大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用

前言Ⅰ
第1章大數(shù)據(jù)概論
1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介
1.1.1IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展簡史
1.1.2大數(shù)據(jù)的主要來源
1.1.3數(shù)據(jù)生成的3種主要方式
1.1.4大數(shù)據(jù)的特點
1.1.5大數(shù)據(jù)的處理流程
1.1.6大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式
1.1.7大數(shù)據(jù)的基本特征
1.1.8大數(shù)據(jù)的應用領(lǐng)域
1.2大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)
1.3大數(shù)據(jù)的整體技術(shù)
1.4大數(shù)據(jù)分析的4種典型工具簡介
1.5大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢
1.5.1數(shù)據(jù)資源化
1.5.2數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立
1.5.3大數(shù)據(jù)隱私和安全問題
1.5.4開源軟件成為推動大數(shù)據(jù)發(fā)展的動力
1.5.5大數(shù)據(jù)在多方位改善人們的生活
本章小結(jié)
習題1
第2章大數(shù)據(jù)采集及預處理
2.1數(shù)據(jù)采集簡介
2.1.1數(shù)據(jù)采集
2.1.2數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來源
2.1.3數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方法
2.2大數(shù)據(jù)的預處理
2.3大數(shù)據(jù)采集及預處理的主要工具
本章小結(jié)
習題2
第3章大數(shù)據(jù)分析概論
3.1大數(shù)據(jù)分析簡介
3.1.1大數(shù)據(jù)分析
3.1.2大數(shù)據(jù)分析的基本方法
3.1.3大數(shù)據(jù)處理流程
3.2大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)
3.2.1深度學習
3.2.2知識計算
3.3大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)簡介
3.3.1批量數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)
3.3.2流式數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)
3.3.3交互式數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)
3.3.4圖數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)
3.4大數(shù)據(jù)分析的應用
本章小結(jié)
習題3
第4章大數(shù)據(jù)可視化
4.1大數(shù)據(jù)可視化簡介
4.2大數(shù)據(jù)可視化工具Tableau
本章小結(jié)
習題4
第5章Hadoop概論
5.1Hadoop簡介
5.1.1Hadoop簡史
5.1.2Hadoop應用和發(fā)展趨勢
5.2Hadoop的架構(gòu)與組成
5.2.1Hadoop架構(gòu)介紹
5.2.2Hadoop組成模塊
5.3Hadoop應用分析
本章小結(jié)
習題5
第6章HDFS和Common概論
6.1HDFS簡介
6.1.1HDFS的相關(guān)概念
6.1.2HDFS特性
6.1.3HDFS體系結(jié)構(gòu)
6.1.4HDFS的工作原理
6.1.5HDFS的相關(guān)技術(shù)
6.2Common簡介
本章小結(jié)
習題6
第7章MapReduce概論
7.1MapReduce簡介
7.1.1MapReduce
7.1.2MapReduce功能、特征和局限性
7.2Map和Reduce任務
7.3MapReduce架構(gòu)和工作流程
7.3.1MapReduce的架構(gòu)
7.3.2MapReduce的工作流程
本章小結(jié)
習題7
第8章NoSQL概論
8.1NoSQL簡介
8.1.1NoSQL的含義
8.1.2NoSQL的產(chǎn)生
8.1.3NoSQL的特點
8.2NoSQL技術(shù)基礎(chǔ)
8.2.1大數(shù)據(jù)的一致性策略
8.2.2大數(shù)據(jù)的分區(qū)與放置策略
8.2.3大數(shù)據(jù)的復制與容錯技術(shù)
8.2.4大數(shù)據(jù)的緩存技術(shù)
8.3NoSQL的類型
8.3.1鍵值存儲
8.3.2列存儲
8.3.3面向文檔存儲
8.3.4圖形存儲
8.4典型的NoSQL工具
8.4.1Redis
8.4.2Bigtable
8.4.3CouchDB
本章小結(jié)
習題8
第9章Spark概論
9.1Spark平臺
9.1.1Spark簡介
9.1.2Spark發(fā)展
9.1.3Scala語言
9.2Spark與Hadoop
9.2.1Hadoop的局限與不足
9.2.2Spark的優(yōu)點
9.2.3Spark速度比Hadoop快的原因分解
9.3Spark處理框架及其生態(tài)系統(tǒng)
9.3.1底層的Cluster Manager和Data Manager
9.3.2中間層的Spark Runtime
9.3.3高層的應用模塊
9.4Spark的應用
9.4.1Spark的應用場景
9.4.2應用Spark的成功案例
本章小結(jié)
習題9
第10章云計算與大數(shù)據(jù)
10.1云計算簡介
10.1.1云計算
10.1.2云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
10.1.3云計算基本特征
10.1.4云計算服務模式
10.2云計算核心技術(shù)
10.2.1虛擬化技術(shù)
10.2.2虛擬化軟件及應用
10.2.3資源池化技術(shù)
10.2.4云計算部署模式
10.3云計算應用案例
本章小結(jié)
習題10
第11章典型大數(shù)據(jù)解決方案
11.1Intel大數(shù)據(jù)
11.1.1Intel大數(shù)據(jù)解決方案
11.1.2Intel大數(shù)據(jù)相關(guān)案例
11.2百度大數(shù)據(jù)
11.2.1百度大數(shù)據(jù)引擎
11.2.2百度大數(shù)據(jù)+平臺
11.2.3相關(guān)應用
11.2.4百度預測的使用方法
11.3騰訊大數(shù)據(jù)
11.3.1騰訊大數(shù)據(jù)解決方案
11.3.2相關(guān)實例
本章小結(jié)
習題11
附錄A習題答案
參考文獻