大數(shù)據(jù)導論

第 1 章  大數(shù)據(jù)概述  1
1.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及其特征  2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生  2
1.1.2 大數(shù)據(jù)的特征  2
1.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展  5
1.2.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程  5
1.2.2 國外大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略  6
1.2.3 中國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與政策  7
1.2.4 大數(shù)據(jù)立法和標準  8
1.3 大數(shù)據(jù)思維  9
1.3.1 大數(shù)據(jù)的價值  9
1.3.2 大數(shù)據(jù)的思維變革  10
1.4 大數(shù)據(jù)應用  12
1.4.1 大數(shù)據(jù)應用層次  12
1.4.2 大數(shù)據(jù)應用領域  13
1.5 大數(shù)據(jù)技術與工具  15
1.5.1 大數(shù)據(jù)處理流程  15
1.5.2 大數(shù)據(jù)行業(yè)全景圖  15
1.5.3 大數(shù)據(jù)分析平臺  17
1.5.4 大數(shù)據(jù)編程語言  18
1.6 本章小結  20
1.7 習題  20
第 2 章  大數(shù)據(jù)采集與預處理  21
2.1 概述  22
2.2 大數(shù)據(jù)的來源  23
2.3 大數(shù)據(jù)的采集方法  24
2.3.1 數(shù)據(jù)庫采集  25
2.3.2 系統(tǒng)日志采集  25
2.3.3 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集  25
2.3.4 其他數(shù)據(jù)采集  26
2.4 大數(shù)據(jù)預處理方法  27
2.4.1 數(shù)據(jù)清洗  27
2.4.2 數(shù)據(jù)集成  30
2.4.3 數(shù)據(jù)變換  30
2.5 大數(shù)據(jù)采集與預處理工具  32
2.5.1 網(wǎng)絡爬蟲 Scrapy  32
2.5.2 流數(shù)據(jù)采集 Kafka  36
2.5.3 ETL 工具 Kettle  38
2.6 本章小結  43
2.7 習題  44
第 3 章  大數(shù)據(jù)存儲與管理技術  45
3.1 大數(shù)據(jù)存儲與管理技術概述  46
3.2 分布式文件系統(tǒng)  46
3.2.1 HDFS  47
3.2.2 Ceph  53
3.2.3 GlusterFS  55
3.3 NoSQL 數(shù)據(jù)庫  57
3.3.1 鍵值數(shù)據(jù)庫  58
3.3.2 列族數(shù)據(jù)庫  59
3.3.3 文檔數(shù)據(jù)庫  62
3.3.4 圖數(shù)據(jù)庫  62
3.4 大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)  63
3.4.1 大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)概述  63
3.4.2 Dremel  64
3.5 數(shù)據(jù)倉庫  65
3.5.1 數(shù)據(jù)倉庫的特點  65
3.5.2 關系型數(shù)據(jù)倉庫體系結構  67
3.5.3 數(shù)據(jù)倉庫 Hive  68
3.5.4 數(shù)據(jù)倉庫 Impala  70
3.6 本章小結  72
3.7 習題  72
第 4 章  大數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)  73
4.1 概述  74
4.2 谷歌大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)  74
4.2.1 GFS 74
4.2.2 MapReduce  76
4.2.3 BigTable  76
4.3 分布式計算框架 Hadoop MapReduce  77
4.3.1 Hadoop MapReduce 概述  77
4.3.2 Hadoop MapReduce 應用舉例  79
4.4 快速計算框架 Spark  83
4.4.1 Spark 簡介  83
4.4.2 Spark 運行架構  86
4.4.3 Spark 的部署方式  86
4.4.4 Spark 的數(shù)據(jù)抽象 RDD  87
4.4.5 Spark MLlib  88
4.4.6 Spark Streaming  89
4.4.7 Spark SQL  91
4.4.8 Spark GraphX  92
4.5 其他大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)  94
4.5.1 圖計算系統(tǒng) Pregel 95
4.5.2 流處理系統(tǒng) Flink  96
4.6 本章小結  97
4.7 習題  97
第 5 章  大數(shù)據(jù)機器學習  98
5.1 機器學習簡介  99
5.1.1 機器學習的定義  99
5.1.2 機器學習的分類  99
5.1.3 機器學習的歷史  102
5.1.4 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系  106
5.2 數(shù)據(jù)  107
5.2.1 數(shù)據(jù)概述  107
5.2.2 帶有標簽的數(shù)據(jù)和不帶標簽的數(shù)據(jù)  107
5.2.3 訓練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)  108
5.3 有監(jiān)督學習  109
5.3.1 有監(jiān)督學習簡介  109
5.3.2 回歸  109
5.3.3 分類  112
5.3.4 常見的有監(jiān)督學習方法  114
5.4 無監(jiān)督學習  119
5.4.1 無監(jiān)督學習簡介  119
5.4.2 聚類  119
5.4.3 關聯(lián)分析  122
5.5 強化學習  123
5.5.1 強化學習簡介  123
5.5.2 強化學習主流算法  125
5.5.3 強化學習的使用場景  126
5.6 弱監(jiān)督學習  127
5.6.1 弱監(jiān)督學習簡介  127
5.6.2 弱監(jiān)督學習的分類  127
5.7 機器學習的相關資源與工具  128
5.8 本章小結  130
5.9 習題  131
第 6 章  數(shù)據(jù)可視化  132
6.1 可視化概述  133
6.1.1 可視化的含義  133
6.1.2 可視化的發(fā)展歷程  133
6.1.3 可視化的作用  134
6.2 數(shù)據(jù)可視化及其分類  135
6.2.1 科學可視化  135
6.2.2 信息可視化  136
6.2.3 可視化分析學  137
6.3 數(shù)據(jù)可視化工具  138
6.3.1 入門級工具  138
6.3.2 信息圖表工具  138
6.3.3 地圖工具  141
6.3.4 基于編程語言的可視化庫  142
6.4 本章小結  144
6.5 習題  144
第 7 章  大數(shù)據(jù)行業(yè)應用案例  145
7.1 大數(shù)據(jù)行業(yè)應用概述  146
7.2 政務大數(shù)據(jù)  146
7.3 交通大數(shù)據(jù)  150
7.3.1 人群生活模式劃分  151
7.3.2 道路擁堵模式預測  156
7.4 征信大數(shù)據(jù)  160
7.4.1 企業(yè)征信大數(shù)據(jù)應用  160
7.4.2 企業(yè)法人資產(chǎn)建模實踐  168
7.5 畫像大數(shù)據(jù)  171
7.5.1 用戶畫像概述  171
7.5.2 構建用戶畫像流程  172
7.5.3 構建用戶畫像  175
7.5.4 用戶畫像評估和使用  181
7.6 本章小結  182
7.7 習題  182
第 8 章  大數(shù)據(jù)平臺與實驗環(huán)境  183
8.1 大數(shù)據(jù)平臺與環(huán)境概述  184
8.1.1 大數(shù)據(jù)平臺簡介  184
8.1.2 搭建環(huán)境簡介  186
8.2 安裝虛擬機  186
8.3 在虛擬機中安裝 Linux 系統(tǒng)  189
8.4 為 Ubuntu 系統(tǒng)配置 Java 開發(fā)環(huán)境  191
8.5 在 Ubuntu 系統(tǒng)中安裝 Hadoop  197
8.5.1 查詢和更改主機名  198
8.5.2 更改 host 文件  199
8.5.3 認證 SSH 實現(xiàn)無密碼登錄  200
8.5.4 復制 Hadoop 2.6.0 到指定目錄并解壓  202
8.5.5 配置文件  203
8.5.7 啟動、驗證和關閉 Hadoop  211
8.6 安裝 Eclipse 和 Eclipse-hadoop-plugin  214
8.6.1 安裝 Eclipse  214
8.6.2 配置 Eclipse-hadoop-plugin 214
8.7 新建、導入、運行與調(diào)試 Hadoop 工程 216
8.7.1 新建 Hadoop 工程 216
8.7.2 導入已有的 Hadoop 工程 217
8.7.3 運行 Hadoop 工程 219
8.7.4 調(diào)試 Hadoop 工程 223
8.8 本章小結  226
8.9 習題  226
第 9 章  大數(shù)據(jù)治理  227
9.1 大數(shù)據(jù)治理體系  228
9.2 大數(shù)據(jù)法律政策  229
9.3 大數(shù)據(jù)行業(yè)標準  231
9.4 大數(shù)據(jù)治理內(nèi)容  234
9.5 大數(shù)據(jù)倫理風險  237
9.6 本章小結  240
9.7 習題  240
主要參考文獻 241