大数据基础与应用
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作者赵国生,王健,宋一兵主编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111637974
出版时间2019-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数288页
字数459千字
定价59元
货号SC:9787111637974
上书时间2024-12-23
商品详情
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精彩内容:
近年来，大数据浪潮汹涌来袭，与互联网一样，这不仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克说过，预测未来优选的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”正是当下领航全球的先机。大数据指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。大数据之“大”，并不仅在于“容量之大”，更在于其通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识、创造新的价值，带来“大知识”“大科技”“大利润”和“大发展”。数据科学与大数据技术专业，简称数科或大数据专业，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维研究及分析的高层次大数据人才，掌握计算机理论和大数据处理技术，从数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘三个层面系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力。基本内容本书共分为12章，各章主要内容如下。第1章主要对大数据产生的背景、大数据的结构与特征、大数据相关概念、大数据可视化、大数据处理相关工具与发展前景进行了介绍。通过第1章的学习，读者能够初步掌握大数据的基本知识，熟悉大数据处理与分析的操作环境及可视化方法，为后面的进一步学习打下坚实的基础。第2章主要介绍了分布式计算平台Hadoop及其基础知识、Hadoop发展史、Hadoop体系结构等，让读者对Hadoop有一个简单的认识，了解如何在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用。第3章首先介绍分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，然后介绍HDFS，详细阐述它的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，最后介绍了一些HDFS编程实践方面的知识。第4章着重介绍了MapReduce“分而治之，迭代汇总”的处理海量数据的并行编程模型和计算框架，让读者了解MapReduce的数据类型与格式、序列化、数据分片、MapReduce的架构与接口类，通过单词计数程序将上述知识点串联并阐述
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内容简介:
《大数据基础与应用》共分为12章，第1章介绍了大数据产生的背景、大数据的结构与特征、大数据相关概念、大数据可视化、大数据相关工具与发展前景。第2-9章为基础知识部分，介绍了大数据的生态系统全貌，重点对计算平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce、开源数据库HBase、典型工具NoSQL、集群计算Spark、流计算Storm和分布式协调系统Zookeeper等相关技术进行了详细介绍，通过实例使读者具备解决实际问题的能力。第10-12章为典型应用案例部分，介绍了大数据分析应用系统的开发过程，涵盖了数据采集、数据分析、数据转换和结果显示的整个交互式大数据处理和分析流程。
《大数据基础与应用》内容丰富、条理清晰、示例指导性强，读者可以通过章后的习题对所学内容作进一步巩固，熟练掌握大数据基本原理、工程应用场景及实验分析技巧。
《大数据基础与应用》适合作为大中专院校数据科学与大数据专业、计算机类专业的教材，也可以作为读者自学或者科研技术人员的参考书。
《大数据基础与应用》配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载，或联系编辑索取。
目录:
前言
第1章初识大数据
1.1大数据产生的背景
1.2大数据的结构与特征
1.2.1大数据的结构
1.2.2大数据的特征
1.3大数据相关概念
1.3.1大数据关键技术
1.3.2数据类型与数据管理
1.3.3数据仓库
1.3.4数据挖掘
1.4大数据可视化
1.4.1什么是数据可视化
1.4.2数据可视化的工具与方法
1.4.3数据可视化的建模
1.4.4数据可视化分类
1.5大数据相关工具
1.5.1Hadoop
1.5.2R语言
1.5.3Python语言
1.5.4RapidMiner
1.5.5Tableau
1.6大数据时代的新机遇
1.6.1数据价值
1.6.2应用价值
1.6.3发展前景
1.7本章小结
1.8习题
第2章大数据处理架构Hadoop
2.1Hadoop简介
2.2Hadoop发展史及特点
2.3Hadoop体系结构
2.3.1HDFS体系结构
2.3.2MapReduce体系结构
2.4醌置Linux环境
2.4.1安装VMware12虚拟机
2.4.2部署CentOS64位操作系统
2.4.3配置网络
2.4.4Linux终端
2.5Hadoop环境搭建
2.5.1JDK安装和测试
2.5.2Hadoop安装和配置
2.5.3SSH免密码配置
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