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《深入浅出PMP（中文版）》是2009年11月01日东南大学出版社出版的图书，作者是 (美)格林 (美)斯特尔曼。 《深入浅出PMP》全面涵盖《项目管理知识体系指南》（《The PMBOK Guide》）的原理且生动不乏味。本书以独特的方法帮你准备认证考试，不仅仅是回答特定的问题，而且使你考虑项目管理的全貌。将项目管理的概念放入上下文（context），你将能够理解、记住并运用它们――不仅在考试中，而且在工作上。采用神经生物学、认知学和学习理论的最新研究成果，《深入浅出PMP》设计了丰富、可视的、适于大脑工作的形式，而不用过多文字使你发困。 本书共分14章节，主要以独特的方法对PMP的相关知识作了介绍，具体内容包括过程框架、成本管理、质量管理、人力资源管理、采购管理等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

阿里巴巴Java开发手册1.4.0《 阿里巴巴Java开发手册》的愿景是码出高效，码出质量。它结合作者的开发经验和架构历程，提炼阿里巴巴集团技术团队的集体编程经验和软件设计智慧，浓缩成为立体的编程规范和最佳实践。众所周知，现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高，因为不仅是编程相关的知识点，其他维度的知识点也会影响软件的最终交付质量，比如，数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件的架构缺陷或性能风险；单元测试的失位导致集成测试困难；没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等。所以，本手册以开发者为中心视角，划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程结构、设计规约七个维度，每个条目下有相应的扩展解释和说明，正例和反例，全面、立体、形象地帮助到开发者的成长和团队代码规约文化的形成。, 从严格意义上讲，《阿里巴巴Java开发手册》超越了Java语言本身，明确作为一名合格开发者应该具备的基本素质，因此本手册适合计算机相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业师生、求职者等阅读，希望成为大家如良师益友般的工作手册、工具字典和床头书。

JAD反编译工具,是一个小工具，可以把编译好的java类文件的字节码再反编译回类文件（*.java），当你想看别人的源代码是这个工具就很好用了，效率和反编译后的效果都还挺不错的，能90%以上还原原来java文件的原貌。喜欢的就下。

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精通Spring+4.x++企业应用开发实战

第1章 初识Hadoop 数据！数据！ 数据存储与分析 与其他系统相比 关系型数据库管理系统 网格计算 志愿计算 1.3.4 Hadoop 发展简史 Apache Hadoop和Hadoop生态圈 第2章 关于MapReduce 一个气象数据集 数据的格式 使用Unix工具进行数据分析 使用Hadoop分析数据 map阶段和reduce阶段 横向扩展 合并函数 运行一个分布式的MapReduce作业 Hadoop的Streaming Ruby版本 Python版本 Hadoop Pipes 编译运行 第3章 Hadoop分布式文件系统 HDFS的设计 HDFS的概念 数据块 namenode和datanode 命令行接口 基本文件系统操作 Hadoop文件系统 接口 Java接口 从Hadoop URL中读取数据 通过FileSystem API读取数据 写入数据 目录 查询文件系统 删除数据 数据流 文件读取剖析 文件写入剖析 一致模型 通过 distcp并行拷贝 保持 HDFS 集群的均衡 Hadoop的归档文件 使用Hadoop归档文件 不足 第4章 Hadoop I/O 数据完整性 HDFS的数据完整性 LocalFileSystem ChecksumFileSystem 压缩 codec 压缩和输入切分 在MapReduce中使用压缩 序列化 Writable接口 Writable类 实现定制的Writable类型 序列化框架 Avro 依据文件的数据结构 写入SequenceFile MapFile 第5章 MapReduce应用开发 配置API 合并多个源文件 可变的扩展 配置开发环境 配置管理 辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner 编写单元测试 mapper reducer 本地运行测试数据 在本地作业运行器上运行作业 测试驱动程序 在集群上运行 打包 启动作业 MapReduce的Web界面 获取结果 作业调试 使用远程调试器 作业调优 分析任务 MapReduce的工作流 将问题分解成MapReduce作业 运行独立的作业 第6章 MapReduce的工作机制 剖析MapReduce作业运行机制 作业的提交 作业的初始化 任务的分配 任务的执行 进度和状态的更新 作业的完成 失败 任务失败 tasktracker失败 jobtracker失败 作业的调度 Fair Scheduler Capacity Scheduler shuffle和排序 map端 reduce端 配置的调优 任务的执行 推测式执行 重用JVM 跳过坏记录 任务执行环境 第7章 MapReduce的类型与格式 MapReduce的类型 默认的MapReduce作业 输入格式 输入分片与记录 文本输入 二进制输入 多种输入 数据库输入（和输出） 输出格式 文本输出 二进制输出 多个输出 延迟输出 数据库输出 第8章 MapReduce的特性 计数器 内置计数器 用户定义的Java计数器 用户定义的Streaming计数器 排序 准备 部分排序 总排序 二次排序 联接 map端联接 reduce端联接 边数据分布 利用JobConf来配置作业 分布式缓存 MapReduce库类 第9章 构建Hadoop集群 集群规范 网络拓扑 集群的构建和安装 安装Java 创建Hadoop用户 安装Hadoop 测试安装 SSH配置 Hadoop配置 配置管理 环境设置 Hadoop守护进程的关键属性 Hadoop守护进程的地址和端口 Hadoop的其他属性 创建用户帐号 安全性 Kerberos和Hadoop 委托令牌 其他安全性改进 利用基准测试程序测试Hadoop集群 Hadoop基准测试程序 用户的作业 云上的Hadoop Amazon EC2上的Hadoop 第10章 管理Hadoop HDFS 永久性数据结构 安全模式 日志审计 工具 监控 日志 度量 Java管理扩展（JMX） 维护 日常管理过程 委任节点和解除节点 升级 第11章 Pig简介 安装与运行Pig 执行类型 运行Pig程序 Grunt Pig Latin编辑器 示例 生成示例 与数据库比较 PigLatin 结构 语句 表达式 1.4.4 类型 模式 函数 用户自定义函数 过滤UDF 计算UDF 加载UDF 数据处理操作 加载和存储数据 过滤数据 分组与连接数据 对数据进行排序 组合和分割数据 Pig实战 并行处理 参数代换 第12章 Hive 1.1 安装Hive 1.1.1 Hive外壳环境 1.2 示例 1.3 运行Hive 1.3.1 配置Hive 1.3.2 Hive服务 1.3.3 Metastore 1.4 和传统数据库进行比较 1.4.1 读时模式（Schema on Read）vs.写时模式（Schema on Write） 1.4.2 更新、事务和索引 1.5 HiveQL 1.5.1 数据类型 1.5.2 操作和函数 1.6 表 1.6.1 托管表（Managed Tables）和外部表（External Tables） 1.6.2 分区（Partitions）和桶（Buckets） 1.6.3 存储格式 1.6.4 导入数据 1.6.5 表的修改 1.6.6 表的丢弃 1.7 查询数据 1.7.1 排序（Sorting）和聚集（Aggregating） 1.7.2 MapReduce脚本 1.7.3 连接 1.7.4 子查询 1.7.5 视图（view） 1.8 用户定义函数（User-Defined Functions） 1.8.1 编写UDF 1.8.2 编写UDAF 第13章 HBase 2.1 HBasics 2.1.1 背景 2.2 概念 2.2.1 数据模型的"旋风之旅" 2.2.2 实现 2.3 安装 2.3.1 测试驱动 2.4 客户机 2.4.1 Java 2.4.2 Avro，REST，以及Thrift 2.5 示例 2.5.1 模式 2.5.2 加载数据 2.5.3 Web查询 2.6 HBase和RDBMS的比较 2.6.1 成功的服务 2.6.2 HBase 2.6.3 实例：HBase在Streamy.com的使用 2.7 Praxis 2.7.1 版本 2.7.2 HDFS 2.7.3 用户接口（UI） 2.7.4 度量（metrics） 2.7.5 模式设计 2.7.6 计数器 2.7.7 批量加载（bulkloading） 第14章 ZooKeeper 安装和运行ZooKeeper 示例 ZooKeeper中的组成员关系 创建组 加入组 列出组成员 ZooKeeper服务 数据模型 操作 实现 一致性 会话 状态 使用ZooKeeper来构建应用 配置服务 具有可恢复性的ZooKeeper应用 锁服务 生产环境中的ZooKeeper 可恢复性和性能 配置 第15章 开源工具Sqoop 获取Sqoop 一个导入的例子 生成代码 其他序列化系统 深入了解数据库导入 导入控制 导入和一致性 直接模式导入 使用导入的数据 导入的数据与Hive 导入大对象 执行导出 深入了解导出 导出与事务 导出和SequenceFile 第16章 实例分析 Hadoop 在Last.fm的应用 Last.fm：社会音乐史上的革命 Hadoop a Last.fm 用Hadoop产生图表 Track Statistics程序 总结 Hadoop和Hive在Facebook的应用 概要介绍 Hadoop a Facebook 假想的使用情况案例 Hive 问题与未来工作计划 Nutch 搜索引擎 背景介绍 数据结构 Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例 总结 Rackspace的日志处理 简史 选择Hadoop 收集和存储 日志的MapReduce模型 关于Cascading 字段、元组和管道 操作 Tap类，Scheme对象和Flow对象 Cascading实战 灵活性 Hadoop和Cascading在ShareThis的应用 总结 在Apache Hadoop上的TB字节数量级排序 使用Pig和Wukong来探索10亿数量级边的 网络图 测量社区 每个人都在和我说话：Twitter回复关系图 （度）degree 对称链接 社区提取 附录A 安装Apache Hadoop 附录B Cloudera’s Distribution for Hadoop 附录C 准备NCDC天气数据

Hibernate_Annotation中文帮助文档,中文帮助文档，编程开发，帮助文档---正如其他的ORM工具,Hibernate同样需要元数据来控制在不同数据表达形式之间的转化. 在Hibernate 2.x里,多数情况下表示映射关系的元数据保存在XML文本文件中. 还有一种方式就是Xdoclet,它可以在编译时利用Javadoc中的源码注释信息来进行预处理. 现在新的JDK标准（JDK1.5以上）也支持类似的注解功能,但相比之下很多工具对此提供了更强大更好用的支持. 以IntelliJ IDEA和Eclipse为例,这些IDE工具为JDK 5.0注解功能提供了自动完成和语法高亮功能. 注解被直接编译到字节码里,并 在运行时（对于Hibernate来讲就是启动的时候）通过反射读取这些注解, 因此外部XML文件就不再需要了. EJB3规范最终认可了透明化ORM的成功范例以及市场对于这种技术的兴趣. EJB3规范标准化了ORM的基础API而且在任何ORM持久化机制中使用元数据. Hibernate EntityManager实现了EJB3持久化规范中定义的编程接口和生命周期规则. 在Hibernate Core的基础上再结合 Hibernate Annotations就实现了一套完整(并且独立)的EJB3持久化解决方案. 你可以结合三者来使用,也可以抛开EJB3编程接口和生命周期规则而独立使用注解, 甚至只单独使用Hibernate Core. 这些都取决于项目的商业和技术上的实际需求. Hibernate允许你直接使用native APIs,如果有需要, 甚至可以直接操作JDBC和SQL. 注意本文档基于Hibernate Annotations的预览版(遵从EJB 3.0/JSR-220最终草案). 这个版本和新规范中定义的最终概念已经非常接近了.我们的目标是提供一套完整的ORM注解, 包括EJB3的标准注解以及Hibernate3的扩展（后者是EJB3规范中没有涉及到的）. 最终通过注解你可以完成任何可能的映射.

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