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第1章 大数据概论1

1.1 大数据技术简介2

1.1.1 IT产业的发展简史2

1.1.2 大数据的主要来源4

1.1.3 数据生成的3种主要方式4

1.1.4 大数据的特点5

1.1.5 大数据的处理流程5

1.1.6 大数据的数据格式6

1.1.7 大数据的基本特征6

1.1.8 大数据的应用领域7

1.2 大数据的技术架构7

1.3 大数据的整体技术8

1.4 大数据分析的4种典型工具简介9

1.5 大数据未来发展趋势10

1.5.1 数据资源化10

1.5.2 数据科学和数据联盟的成立10

1.5.3 大数据隐私和安全问题11

1.5.4 开源软件成为推动大数据发展的动力11

1.5.5 大数据在多方位改善人们的生活12

本章小结12

习题112

第2章 大数据采集及预处理14

2.1 数据采集简介15

2.1.1 数据采集15

2.1.2 数据采集的数据来源15

2.1.3 数据采集的技术方法17

2.2 大数据的预处理18

2.3 大数据采集及预处理的主要工具20

本章小结29

习题229

第3章 大数据分析概论31

3.1 大数据分析简介32

3.1.1 大数据分析32

3.1.2 大数据分析的基本方法33

3.1.3 大数据处理流程34

3.2 大数据分析的主要技术36

3.2.1 深度学习36

3.2.2 知识计算37

3.3 大数据分析处理系统简介39

3.3.1 批量数据及处理系统39

3.3.2 流式数据及处理系统40

3.3.3 交互式数据及处理系统40

3.3.4 图数据及处理系统40

3.4 大数据分析的应用41

本章小结43

习题343

第4章 大数据可视化45

4.1 大数据可视化简介45

4.2 大数据可视化工具Tableau50

本章小结58

习题458

第5章 Hadoop概论59

5.1 Hadoop简介60

5.1.1 Hadoop简史60

5.1.2 Hadoop应用和发展趋势61

5.2 Hadoop的架构与组成62

5.2.1 Hadoop架构介绍63

5.2.2 Hadoop组成模块63

5.3 Hadoop应用分析65

本章小结66

习题566

第6章 HDFS和Common概论68

6.1 HDFS简介68

6.1.1 HDFS的相关概念69

6.1.2 HDFS特性69

6.1.3 HDFS体系结构70

6.1.4 HDFS的工作原理71

6.1.5 HDFS的相关技术73

6.2 Common简介75

本章小结76

习题677

第7章 MapReduce概论79

7.1 MapReduce简介80

7.1.1 MapReduce80

7.1.2 MapReduce功能、特征和局限性81

7.2 Map和Reduce任务83

7.3 MapReduce架构和工作流程86

7.3.1 MapReduce的架构86

7.3.2 MapReduce的工作流程87

本章小结88

习题788

第8章 NoSQL概论89

8.1 NoSQL简介90

8.1.1 NoSQL的含义90

8.1.2 NoSQL的产生90

8.1.3 NoSQL的特点90

8.2 NoSQL技术基础91

8.2.1 大数据的一致性策略92

8.2.2 大数据的分区与放置策略92

8.2.3 大数据的复制与容错技术93

8.2.4 大数据的缓存技术94

8.3 NoSQL的类型95

8.3.1 键值存储96

8.3.2 列存储96

8.3.3 面向文档存储96

8.3.4 图形存储97

8.4 典型的NoSQL工具98

8.4.1 Redis99

8.4.2 Bigtable99

8.4.3 CouchDB100

本章小结101

习题8102

第9章 Spark概论103

9.1 Spark平台104

9.1.1 Spark简介104

9.1.2 Spark发展104

9.1.3 Scala语言105

9.2 Spark与Hadoop105

9.2.1 Hadoop的局限与不足105

9.2.2 Spark的优点106

9.2.3 Spark速度比Hadoop快的原因分解106

9.3 Spark处理框架及其生态系统107

9.3.1 底层的Cluster Manager和Data Manager108

9.3.2 中间层的Spark Runtime108

9.3.3 高层的应用模块109

9.4 Spark的应用110

9.4.1 Spark的应用场景110

9.4.2 应用Spark的成功案例111

本章小结112

习题9112

第10章 云计算与大数据114

10.1 云计算简介115

10.1.1 云计算115

10.1.2 云计算与大数据的关系116

10.1.3 云计算基本特征116

10.1.4 云计算服务模式117

10.2 云计算核心技术118

10.2.1 虚拟化技术118

10.2.2 虚拟化软件及应用119

10.2.3 资源池化技术120

10.2.4 云计算部署模式122

10.3 云计算应用案例123

本章小结127

习题10127

第11章 典型大数据解决方案129

11.1 Intel大数据130

11.1.1 Intel大数据解决方案130

11.1.2 Intel大数据相关案例131

11.2 百度大数据132

11.2.1 百度大数据引擎132

11.2.2 百度大数据＋平台133

11.2.3 相关应用133

11.2.4 百度预测的使用方法135

11.3 腾讯大数据137

11.3.1 腾讯大数据解决方案137

11.3.2 相关实例139

本章小结140

习题11140

附录A 习题答案141

参考文献151