• 大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、 分析与应用(第3版)
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大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、 分析与应用(第3版)

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3 九品

仅1件

河南信阳
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作者林子雨

出版社人民邮电出版社

出版时间2021-01

版次3

装帧平装

货号G-3-3-1

上书时间2024-07-12

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 林子雨
  • 出版社 人民邮电出版社
  • 出版时间 2021-01
  • 版次 3
  • ISBN 9787115544056
  • 定价 59.80元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 页数 344页
  • 字数 558千字
【内容简介】
本书系统介绍了大数据的相关知识,分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章,内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作,以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。
【作者简介】
林子雨(1978-),男,博士,国内高校知名大数据教师,厦门大学计算机科学系副教授,厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员,厦门大学数据库实验室负责人,中国计算机学会数据库专委会委员,中国计算机学会信息系统专委会委员,中国高校首个“数字教师”提出者和建设者。2013年开始在厦门大学开设大数据课程,建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台,平台累计网络访问量超过700万次,成为全国高校大数据教学知名品牌,并荣获“2018年福建省教学成果二等奖”,主持的课程《大数据技术原理与应用》获评“2018年国家精品在线开放课程”。

主讲课程:《大数据技术原理与应用》《大数据处理技术》《大数据导论》。

个人主页:http://dblab.xmu.edu.cn/post/linziyu。

E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn。

数据库实验室网站:http://dblab.xmu.edu.cn。

建设了高校大数据课程公共服务平台(http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching- platform/),为教师教学和学生学习大数据课程提供包括教学大纲、讲义PPT、学习指南、备课指南、实验指南、上机习题、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务,平台每年访问量超过200万次,累计访问量超过750万次,同时提供面向高校的大数据实验平台建设方案和大数据课程师资培训服务。
【目录】


篇大数据基础

章大数据概述

1.1大数据时代

1.1.1第三次信息化浪潮

1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑

1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临

1.1.4大数据的发展历程

1.2大数据的概念

1.2.1数据量大

1.2.2数据类型繁多

1.2.3处理速度快

1.2.4价值密度低

1.3大数据的影响

1.3.1大数据对科学研究的影响

1.3.2大数据对思维方式的影响

1.3.3大数据对社会发展的影响

1.3.4大数据对业市场的影响

1.3.5大数据对人才培养的影响

1.4大数据的应用

1.5大数据关键技术

1.6大数据计算模式

1.6.1批处理计算

1.6.2流计算

1.6.3图计算

1.6.4.查询分析计算

1.7大数据产业

1.8大数据与云计算、物联网

1.8.1云计算

1.8.2物联网

1.8.3大数据与云计算、物联网的关系

1.9本章小结

1.10题

第2章大数据处理架构hadoop

2.1概述

2.1.1hadoop简介

2.1.2hadoop的发展简史

2.1.3hadoop的特

2.1.4hadoop的应用现状

2.1.5hadoop的版本

2.2hadoop生态系统

2.2.1hdfs

2.2.2hbase

2.2-3mapreduce

2.2.4hive

2.2.5pig

2.2.6mahout

2.2.7zookeeper

2.2.8flume

2.2.9sqoop

2.2.10ambari

2.3hadoop的安装与使用

2.3.1创建:hadoop用户

2.3.2更新apt和安装vim编辑器

2.3.3安装ssh和配置ssh无密码登录

2.3.4安装java环境

2.3.5安装单机hadoop

2.3.6hadoop伪分布式安装

……

第二篇大数据存储与管理

第三篇大数据处理与分析

第四篇大数据应用

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