大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論（第2版）

第2版前言
第1版前言

第1章 緒論1
1.1 認識大數(shù)據(jù)1
1.1.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的歷史必然1
1.1.2 大數(shù)據(jù)概念和特征2
1.1.3 大數(shù)據(jù)生命周期4
1.1.4 大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與云計算之間的
關(guān)系6
1.2 大數(shù)據(jù)時代帶來的變化6
1.2.1 決策方式6
1.2.2 計算方式6
1.2.3 思維方式7
1.3 大數(shù)據(jù)價值8
1.3.1 增加額外收入9
1.3.2 減少支出9
1.3.3 降低風(fēng)險9
1.3.4 參照系9
1.4 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)及崗位10
1.4.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈條10
1.4.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)分析11
1.4.3 大數(shù)據(jù)崗位12
1.5 虛擬機13
1.5.1 安裝虛擬機13
1.5.2 安裝CentOS15
1.5.3 安裝虛擬機常見問題20
1.5.4 大數(shù)據(jù)實驗平臺概述21
1.6 Linux操作系統(tǒng)22
1.6.1 Linux版本22
1.6.2 Linux 系統(tǒng)目錄結(jié)構(gòu)23
1.6.3 文本編輯器vi24
1.6.4 文件權(quán)限解讀24
1.6.5 Linux系統(tǒng)常用命令25
習(xí)題127
實驗：Linux實驗29
第2章 大數(shù)據(jù)生態(tài)30
2.1 認識Hadoop30
2.2 部署Hadoop30
2.2.1 Hadoop安裝模式30
2.2.2 單節(jié)點偽分布模式安裝31
2.2.3 多節(jié)點偽分布模式安裝32
2.3 HDFS38
2.3.1 HDFS體系結(jié)構(gòu)39
2.3.2 HDFS存儲原理41
2.3.3 HDFS實戰(zhàn)41
2.4 MapReduce44
2.4.1 MapReduce邏輯結(jié)構(gòu)44
2.4.2 MapReduce實戰(zhàn)45
2.5 Zookeeper47
2.5.1 Zookeeper集群47
2.5.2 部署Zookeeper47
習(xí)題249
實驗：HDFS操作52
第3章 大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理53
3.1 數(shù)據(jù)53
3.1.1 數(shù)據(jù)是什么53
3.1.2 數(shù)據(jù)分類54
3.1.3 度量和維度55
3.2 數(shù)據(jù)采集56
3.2.1 數(shù)據(jù)采集概述56
3.2.2 數(shù)據(jù)采集工具56
3.3 日志采集組件Flume60
3.3.1 Flume結(jié)構(gòu)60
3.3.2 Flume部署62
3.3.3 Flume實戰(zhàn)63
3.4 數(shù)據(jù)清洗68
3.4.1 缺失值處理68
3.4.2 異常值處理69
3.4.3 數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)71
3.5 數(shù)據(jù)變換74
3.5.1 規(guī)范化74
3.5.2 數(shù)據(jù)透視表76
3.5.3 列聯(lián)表78
3.5.4 聚合表78
3.5.5 特征編碼79
習(xí)題379
第4章 大數(shù)據(jù)管理82
4.1 數(shù)據(jù)管理概述82
4.2 大數(shù)據(jù)管理NoSQL83
4.2.1 NoSQL概述83
4.2.2 NoSQL分類及主要產(chǎn)品83
4.3 列式數(shù)據(jù)庫HBase85
4.3.1 HBase模型85
4.3.2 HBase系統(tǒng)架構(gòu)85
4.3.3 HBase應(yīng)用場景88
4.4 HBase實戰(zhàn)89
4.4.1 HBase部署89
4.4.2 HBase Shell基本操作91
4.4.3 HBase Shell應(yīng)用案例94
習(xí)題496
實驗：HBase基本操作97
第5章 數(shù)據(jù)可視化98
5.1 數(shù)據(jù)可視化概述98
5.2 常用圖形99
5.3 可視化設(shè)計\\105
5.3.1 數(shù)據(jù)可視化圖形選擇建議106
5.3.2 用數(shù)據(jù)講故事106
5.4 數(shù)據(jù)可視化工具111
5.4.1 FineReport111
5.4.2 ECharts113
5.4.3 Tableau114
習(xí)題5115
第6章 大數(shù)據(jù)分析117
6.1 大數(shù)據(jù)分析概述117
6.1.1 數(shù)據(jù)分析概念117
6.1.2 數(shù)據(jù)分析流程118
6.1.3 數(shù)據(jù)分析師的基本技能和素養(yǎng)119
6.2 業(yè)務(wù)理解124
6.2.1 業(yè)務(wù)理解概述124
6.2.2 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化125
6.3 數(shù)據(jù)認知126
6.3.1 描述性分析126
6.3.2 對比分析126
6.3.3 細分分析128
6.3.4 交叉分析129
6.3.5 相關(guān)分析129
6.4 分析指標設(shè)計131
6.4.1 設(shè)計指標技巧131
6.4.2 如何設(shè)計指標131
6.5 數(shù)據(jù)建模133
6.6 內(nèi)存計算引擎Spark134
6.6.1 Spark概述134
6.6.2 Spark結(jié)構(gòu)135
6.6.3 Spark部署137
6.6.4 Spark實戰(zhàn)140
6.7 數(shù)據(jù)倉庫Hive143
6.7.1 數(shù)據(jù)倉庫概述143
6.7.2 Hive設(shè)計特點143
6.7.3 Hive系統(tǒng)架構(gòu)143
6.7.4 Hive部署144
6.7.5 Hive實戰(zhàn)146
習(xí)題6149
實驗：Hive實驗151
第7章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用153
7.1 零售業(yè)大數(shù)據(jù)153
7.1.1 市場營銷153
7.1.2 商品管理156
7.1.3 運營管理157
7.1.4 供應(yīng)鏈管理158
7.1.5 商業(yè)模式159
7.2 交通大數(shù)據(jù)159
7.2.1 道路運輸安全事故預(yù)警160
7.2.2 城市道路交通信號燈智能調(diào)時160
7.2.3 繪制實時路況信息圖161
7.2.4 停車管理161
7.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)162
7.3.1 大數(shù)據(jù)電子病歷162
7.3.2 大數(shù)據(jù)與流行病防控163
7.3.3 基因測序—精準治癌正在成為
現(xiàn)實164
7.4 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)164
7.4.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)成165
7.4.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用167
7.4.3 智慧畜牧業(yè)170
7.4.4 水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測172
7.4.5 食品溯源172
7.5 環(huán)保大數(shù)據(jù)173
7.5.1 多維度的環(huán)保數(shù)據(jù)整合173
7.5.2 環(huán)保數(shù)據(jù)服務(wù)接口174
7.5.3 環(huán)保數(shù)據(jù)可視化175
7.6 教育大數(shù)據(jù)175
7.6.1 教育大數(shù)據(jù)特點175
7.6.2 教育大數(shù)據(jù)作用176
7.6.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用于教育行業(yè)十大
案例177
7.6.4 教育大數(shù)據(jù)技術(shù)179
7.7 政府大數(shù)據(jù)180
7.7.1 政府主要部門的數(shù)據(jù)內(nèi)容及
數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)價值180
7.7.2 政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例181
7.8 工業(yè)大數(shù)據(jù)184
7.8.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概述184
7.8.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)185
7.8.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造185
7.8.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例186
習(xí)題7187
第8章 大數(shù)據(jù)安全188
8.1 大數(shù)據(jù)安全的重要意義188
8.2 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)189
8.3 大數(shù)據(jù)安全技術(shù)190
8.4 大數(shù)據(jù)安全保障體系194
習(xí)題8195
附錄196
附錄A 大數(shù)據(jù)運維“1+X”
考證樣卷（初級）196
附錄B 數(shù)據(jù)分析“1+X”
考證樣