大數據基礎與應用

定　價：￥59.00

作　者：	趙國生，王健，宋一兵編
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	“十三五”普通高等教育規(guī)劃教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111637974	出版時間：	2019-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	287	字數：

內容簡介

　　《大數據基礎與應用》共分為12章，第1章介紹了大數據產生的背景、大數據的結構與特征、大數據相關概念、大數據可視化、大數據相關工具與發(fā)展前景。第2-9章為基礎知識部分，介紹了大數據的生態(tài)系統(tǒng)全貌，重點對計算平臺Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、計算框架MapReduce、開源數據庫HBase、典型工具NoSQL、集群計算Spark、流計算Storm和分布式協(xié)調系統(tǒng)Zookeeper等相關技術進行了詳細介紹，通過實例使讀者具備解決實際問題的能力。第10-12章為典型應用案例部分，介紹了大數據分析應用系統(tǒng)的開發(fā)過程，涵蓋了數據采集、數據分析、數據轉換和結果顯示的整個交互式大數據處理和分析流程?！洞髷祿A與應用》內容豐富、條理清晰、示例指導性強，讀者可以通過章后的習題對所學內容作進一步鞏固，熟練掌握大數據基本原理、工程應用場景及實驗分析技巧?！洞髷祿A與應用》適合作為大中專院校數據科學與大數據專業(yè)、計算機類專業(yè)的教材，也可以作為讀者自學或者科研技術人員的參考書?！洞髷祿A與應用》配套授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費注冊，審核通過后下載，或聯(lián)系編輯索取。

作者簡介

暫缺《大數據基礎與應用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章初識大數據
1．1 大數據產生的背景
1．2 大數據的結構與特征
1．2．1 大數據的結構
1．2．2 大數據的特征
1．3 大數據相關概念
1．3．1 大數據關鍵技術
1．3．2 數據類型與數據管理
1．3．3 數據倉庫
1．3．4 數據挖掘
1．4 大數據可視化
1．4．1 什么是數據可視化
1．4．2 數據可視化的工具與方法
1．4．3 數據可視化的建模
1．4．4 數據可視化分類
1．5 大數據相關工具
1．5．1 Hadoop
1．5．2 R語言
1．5．3 Python語言
1．5．4 Rapid Miner
1．5．5 Tableau
1．6 大數據時代的新機遇
1．6．1 數據價值
1．6．2 應用價值
1．6．3 發(fā)展前景
1．7 本章小結
1．8 習題
第2章大數據處理架構Hadoop
2．1 Hadoop簡介
2．2 Hadoop發(fā)展史及特點
2．3 Hadoop體系結構
2．3．1 HDFS體系結構
2．3．2 MapReduce體系結構
2．4 醌置Linux環(huán)境
2．4．1 安裝VMware12虛擬機
2．4．2 部署CentOS64位操作系統(tǒng)
2．4．3 配置網絡
2．4．4 Linux終端
2．5 Hadoop環(huán)境搭建
2．5．1 JDK安裝和測試
2．5．2 Hadoop安裝和配置
2．5．3 SSH免密碼配置
2．6 Hadoop關鍵組件
2．6．1 HDFS
2．6．2 HBase
2．6．3 MapReduce
2．6．4 Hive
2．6．5 Pig
2．6．6 Mahout
2．6．7 Zoo Keeper
2．6．8 Flume
2．6．9 Sqoop
2．6．10 Ambari
2．7 本章小結
2．8 習題
第3章分布式文件系統(tǒng)HDFS
3．1 HDFS概念
3．1．1 HDFS簡介
3．1．2 HDFS相關概念
3．2 HDFS體系結構
3．3 HDFS文件存儲機制
3．4 HDFS的數據讀寫過程
3．4．1 讀數據的過程
3．4．2 寫數據的過程
3．5 HDFS應用實踐
3．5．1 HDFS常用命令
3．5．2 HDFS的Web界面
3．5．3 HDFS常用JavaAPI及應用實例
3．6 本章小結
3．7 習題
第4章計算系統(tǒng)MapReduce
4．1 MapReduce概述
4．1．1 MapReduce簡介
4．1．2 MapReduce數據類型與格式
4．1．3 數據類型Writable接口
4．1．4 Hadoop序列化與反序列化機制
4．2 MapReduce架構
4．2．1 數據分片
4．2．2 MapReduce的集群行為
4．2．3 MapReduce作業(yè)執(zhí)行過程
4．3 MapReduce接口類
4．3．1 MapReduce輸入的處理類
4．3．2 MapReduce輸出的處理類
4．4 MapReduce應用案例——單詞計數程序
4．4．1 WordCount代碼分析
4．4．2 WordCount處理過程
4．5 本章小結
4．6 習題
……
第5章分布式數據庫HBase
第6章 NoSQL數據庫
第7章集群計算Spark
第8章流計算Storm
第9章分布式協(xié)調系統(tǒng)ZooKeeper
第10章銷售數據分析系統(tǒng)
第11章交互式數據處理
第12章協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)
附錄課后習題答案
參考文獻