大數據技術與應用

前言Ⅰ
第1章大數據概論
1.1大數據技術簡介
1.1.1IT產業(yè)的發(fā)展簡史
1.1.2大數據的主要來源
1.1.3數據生成的3種主要方式
1.1.4大數據的特點
1.1.5大數據的處理流程
1.1.6大數據的數據格式
1.1.7大數據的基本特征
1.1.8大數據的應用領域
1.2大數據的技術架構
1.3大數據的整體技術
1.4大數據分析的4種典型工具簡介
1.5大數據未來發(fā)展趨勢
1.5.1數據資源化
1.5.2數據科學和數據聯(lián)盟的成立
1.5.3大數據隱私和安全問題
1.5.4開源軟件成為推動大數據發(fā)展的動力
1.5.5大數據在多方位改善人們的生活
本章小結
習題1
第2章大數據采集及預處理
2.1數據采集簡介
2.1.1數據采集
2.1.2數據采集的數據來源
2.1.3數據采集的技術方法
2.2大數據的預處理
2.3大數據采集及預處理的主要工具
本章小結
習題2
第3章大數據分析概論
3.1大數據分析簡介
3.1.1大數據分析
3.1.2大數據分析的基本方法
3.1.3大數據處理流程
3.2大數據分析的主要技術
3.2.1深度學習
3.2.2知識計算
3.3大數據分析處理系統(tǒng)簡介
3.3.1批量數據及處理系統(tǒng)
3.3.2流式數據及處理系統(tǒng)
3.3.3交互式數據及處理系統(tǒng)
3.3.4圖數據及處理系統(tǒng)
3.4大數據分析的應用
本章小結
習題3
第4章大數據可視化
4.1大數據可視化簡介
4.2大數據可視化工具Tableau
本章小結
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的架構與組成
5.2.1Hadoop架構介紹
5.2.2Hadoop組成模塊
5.3Hadoop應用分析
本章小結
習題5
第6章HDFS和Common概論
6.1HDFS簡介
6.1.1HDFS的相關概念
6.1.2HDFS特性
6.1.3HDFS體系結構
6.1.4HDFS的工作原理
6.1.5HDFS的相關技術
6.2Common簡介
本章小結
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架構和工作流程
7.3.1MapReduce的架構
7.3.2MapReduce的工作流程
本章小結
習題7
第8章NoSQL概論
8.1NoSQL簡介
8.1.1NoSQL的含義
8.1.2NoSQL的產生
8.1.3NoSQL的特點
8.2NoSQL技術基礎
8.2.1大數據的一致性策略
8.2.2大數據的分區(qū)與放置策略
8.2.3大數據的復制與容錯技術
8.2.4大數據的緩存技術
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
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
習題9
第10章云計算與大數據
10.1云計算簡介
10.1.1云計算
10.1.2云計算與大數據的關系
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
10.2.1虛擬化技術
10.2.2虛擬化軟件及應用
10.2.3資源池化技術
10.2.4云計算部署模式
10.3云計算應用案例
本章小結
習題10
第11章典型大數據解決方案
11.1Intel大數據
11.1.1Intel大數據解決方案
11.1.2Intel大數據相關案例
11.2百度大數據
11.2.1百度大數據引擎
11.2.2百度大數據+平臺
11.2.3相關應用
11.2.4百度預測的使用方法
11.3騰訊大數據
11.3.1騰訊大數據解決方案
11.3.2相關實例
本章小結
習題11
附錄A習題答案
參考文獻