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大數據技術基礎應用教程

大數據技術基礎應用教程

作者：周奇
出版社：清華大學出版社出版時間：2020-11-01
開本： 其他 頁數： 216
中 圖 價:¥22.5(4.9折) 定價  ¥46.0 登錄后可看到會員價
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大數據技術基礎應用教程 版權信息

  • ISBN：9787302561651
  • 條形碼：9787302561651 ; 978-7-302-56165-1
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

大數據技術基礎應用教程 本書特色

對于在校大學生而言，大數據導論是一門理論性很強的課程。大數據技術對個人的綜合能力要求較高，但初學者 還不知道如何進入大數據殿堂，因此，本書就為讀者打開大數據領域的大門，幫助初學者建立大數據的基本概念、了解大數據基礎技術。在讀者掌握了這些基礎知識之后，再進行深入淺出的講解，使讀者可以在掌握大數據各項技術的基礎上，對大數據有全面和宏觀的認識。 本書較為全面地介紹大數據的基礎知識和相關技術，詳述大數據的軟件架構、存儲、計算、分析、可視化、安全及機器學習等內容。全書共8章，分別介紹大數據基礎、大數據軟件架構、大數據存儲、大數據計算、大數據分析、大數據可視化、大數據安全、大數據機器學習等內容，每章內容之后還提供實驗與思考，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。

大數據技術基礎應用教程 內容簡介

全書以理論夠用、實用，實踐為的原則，采用案例方式講授大數據技術基礎的應用，使讀者能夠快速、輕松地掌握大數據技術基礎。內容包括大數據概述；大數據處理架構Hadoop；分布式文件系統(tǒng)HDFS；分布式數據庫HBase；NoSQL數據庫；云數據庫；MapReduce；Hadoop再探討；Spark；流計算；圖計算；數據可視化；等基本原理和應用技術整合。

大數據技術基礎應用教程 目錄

目錄

章大數據基礎1
1．1什么是大數據1
1．1．1大數據的發(fā)展歷程1
1．1．2大數據的定義2
1．2大數據的特征2
1．2．1Volume(數量)3
1．2．2Variety(種類)3
1．2．3Velocity(速度)3
1．2．4Value(價值)4
1．2．5Veracity(真實性)4
1．3大數據的關鍵技術4
1．3．1大數據采集技術4
1．3．2大數據預處理技術7
1．3．3大數據存儲及管理技術7
1．3．4大數據分析及挖掘技術8
1．3．5大數據展現和應用技術9
1．4大數據與云計算9
1．4．1云計算定義9
1．4．2云計算的特征9
1．4．3云計算和大數據的關系10
1．4．4云計算對大數據的影響10
1．5大數據的應用11
1．5．1電商行業(yè)11
1．5．2金融行業(yè)11
1．5．3醫(yī)療行業(yè)12
1．5．4農牧漁行業(yè)12
1．5．5生物技術13
1．5．6智慧城市13
1．5．7電信行業(yè)13
1．5．8社交媒體分析14
本章小結14
實驗114
第2章大數據軟件架構17
2．1Hadoop架構17
2．1．1Hadoop簡介17
2．1．2Hadoop家族成員18
2．1．3Hadoop 2．0生態(tài)系統(tǒng)的集群架構20
2．1．4Hadoop運行環(huán)境20
2．1．5Hadoop集群的安裝與部署22
2．2Spark架構29
2．2．1Spark簡介29
2．2．2Spark集群模式31
2．2．3Spark核心組件33
2．2．4Spark運行環(huán)境35
2．2．5Spark的安裝35
2．3實時流處理架構36
2．3．1實時計算的概念36
2．3．2實時計算的相關技術36
2．3．3Apache Storm38
2．3．4Apache Samza38
2．3．5Lambda架構39
2．4框架的選擇41
2．4．1框架的種類41
2．4．2框架的選擇43
本章小結43
實驗244
第3章大數據存儲45
3．1大數據存儲概述45
3．1．1傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)時代45
3．1．2大數據時代的新挑戰(zhàn)46
3．2大數據存儲方式47
3．2．1分布式存儲47
3．2．2云存儲48
3．2．3大數據存儲的其他需求49
3．3大數據的存儲技術50
3．3．1分布式文件存儲50
3．3．2NoSQL數據庫53
3．3．3NewSQL數據庫56
3．3．4云存儲技術57
3．4大數據存儲的可靠性59
3．4．1大數據可靠性的風險60
3．4．2提高大數據可靠性的方法60
本章小結61
實驗361
第4章大數據計算63
4．1大數據計算基本框架63
4．2批處理計算64
4．2．1Hadoop64
4．2．2DAG模型66
4．3流計算69
4．3．1流計算概述69
4．3．2Storm及Trident70
4．4交互式分析計算72
4．4．1概述72
4．4．2Hive73
4．4．3SQL引擎Calcite74
本章小結75
實驗475
第5章大數據分析77
5．1大數據分析概述77
5．2大數據分析基礎78
5．2．1大數據分析基本分類78
5．2．2大數據分析步驟79
5．2．3異步分析80
5．3大數據預測分析80
5．3．1什么是預測分析80
5．3．2預測分析的作用80
5．3．3數據具有內在預測性82
5．4大數據分析應用83
5．4．1大數據分析的主要應用行業(yè)83
5．4．2大數據分析應用應注意的問題85
5．5大數據分析平臺與工具87
5．5．1HPCC系統(tǒng)87
5．5．2Apache Drill91
5．5．3RapidMiner93
本章小結94
實驗594
第6章大數據可視化96
6．1大數據可視化概述96
6．1．1大數據可視化的概念96
6．1．2大數據可視化的基本思想和手段97
6．1．3大數據可視化的基本模型97
6．1．4可視化設計組件98
6．2科學可視化105
6．2．1科學可視化的概念105
6．2．2科學可視化方面的主題105
6．2．3科學可視化的應用106
6．3信息可視化107
6．3．1信息可視化的概念107
6．3．2信息可視化的應用108
6．3．3信息實時可視化108
6．3．4信息可視化與科學可視化的關系109
6．4數據可視化的應用109
6．4．1數據可視化的運用109
6．4．2信息可視化的挑戰(zhàn)114
6．5大數據可視化分析116
6．5．1數據類型116
6．5．2基本任務117
6．5．3大數據可視化分析方法118
6．5．4大數據可視化技術120
6．5．5大數據可視化分析工具127
本章小結130
實驗6130
第7章大數據安全135
7．1大數據安全的定義136
7．1．1大數據安全的定義136
7．1．2大數據安全面臨的挑戰(zhàn)136
7．2安全措施的實施138
7．2．1國外數據安全的法律法規(guī)138
7．2．2我國數據安全的法律法規(guī)139
7．2．3主要標準化組織的大數據安全工作情況140
7．2．4大數據安全標準化規(guī)范143
7．2．5大數據安全標準體系框架144
7．2．6大數據安全策略145
7．3大數據安全保障技術147
7．3．1數據溯源技術147
7．3．2數字水印技術149
7．3．3身份認證技術152
7．3．4數據發(fā)布匿名保護技術157
7．3．5社交網絡匿名保護技術159
7．4云安全162
7．4．1云安全的概念162
7．4．2云安全的應對方式163
7．4．3云安全技術164
本章小結169
實驗7169
第8章大數據機器學習172
8．1大數據機器學習概述172
8．1．1人工智能概述172
8．1．2機器學習概述174
8．2機器學習類型176
8．2．1基于學習策略的分類176
8．2．2基于獲取知識的表示形式分類177
8．2．3按應用領域分類178
8．2．4按學習形式分類178
8．3大數據機器學習算法179
8．3．1大數據分治策略與抽樣179
8．3．2大數據特征選擇180
8．3．3大數據分類183
8．3．4大數據聚類189
8．3．5大數據關聯分析195
8．3．6大數據并行計算197
8．4大數據機器學習的應用199
8．4．1機器學習在金融領域的應用200
8．4．2機器學習在生物信息學中的應用202
8．4．3機器學習在電商文本大數據挖掘中的應用203
本章小結204
實驗8 205
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大數據技術基礎應用教程 作者簡介

本人獲技術發(fā)明4項，承擔省部級科研課題10項，其中主持8項，出版了專著教材18部，發(fā)表學術論文20余篇，其中EI源期刊4篇,北大核心4篇,獲得市級很好教材教學成果2項，獲得全國性比賽獎2項.

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