大數(shù)據(jù)技術體系與開源生態(tài)

目錄：
第　一篇 大數(shù)據(jù)技術體系與開源生態(tài)概述
第　1章 大數(shù)據(jù)技術體系概述　3
1．1　大數(shù)據(jù)技術的主要內(nèi)容　3
1．2　大數(shù)據(jù)開源框架　4
1．2．1　大數(shù)據(jù)獲取技術　4
1．2．2　大數(shù)據(jù)管理技術　5
1．2．3　大數(shù)據(jù)處理技術　5
1．2．4　大數(shù)據(jù)安全與治理技術　5
1．2．5　大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術　6
1．2．6　大數(shù)據(jù)可視化技術　6
1．3　本章小結(jié)　7
第　2章 開源生態(tài)與代碼托管平臺簡介　8
2．1　開源和開源軟件的簡介　8
2．1．1　開源的簡介　8
2．1．2　開源軟件的簡介　8
2．2　開源代碼托管平臺——GitHub　9
2．3　本章小結(jié)　10
第3章　大數(shù)據(jù)開源生態(tài)的介紹　11
3．　1 Apache軟件基金會　11
3．1．1　發(fā)展歷史　11
3．1．2　主要參與者　12
3．1．3　開源項目　13
3．2　Linux 基金會　14
3．2．1　發(fā)展歷史　15
3．2．2　主要參與者　15
3．2．3　開源項目　17
3．3　開源中國　18
3．3．1　發(fā)展歷史　18
3．3．2　主要參與者　19
3．4　本章小結(jié)　19
第4章　云計算開源生態(tài)的介紹　20
4．1　OpenStack 基金會　20
4．1．1　發(fā)展歷史　21
4．1．2　主要參與者　21
4．1．3　開源項目　22
4．2　Cloud Native Computing Foundation　23
4．2．1　發(fā)展歷史　23
4．2．2　主要參與者　23
4．2．3　開源項目　25
4．3　本章小結(jié)　25
第二篇　大數(shù)據(jù)獲取技術
第5章　消息隊列相關技術　29
5．1　ZeroMQ　29
5．1．1　技術概況　29
5．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　30
5．1．3　軟件架構(gòu)　31
5．1．4　應用場景　33
5．2　RabbitMQ　34
5．2．1　技術概況　34
5．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　35
5．2．3　軟件架構(gòu)　36
5．2．4　應用場景　38
5．3　Active MQ　40
5．3．1　技術概況　40
5．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　40
5．3．3　軟件架構(gòu)　42
5．3．4　應用場景　43
5．4　Apache Kafka　44
5．4．1　技術概況　44
5．4．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　45
5．4．3　軟件架構(gòu)　46
5．4．4　應用場景　47
5．5　本章小結(jié)　50
第三篇　大數(shù)據(jù)管理技術
第6章　數(shù)據(jù)庫相關技術　53
6．1　傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫　53
6．1．1　MySQL　53
6．1．2　PostgreSQL　60
6．2　文檔型數(shù)據(jù)庫　65
6．2．1　MongoDB　65
6．2．2　Apache CouchDB　69
6．3　列存儲數(shù)據(jù)庫　73
6．3．1　Vertica　73
6．3．2　Apache HBase　76
6．4　鍵/值對型數(shù)據(jù)庫　80
6．4．1　Redis　80
6．4．2　Riak　82
6．5　圖形數(shù)據(jù)庫　85
6．5．1　Neo4j　85
6．5．2　OrientDB　90
6．5．3　InfiniteGraph　93
6．6　基于內(nèi)存的分布式文件系統(tǒng)之Alluxio　95
6．6．1　技術概況　95
6．6．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　96
6．6．3　軟件架構(gòu)　97
6．6．4　應用場景　98
6．7　數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)之ApacheTajo　99
6．7．1　技術概況　99
6．7．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　100
6．7．3　軟件架構(gòu)　101
6．7．4　應用場景　103
6．8　本章小結(jié)　105
第7章　大數(shù)據(jù)平臺資源管理技術　106
7．1　Apache ZooKeeper　106
7．1．1　技術概況　106
7．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　107
7．1．3　軟件架構(gòu)　108
7．1．4　應用場景　110
7．2　Apache Hadoop YARN　111
7．2．1　技術概況　111
7．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　112
7．2．3　軟件架構(gòu)　113
7．2．4　應用場景　116
7．3　Apache Mesos　119
7．3．1　技術概況　119
7．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　120
7．3．3　軟件架構(gòu)　120
7．3．4　應用場景　122
7．4　Apache Mnemonic　123
7．4．1　技術概況　123
7．4．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　124
7．5　本章小結(jié)　125
第四篇　大數(shù)據(jù)處理技術
第8章　開源批處理平臺　129
8．1　Apache Hadoop　129
8．1．1　技術概況　129
8．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　130
8．1．3　軟件架構(gòu)　131
8．1．4　應用場景　136
8．2　Apache Spark　142
8．2．1　技術概況　142
8．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　142
8．2．3　軟件架構(gòu)　144
8．2．4　應用場景　146
8．3　Apache Kylin　150
8．3．　1 技術概況　150
8．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　150
8．3．3　軟件架構(gòu)　152
8．3．4　應用場景　153
8．4　本章小結(jié)　159
第9章　開源實時處理平臺　160
9．1　Apache Storm　160
9．1．1　技術概況　160
9．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　161
9．1．3　軟件架構(gòu)　162
9．1．4　應用場景　163
9．2　Apache Spark Streaming　169
9．2．1　技術概況　169
9．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　170
9．2．3　軟件架構(gòu)　170
9．2．4　應用場景　171
9．3　Apache Flink　173
9．3．1　技術概況　173
9．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　174
9．3．3　軟件架構(gòu)　175
9．3．4　應用場景　176
9．4　Apache Beam　179
9．4．1　技術概況　179
9．4．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　180
9．4．3　軟件架構(gòu)　181
9．4．4　應用場景　182
9．5　Apache Apex　186
9．5．1　技術概況　186
9．5．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　187
9．5．3　軟件架構(gòu)　188
9．5．4　應用場景　191
9．6　本章小結(jié)　194
第五篇　大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術
第　10章 開源數(shù)據(jù)分析平臺　199
10．1　Apache Mahout　199
10．1．1　技術概況　199
10．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　200
10．1．3　應用場景　202
10．2　Apache Spark MLlib　204
10．2．1　技術概況　204
10．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　204
10．2．3　軟件架構(gòu)　205
10．2．4　應用場景　207
10．3　Apache Lens　208
10．3．1　技術概況　208
10．3．2　發(fā)展近況及技術優(yōu)勢　209
10．3．3　軟件架構(gòu)　213
10．3．4　應用場景　214
10．4　Scikit-Learn　217
10．4．1　技術概況　217
10．4．2　發(fā)展近況與技術優(yōu)勢　217
10．4．3　軟件架構(gòu)　218
10．4．4　應用場景　220
10．5　本章小結(jié)　223
第　11章 開源深度學習平臺　225
11．1　TensorFlow　225
11．1．1　技術概況　225
11．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　226
11．1．3　軟件架構(gòu)　226
11．1．4　應用場景　230
11．2　Tensorflow Lite　233
11．2．1　技術概況　233
11．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　233
11．2．3　軟件架構(gòu)　234
11．3　Caffe　237
11．3．1　技術概述　237
11．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　237
11．3．3　軟件架構(gòu)　239
11．3．4　應用場景　241
11．4　PyTorch　243
11．4．1　技術概況　243
11．4．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　243
11．4．3　軟件架構(gòu)　245
11．4．4　應用場景　247
11．5　本章小結(jié)　248
第六篇　大數(shù)據(jù)可視化與交互技術
第　12章 主流大數(shù)據(jù)可視化與交互工具　251
12．1　Tableau　251
12．1．1　技術概況　251
12．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　252
12．1．3　軟件架構(gòu)　255
12．1．4　應用場景　256
12．2　Apache Zeppelin　260
12．2．1　技術概況　260
12．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　261
12．2．3　軟件架構(gòu)　262
12．2．4　應用場景　263
12．3　本章小結(jié)　266
第　13章 其他大數(shù)據(jù)可視化與交互工具　267
13．1　Jaspersoft Community　267
13．1．1　技術概況　267
13．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　268
13．1．3　軟件架構(gòu)　270
13．1．4　應用場景　271
13．2　BIRT　274
13．2．1　技術概況　274
13．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　275
13．2．3　軟件架構(gòu)　278
13．2．4　應用場景　280
13．3　KNIME　281
13．3．1　技術概況　281
13．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　281
13．3．3　軟件架構(gòu)　283
13．3．4　應用場景　285
13．4　本章小結(jié)　285
第七篇　大數(shù)據(jù)安全與治理技術
第　14章 大數(shù)據(jù)治理技術　289
14．1　Apache Falcon　289
14．1．1　技術概況　290
14．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　290
14．1．3　軟件架構(gòu)　292
14．1．4　應用場景　294
14．2　Apache Atlas　297
14．2．1　技術概況　298
14．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　301
14．2．3　軟件架構(gòu)　306
14．3　本章小結(jié)　314
第　15章 大數(shù)據(jù)安全技術　316
15．1　Apache Ranger　316
15．1．1　技術概況　316
15．1．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　318
15．1．3　軟件架構(gòu)　321
15．1．4　應用場景　322
15．2　Apache Sentry　324
15．2．1　技術概況　324
15．2．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　326
15．2．3　軟件架構(gòu)　332
15．3　Apache Kerberos　334
15．3．1　技術概況　335
15．3．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　336
15．3．3　軟件架構(gòu)　337
15．4　Apache Metron　339
15．4．1　技術概況　339
15．4．2　發(fā)展近況及技術優(yōu)勢　340
15．4．3　軟件架構(gòu)　344
15．5　Hyperledger　346
15．5．1　技術概況　346
15．5．2　發(fā)展近況和技術優(yōu)勢　347
15．5．3　軟件架構(gòu)　348
15．5．4　應用場景　349
15．6　本章小結(jié)　351
結(jié)束語　353
名詞索引 355