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商品簡介
目次
商品簡介
本書是《網絡工程師教育叢書》的第7冊，介紹和討論大數據的基礎知識、技術原理和應用。全書內容分為6章，包括緒論、大數據采集和預處理、大數據存儲與管理、大數據分析與計算、大數據可視化和大數據應用。本書既介紹大數據技術基礎知識，又將這些知識與具體應用有機結合起來，並借助可視化圖表深入剖析大數據技術原理和洞見數據價值的方法。各章均配有練習、本章小結及小測驗，以便理解掌握重要知識點。另外，考慮到大數據技術涉及許多新名詞和專業性極強的詞匯，書末以附錄形式給出了相關術語的注釋，以方便讀者查閱。
目次
目 錄
第一章 緒論 (1)
概述 (1)
第一節 大數據的概念 (1)
何謂大數據 (2)
大數據結構類型 (6)
大數據的作用和影響 (8)
練習 (9)
第二節 大數據分析和計算 (9)
大數據分析計算的意義 (10)
大數據計算的特點 (11)
大數據計算系統架構 (12)
練習 (16)
第三節 大數據技術體系 (17)
大數據技術棧 (17)
大數據計算支撐技術 (20)
Hadoop生態系統 (28)
練習 (30)
第四節 Hadoop平臺構建 (30)
Hadoop 集群配置 (30)
Hadoop的安裝與運行 (32)
練習 (39)
本章小結 (39)
第二章 大數據采集和預處理 (41)
概述 (41)
第一節 大數據采集 (41)
大數據采集的基本概念 (42)
大數據采集的技術和方法 (45)
大數據采集工具的設計 (48)
練習 (50)
第二節 互聯網數據采集 (51)
基於網絡爬蟲的數據采集 (51)
系統日誌採集 (59)
日誌數據采集示例 (63)
練習 (67)
第三節 大數據清洗 (68)
數據質量問題 (68)
大數據清洗的對象 (70)
大數據清洗的基本方法 (71)
日誌文件數據清洗示例 (73)
練習 (75)
第四節 大數據采集和預處理工具 (76)
Apache Flume (76)
Splunk Forwarder (83)
國內常見的大數據處理軟件 (84)
練習 (86)
本章小結 (86)
第三章 大數據存儲與管理 (88)
概述 (88)
第一節 分布式存儲系統 (89)
集中式存儲 (89)
分布式存儲 (90)
練習 (95)
第二節 Hadoop分布式文件系統(HDFS) (96)
HDFS的相關概念 (96)
HDFS的系統架構 (100)
HDFS的存儲機制 (102)
HDFS的數據讀寫過程 (104)
HDFS應用編程 (106)
練習 (114)
第三節 非關系數據庫(NoSQL) (115)
NoSQL概述 (115)
NoSQL的技術基礎 (118)
NoSQL的數據存儲類型 (120)
典型的NoSQL工具 (125)
練習 (132)
第四節 分布式數據庫HBase (132)
HBase系統結構 (133)
HBase數據模型與存儲 (138)
HBase數據讀寫 (144)
HBase應用編程 (145)
練習 (152)
本章小結 (153)
第四章 大數據分析與計算 (156)
概述 (156)
第一節 大數據分析 (156)
何謂大數據分析 (157)
大數據分析的類別 (158)
大數據分析的基本方法 (160)
練習 (166)
第二節 大數據挖掘 (167)
數據關聯分析 (168)
數據聚類分析 (169)
數據分類與預測 (177)
練習 (181)
第三節 大數據處理系統(MapReduce/Spark) (182)
MapReduce (182)
Spark (191)
練習 (202)
第四節 Spark應用示例 (203)
Spark配置及運行 (203)
Spark的Scala編程 (208)
Spark的主要應用場景 (210)
練習 (211)
本章小結 (211)
第五章 大數據可視化 (214)
第一節 可視化基礎知識 (214)
數據可視化 (215)
大數據可視化 (217)
大數據可視化設計 (220)
練習 (222)
第二節 可視化分析研發資源與工具 (222)
信息圖表工具 (223)
時間線工具 (225)
地圖工具 (226)
可視化分析研發資源與編程語言 (227)
練習 (229)
第三節 大數據可視化應用 (229)
基於Web的數據可視化 (229)
文本數據可視化 (234)
社交網絡可視化 (235)
練習 (236)
本章小結 (237)
第六章 大數據應用 (239)
第一節 大數據查詢 (239)
大數據查詢分析引擎 (239)
基於Spark的大數據實時查詢 (245)
大數據查詢實例及其技術發展 (248)
練習 (249)
第二節 大數據應用與發展 (249)
大數據的社會價值 (249)
大數據應用場景 (252)
大數據應用發展趨勢 (257)
練習 (259)
第三節 大數據隱私與安全 (259)
大數據應用中的安全 (260)
大數據安全技術 (261)
大數據安全與隱私保護措施 (264)
練習 (265)
本章小結 (265)
附錄A 課程測驗 (267)
附錄B 術語表 (270)
參考文獻 (278)
第一章 緒論 (1)
概述 (1)
第一節 大數據的概念 (1)
何謂大數據 (2)
大數據結構類型 (6)
大數據的作用和影響 (8)
練習 (9)
第二節 大數據分析和計算 (9)
大數據分析計算的意義 (10)
大數據計算的特點 (11)
大數據計算系統架構 (12)
練習 (16)
第三節 大數據技術體系 (17)
大數據技術棧 (17)
大數據計算支撐技術 (20)
Hadoop生態系統 (28)
練習 (30)
第四節 Hadoop平臺構建 (30)
Hadoop 集群配置 (30)
Hadoop的安裝與運行 (32)
練習 (39)
本章小結 (39)
第二章 大數據采集和預處理 (41)
概述 (41)
第一節 大數據采集 (41)
大數據采集的基本概念 (42)
大數據采集的技術和方法 (45)
大數據采集工具的設計 (48)
練習 (50)
第二節 互聯網數據采集 (51)
基於網絡爬蟲的數據采集 (51)
系統日誌採集 (59)
日誌數據采集示例 (63)
練習 (67)
第三節 大數據清洗 (68)
數據質量問題 (68)
大數據清洗的對象 (70)
大數據清洗的基本方法 (71)
日誌文件數據清洗示例 (73)
練習 (75)
第四節 大數據采集和預處理工具 (76)
Apache Flume (76)
Splunk Forwarder (83)
國內常見的大數據處理軟件 (84)
練習 (86)
本章小結 (86)
第三章 大數據存儲與管理 (88)
概述 (88)
第一節 分布式存儲系統 (89)
集中式存儲 (89)
分布式存儲 (90)
練習 (95)
第二節 Hadoop分布式文件系統(HDFS) (96)
HDFS的相關概念 (96)
HDFS的系統架構 (100)
HDFS的存儲機制 (102)
HDFS的數據讀寫過程 (104)
HDFS應用編程 (106)
練習 (114)
第三節 非關系數據庫(NoSQL) (115)
NoSQL概述 (115)
NoSQL的技術基礎 (118)
NoSQL的數據存儲類型 (120)
典型的NoSQL工具 (125)
練習 (132)
第四節 分布式數據庫HBase (132)
HBase系統結構 (133)
HBase數據模型與存儲 (138)
HBase數據讀寫 (144)
HBase應用編程 (145)
練習 (152)
本章小結 (153)
第四章 大數據分析與計算 (156)
概述 (156)
第一節 大數據分析 (156)
何謂大數據分析 (157)
大數據分析的類別 (158)
大數據分析的基本方法 (160)
練習 (166)
第二節 大數據挖掘 (167)
數據關聯分析 (168)
數據聚類分析 (169)
數據分類與預測 (177)
練習 (181)
第三節 大數據處理系統(MapReduce/Spark) (182)
MapReduce (182)
Spark (191)
練習 (202)
第四節 Spark應用示例 (203)
Spark配置及運行 (203)
Spark的Scala編程 (208)
Spark的主要應用場景 (210)
練習 (211)
本章小結 (211)
第五章 大數據可視化 (214)
第一節 可視化基礎知識 (214)
數據可視化 (215)
大數據可視化 (217)
大數據可視化設計 (220)
練習 (222)
第二節 可視化分析研發資源與工具 (222)
信息圖表工具 (223)
時間線工具 (225)
地圖工具 (226)
可視化分析研發資源與編程語言 (227)
練習 (229)
第三節 大數據可視化應用 (229)
基於Web的數據可視化 (229)
文本數據可視化 (234)
社交網絡可視化 (235)
練習 (236)
本章小結 (237)
第六章 大數據應用 (239)
第一節 大數據查詢 (239)
大數據查詢分析引擎 (239)
基於Spark的大數據實時查詢 (245)
大數據查詢實例及其技術發展 (248)
練習 (249)
第二節 大數據應用與發展 (249)
大數據的社會價值 (249)
大數據應用場景 (252)
大數據應用發展趨勢 (257)
練習 (259)
第三節 大數據隱私與安全 (259)
大數據應用中的安全 (260)
大數據安全技術 (261)
大數據安全與隱私保護措施 (264)
練習 (265)
本章小結 (265)
附錄A 課程測驗 (267)
附錄B 術語表 (270)
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