础概念　168
7.1.4　GraphX的发展　168
任务7.2　了解GraphX常用API　169
7.2.1　图的创建与存储　169
7.2.2　数据查询与数据转换　174
7.2.3　结构转换与关联聚合　180
任务7.3　构建信任网络并找出目标用户　187
7.3.1　构建网站信任网络　188
7.3.2　找出需要支付稿酬的用户　188
7.3.3　找出进入热门榜的用户　189
小结　191
实训　191
实训1　使用PageRank算法完成网页排名　191
实训2　利用二度关系完成商品推荐　192
课后习题　194
第8章　Spark MLlib：功能强大的算法库　196
任务8.1　了解MLlib算法库　197
8.1.1　机器学习简介　197
8.1.2　MLlib介绍　198
任务8.2　以Logistic回归实现用户分类　212
8.2.1　分析思路　212
8.2.2　数据处理　213
8.2.3　MLlib实现Logistic回归　215
8.2.4　任务实现　217
小结　221
实训　221
实训1　通过KMeans定位商圈　221
实训2　朴素贝叶斯进行文本分类　222
课后习题　223
第9章　项目案例：餐饮平台菜品智能推荐　226
任务9.1　推荐方案设计　227
9.1.1　用户数据分析　227
9.1.2　常用推荐算法　229
9.1.3　推荐流程设计　231
任务9.2　数据预处理　232
9.2.1　原始数据探索分析　233
9.2.2　异常数据处理　237
9.2.3　数据变换处理　237
9.2.4　数据集分割　239
任务9.3　建立推荐模型　240
9.3.1　以基于用户的协同过滤算法建模　240
9.3.2　以基于物品的协同过滤算法建模　243
9.3.3　以基于Spark ALS的协同过滤算法建立模型　246
9.3.4　推荐模型的评测　251
任务9.4　使用模型进行菜品推荐　262
9.4.1　对某用户推荐10道新菜品　262
9.4.2　对所有用户进行新菜品推荐　267

《数据洪流中的导航者：现代数据处理与分析实战指南》 在信息爆炸的时代，数据如同奔涌的洪流，席卷而来。如何在这股洪流中捕捉有价值的信息，将其转化为洞察，驱动业务增长，已成为现代企业和技术人员面临的核心挑战。本书并非局限于某一特定技术框架，而是致力于为读者提供一套系统、全面且极具实操性的数据处理与分析方法论。我们深入探讨了从数据采集、存储、清洗、转换到最终可视化和深度挖掘的整个生命周期，旨在帮助读者构建坚实的数据思维，掌握应对各种数据挑战的必备技能。 第一部分：数据处理的基石——理解与准备 在开始任何数据分析工作之前，对数据的深刻理解和有效的准备是至关重要的。本部分将带领读者认识数据的本质，了解不同类型数据的特点，并学习如何构建稳健的数据管道，确保数据的质量与可用性。 数据概论与价值洞察： 我们将首先阐述数据在现代社会中的地位和作用，探讨数据如何成为驱动决策、优化流程、创新产品和服务的核心要素。通过丰富的案例分析，展示企业如何从海量数据中挖掘出商业价值，实现竞争优势。读者将学习如何识别有意义的数据集，并理解数据驱动型决策的思维模式。 数据采集与整合： 现实世界中的数据往往分散在不同的来源，格式各异。本章将详细介绍各种数据采集技术，包括但不限于API接口、数据库直连、文件导入（CSV, JSON, XML等）、爬虫技术以及流式数据捕获。我们将深入探讨如何设计和实施高效的数据整合策略，解决数据孤岛问题，将零散的数据汇聚成统一、可用的数据集。这包括理解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）模式的差异与适用场景。 数据清洗与预处理： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值、异常值和不一致性，这些问题严重影响分析结果的准确性。本章将聚焦于数据清洗的核心技术，如缺失值填充（均值、中位数、众数、插值法、模型预测）、异常值检测与处理（统计学方法、聚类方法、基于规则的方法）、数据类型转换、格式标准化以及重复数据识别与删除。我们将演示如何系统地识别和纠正数据中的错误，为后续分析打下坚实基础。 数据质量管理： 确保数据质量是一个持续的过程。本章将介绍数据质量的重要性，以及如何建立一套行之有效的数据质量管理体系。这包括定义数据质量指标、实施数据质量检查、建立数据质量问题反馈与修复机制，以及利用自动化工具来监控和提升数据质量。一个可靠的数据质量框架是任何数据驱动型项目成功的关键。 第二部分：数据存储与管理——构建高效的数据仓库 海量数据需要高效、可扩展的存储解决方案。本部分将深入探讨现代数据存储技术，以及如何设计和管理数据仓库，以支持各种复杂的数据分析需求。 关系型数据库与非关系型数据库： 我们将回顾关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）的设计原则和优势，并在此基础上，重点介绍非关系型数据库（NoSQL）的多种类型，包括键值存储（Redis）、文档数据库（MongoDB）、列族数据库（Cassandra）和图数据库（Neo4j）。读者将学习不同数据库的适用场景、优缺点以及如何根据业务需求选择最合适的技术栈。 数据仓库设计原理： 构建一个优化的数据仓库是支持OLAP（Online Analytical Processing）分析的关键。本章将深入讲解数据仓库的维度建模方法，包括星型模型和雪花模型的设计，以及事实表和维度表的设计原则。我们将讨论如何进行数据分区、索引优化以及维度退化等高级技术，以提高查询性能。 数据湖与数据湖仓一体： 随着大数据技术的演进，数据湖（Data Lake）的概念应运而生，它能够存储各种原始格式的数据，提供极大的灵活性。本章将介绍数据湖的架构、优势以及面临的挑战。同时，我们将深入探讨数据湖仓一体（Lakehouse）的架构模式，它结合了数据湖的灵活性和数据仓库的管理能力，为用户提供统一的数据访问和处理平台。 数据治理与安全： 随着数据量的增长和应用范围的扩大，数据治理和安全变得尤为重要。本章将介绍数据治理的基本概念，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据生命周期管理以及合规性要求。同时，我们将探讨数据安全的关键方面，如数据加密、访问控制、脱敏技术和审计机制，确保数据在整个生命周期中的安全与合规。 第三部分：数据分析与建模——从数据中提取洞察 数据准备就绪后，便进入了核心的数据分析与建模阶段。本部分将介绍各种分析技术和机器学习算法，帮助读者从数据中发现模式、预测趋势，并做出更明智的决策。 探索性数据分析（EDA）： EDA是理解数据、发现潜在关系和识别分析方向的关键步骤。本章将介绍各种EDA技术，包括数据可视化（散点图、柱状图、折线图、热力图、箱线图等）、统计摘要（均值、方差、标准差、相关系数等）以及特征工程的基本概念。我们将演示如何利用可视化工具和统计方法来探索数据的分布、识别变量间的关系以及发现异常模式。 统计分析方法： 本章将回顾和介绍常用的统计分析方法，如假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）、回归分析（线性回归、逻辑回归）以及聚类分析（K-means、层次聚类）。读者将学习如何选择合适的统计方法来检验假设、建立模型以及发现数据中的群体。 机器学习基础与分类算法： 机器学习是实现数据智能化分析的核心技术。本章将深入浅出地介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将重点讲解几种经典的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯，并讨论模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）以及过拟合和欠拟合的解决策略。 机器学习基础与回归及聚类算法： 在本章中，我们将继续探讨回归算法，如线性回归、多项式回归，以及它们在预测连续值方面的应用。此外，还将详细介绍无监督学习中的聚类算法，如K-means和层次聚类，用于发现数据中的自然分组。我们会深入理解这些算法的工作原理，以及如何选择和调优模型以获得最佳性能。 模型评估与优化： 构建模型仅仅是第一步，如何评估模型的性能并对其进行优化至关重要。本章将介绍交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等模型评估技术。读者将学习如何通过调整超参数、特征选择和特征工程来优化模型，从而提高预测的准确性和泛化能力。 时间序列分析与预测： 许多业务数据都具有时间序列的特性，如销售额、股票价格等。本章将介绍时间序列数据的特点，包括趋势、季节性和周期性。我们将讲解ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，并探讨如何利用它们进行短期和长期的预测。 自然语言处理（NLP）基础： 文本数据是海量非结构化数据的重要组成部分。本章将介绍NLP的基本概念，如分词、词性标注、命名实体识别等。我们将初步探讨文本挖掘技术，如词袋模型、TF-IDF，以及如何进行情感分析和主题建模。 推荐系统原理： 推荐系统在提升用户体验和驱动业务增长方面发挥着越来越重要的作用。本章将介绍协同过滤（用户-用户、物品-物品）和基于内容的推荐算法，以及混合推荐策略。读者将了解推荐系统的工作流程和关键技术。 第四部分：数据可视化与应用——赋能决策与传播洞察 再复杂的分析结果，如果不能清晰有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。本部分将专注于数据可视化技术，以及如何将数据分析成果应用于实际业务场景。 数据可视化的原则与实践： 本章将探讨数据可视化的核心原则，强调清晰性、准确性和有效性。我们将介绍如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据关系，如比较、分布、构成和关系。读者将学习如何设计有说服力的可视化作品，避免误导性的展示。 交互式可视化与仪表盘设计： 交互式可视化能够让用户深入探索数据，发现隐藏的模式。本章将介绍如何使用现代可视化工具（如Tableau, Power BI, Plotly, Matplotlib, Seaborn等）来创建交互式图表和仪表盘。我们将讨论仪表盘的设计最佳实践，如何构建能够直观展示关键业务指标（KPI）的仪表盘。 案例研究：数据分析在各行业的应用： 本章将通过一系列丰富的行业案例，展示数据处理与分析的实际应用。我们将探讨在金融、零售、医疗、电商、制造等领域的具体应用场景，例如客户画像构建、欺诈检测、销售预测、供应链优化、用户行为分析等。通过这些案例，读者将深刻理解如何将书中所学知识转化为解决实际业务问题的能力。 构建数据驱动型文化： 技术的应用最终是为了服务于业务。本章将探讨如何将数据思维融入企业文化，促进跨部门协作，并赋能员工利用数据做出更优决策。我们将讨论数据素养的培养、数据驱动型决策流程的建立以及如何衡量数据化转型的成效。 本书旨在成为读者在数据洪流中的可靠导航者。我们相信，通过对本书内容的系统学习和实践，读者将能够更自信、更有效地驾驭数据，将其转化为驱动个人和组织成功的强大力量。无论您是数据分析新手，还是希望深化技术功底的专业人士，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具。

评分☆☆☆☆☆

最近读完了一本关于现代艺术史的著作，它彻底颠覆了我对艺术的固有认知。本书并没有遵循传统的编年体叙事，而是以主题化的方式，将不同时期、不同流派的艺术作品巧妙地联系起来，探讨了艺术在社会变迁、技术革新以及哲学思潮影响下的演变轨迹。我被书中对立体主义、抽象表现主义以及观念艺术等流派的深入剖析所吸引，作者用生动形象的语言，结合大量高清的艺术品插图，将这些看似晦涩难懂的艺术形式变得鲜活起来。更令我着迷的是，书中探讨了艺术如何反映并挑战当时的社会规范，以及艺术家如何在创作中表达个人情感和对世界的独特见解。从梵高的孤独呐喊到杜尚的日常物品的“现成品”艺术，再到波普艺术对大众文化的挪用，每一个案例都充满了启发。这本书让我意识到，艺术不仅仅是美的展现，更是一种思考方式，一种与世界对话的语言。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常实用的关于个人财富管理的指导书。它不仅仅是告诉你如何“省钱”，而是从更宏观的角度，帮助读者建立健康的财务观念，并制定切实可行的理财规划。书中深入分析了常见的投资误区，例如追涨杀跌、盲目跟风等，并提供了如何识别和规避这些风险的有效方法。我特别喜欢书中关于资产配置的章节，作者根据不同的风险承受能力和人生阶段，给出了多样化的投资组合建议，从股票、债券到房地产、基金，以及一些新兴的投资领域，都进行了详细的介绍。此外，书中还强调了长期投资和复利的力量，并提供了一些实用的工具和策略，帮助读者实现财富的稳健增长。除了投资，本书还涵盖了风险管理、保险规划以及遗产规划等重要内容，力求为读者提供一个全面的财务健康指南。读完这本书，我感觉自己对金钱有了更清晰的认识，也更有信心去规划自己的财务未来。

评分☆☆☆☆☆

一本让我眼前一亮的关于人工智能在医疗领域的最新进展的书。它深入浅出地探讨了AI如何革新疾病诊断，从影像识别到基因测序，书中列举了大量真实世界的案例，并分析了其中涉及的算法原理，比如深度学习在X光片和CT扫描中的应用，以及自然语言处理在分析病历和医学文献中的潜力。更让我印象深刻的是，作者并没有回避AI在医疗应用中可能遇到的伦理和隐私问题，而是提出了非常有建设性的解决方案，例如数据脱敏技术、模型的可解释性研究以及监管框架的建立。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于未来医疗的哲学思辨，它让我看到了AI与人类医生协同工作的广阔前景，也让我对如何构建一个既高效又人性化的医疗AI系统有了更深刻的理解。虽然我不是AI领域的专业人士，但通过这本书，我仿佛打开了一扇新世界的大门，对AI在改善人类健康方面的巨大潜力充满了期待。作者的叙述逻辑清晰，语言生动，即使是复杂的概念也得到了很好的阐释，非常适合对AI在医疗领域感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本探讨城市可持续发展策略的书籍，为我们描绘了一幅更加绿色、宜居的未来城市蓝图。书中详细阐述了如何通过创新的城市规划和管理，来应对日益严峻的环境挑战，例如空气污染、交通拥堵以及资源枯竭。我尤其对书中关于智慧交通系统的介绍非常感兴趣，它不仅涵盖了智能信号灯、自动驾驶技术，还深入探讨了共享出行模式的推广以及大数据在优化公共交通网络中的作用。此外，作者对绿色建筑和可再生能源在城市中的应用也进行了详尽的分析，从节能设计理念到屋顶太阳能板的普及，再到城市垃圾的分类处理和循环利用，都给出了切实可行的方案。书中还重点强调了社区参与和社会公平在可持续发展中的重要性，呼吁通过公众教育和政策引导，提升市民的环保意识，共同构建一个更具弹性和包容性的城市。这本书不仅提供了理论指导，更提供了大量成功的实践案例，让我看到实现可持续发展并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

一本关于太空探索的精彩读物，它将浩瀚的宇宙奥秘娓娓道来。作者以充满诗意的笔触，描绘了人类对宇宙的无尽好奇和探索精神，从古人仰望星空到现代太空望远镜的诞生，再到载人航天和深空探测的壮举。书中详细介绍了我们对太阳系行星的认知进展，从土星的光环到火星的红色沙丘，每一个星球的独特魅力都被刻画得淋漓尽致。更让我惊叹的是，作者深入探讨了黑洞、暗物质、暗能量等前沿天体物理学概念，并用通俗易懂的比喻解释了相对论和量子力学等复杂的理论。书中还展望了人类未来殖民火星、星际旅行的可能性，以及寻找地外生命的最新进展，着实令人心潮澎湃。通过这本书，我不仅增长了天文知识，更感受到了人类作为宇宙渺小一部分的敬畏，以及不断探索未知边界的勇气。

评分☆☆☆☆☆

不错的，先看完电子版的然后才买的纸质版的，室一本值得推荐的书籍

评分☆☆☆☆☆

知识很基础，适合没有经验的开发者

评分☆☆☆☆☆

内容丰富,条理清晰,很有帮助

评分☆☆☆☆☆

书本很难，慢慢看吧！好厚一本。

评分☆☆☆☆☆

书本很难，慢慢看吧！好厚一本。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，纸张印刷可以

评分☆☆☆☆☆

内容充实，讲解到位，适合初学！

评分☆☆☆☆☆

应该是正版的，质量挺不错，物流快

评分☆☆☆☆☆

非常好，非常快，非常好用，哈哈哈