大数据导论 [朱晓彦, 杨清德, 主编]

图书标准信息

• 作者 余战秋、蔡政策、钱春阳、赵小龙、王嫱 编
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2019-10
• 版次 1
• ISBN 9787121367311
• 定价 48.50元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 240页
• 字数 99999千字

【内容简介】

　　《大数据导论》是学习大数据技术的入门教材，深入浅出地介绍了什么是大数据、大数据的价值及应用、大数据的架构、大数据的采集及预处理、大数据的存储、大数据分析、大数据可视化等，为学生提供在实践中解决大数据相关问题的思路和方法。
　　《大数据导论》贯彻理论精简的原则，注重科普性，突出实用性，可作为职业院校相关专业的选修课教材，也可供大数据技术初学者及有关技术人员阅读。

【作者简介】

余战秋，高级讲师，任教于安徽工业经济职业技术学院，出版过多本职业教育教材；蔡政策，高级讲师，任教于安徽国际商务职业学院。

【目录】

第1章  大数据概述1
1．1  大数据是什么1
1．1．1  大数据是怎么来的1
1．1．2  大数据的定义与特征4
1．1．3  大数据与云计算、物联网、互联网之间的关系5
1．2  大数据的意义及挑战7
1．2．1  研究大数据的意义7
1．2．2  大数据的异构性和不完备性10
1．2．3  数据处理的时效性10
1．2．4  数据安全与隐私保护11
1．2．5  大数据的能耗12
1．2．6  大数据管理易用性12
1．3  大数据技术及应用13
1．3．1  大数据技术框架13
1．3．2  大数据处理工具和技术发展趋势17
1．3．3  大数据的应用19
【思考题】25
第2章  大数据的架构26
2．1  大数据平台架构简介26
2．1．1  传统计算方式的数据瓶颈26
2．1．2  大数据处理平台的技术架构27
2．1．3  主流大数据架构32
2．2  Hadoop体系架构37
2．2．1  Hadoop体系架构简介37
2．2．2  Hadoop的应用48
2．2．3  Hadoop MapReduce的应用50
2．2．4  Hadoop MapReduce应用实例58
【思考题】74
第3章　大数据的采集及预处理75
3．1  大数据采集75
3．1．1  大数据采集简介75
3．1．2  常用大数据采集工具81
3．1．3  常用的数据采集方法88
3．1．4  Kafka概述91
3．1．5  Kafka安装及使用94
3．2  数据预处理100
3．2．1  数据清洗100
3．2．2  数据集成104
3．2．3  数据变换106
3．3  ETL技术及其工具108
3．3．1  数据仓库技术ETL108
3．3．2  常用ETL工具111
3．3．3  Kettle113
【思考题】120
第4章  大数据的存储121
4．1  大数据的存储方式121
4．1．1  大数据存储综述121
4．1．2  数据的存储方法125
4．1．3  大数据的基础设施128
4．1．4  大数据文件存储方式136
4．1．5  大数据存储的特点及技术路线142
4．2  数据仓库及开发模型144
4．2．1  数据仓库简介144
4．2．2  数据仓库模型设计149
【思考题】161
第5章　大数据分析163
5．1　大数据分析概述163
5．1．1　数据分析的概念和分类164
5．1．2　大数据存在模式与结构大数据167
5．1．3　大数据分析与数据分析的区别169
5．1．4  大数据分析的背景及挑战170
5．2　大数据分析工具及方法170
5．2．1　大数据分析工具及手段170
5．2．2　大数据分析方法175
5．3　数据挖掘192
5．3．1　数据挖掘概述192
5．3．2　数据挖掘工具194
【思考题】199
第6章　大数据可视化200
6．1  数据可视化概述200
6．2  大数据可视化的实现204
6．2．1  数据可视化方式204
6．2．2  大数据可视化模式及应用210
6．2．3  大数据可视化方法210
6．2．4  大数据可视化的设计217
6．3　主流大数据可视化工具及应用220
6．3．1　Excel及应用220
6．3．2　Processing及应用221
6．3．3　NodeXL及应用235
【思考题】240
参考文献241