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大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐

大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐

作者：張曉燕
出版社：上海財經(jīng)大學(xué)出版社出版時間：2023-01-01
開本： 其他 頁數(shù)： 203
中 圖 價:¥28.1(7.2折) 定價  ¥39.0 登錄后可看到會員價
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大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐 內(nèi)容簡介

近幾年來，隨著計算機(jī)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和普及應(yīng)用，行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)模迅速擴(kuò)大，行業(yè)應(yīng)用所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長。人們把這種大規(guī)模數(shù)據(jù)稱為“海量數(shù)據(jù)”。 本書針對社會需求，為信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科生提供大數(shù)據(jù)存儲及處理方面的知識。通過系統(tǒng)的講解大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲及處理等基礎(chǔ)知識，使學(xué)生了解分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的基本思想、原理及架構(gòu)；通過實(shí)際案例分析及實(shí)踐，使學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)存儲及處理的技術(shù)方法，*終使學(xué)生具備參與大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的搭建、數(shù)據(jù)分析及處理以及數(shù)據(jù)可視化等方面的能力。 本書大致目錄：**章，**章，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹；第二章，Hadoop基本原理及環(huán)境搭建；第三章，HDFS基本操作及MapReduce編程；第四章，數(shù)據(jù)倉庫HIVE的基本原理及應(yīng)用；第五章，SPARK基本原理及應(yīng)用；第六章，綜合案例。

大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐 目錄

目 錄
第1章 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)簡介/001
1．1 大數(shù)據(jù)發(fā)展/001
1．2 Hadoop平臺介紹/006
1．3 相關(guān)的公司/009
1．4 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)/011
第2章 Hadoop核心組件及其基本原理/014
2．1 HDFS基本原理/014
2．2 MapReduce分布式計算框架/022
2．3 Yarn介紹/029
第3章 Hadoop環(huán)境搭建/033
3．1 Linux基礎(chǔ)/033
3．2 Linux的文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)/036
3．3 文件類型/038
3．4 Linux基本操作命令/039
3．5 Linux下常用的工具軟件/047
3．6 Hadoop環(huán)境搭建/051
第4章 Hive基本原理及安裝部署/063
4．1 Hive基本原理/063
4．2 Hive的數(shù)據(jù)存儲/064
4．3 Hive的安裝部署/066
第5章 Hive的基本操作/070
5．1 Hive的DDL(data define language)操作/070
5．2 Hive的DML(data managed language)操作/076
5．3 Hive shell 參數(shù)/093
第6章 Spark基礎(chǔ)知識/095
6．1 Spark原理/095
6．2 Spark架構(gòu)及生態(tài)/098
6．3 Spark運(yùn)行流程及特點(diǎn)/100
6．4 Spark運(yùn)行模式/108
第7章 Spark RDD編程/114
7．1 RDD設(shè)計與運(yùn)行原理/114
7．2 RDD基本操作/122
7．3 Spark SQL簡介/132
第8章 基于MLLIB機(jī)器學(xué)習(xí)/140
8．1 概述/140
8．2 Spark分類和預(yù)測/142
8．3 決策樹算法/145
8．4 樸素貝葉斯算法/152
8．5 回歸分析與預(yù)測技術(shù)/157
8．6 聚類分析/167
大數(shù)據(jù)原理及實(shí)踐
8．7 k-means聚類算法簡介/172
8．8 DBSCAN聚類算法簡介/179
8．9 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析簡介/185
8．10 Apriori算法和FP Tree算法簡介/188
參考文獻(xiàn)/200
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