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大数据技术原理与应用(第2版)电子书 租阅

1.作者建设了国内高校首个大数据课程教师培训交流基地,造了中国高校大数据教学知名品牌,已经在国内高校形成了广泛的影响力。 2.作者建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台,为教师教学和学生学习大数据课程提供讲义PPT、学习指南、备课指南、上机习题、实验指南、技术资料、授课视频等,资源丰富。

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作       者:林子雨

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2017-01-01

字       数:29.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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(1) 概念篇:介绍当前紧密关联的*IT领域技术云计算、大数据和物联网。 (2) 大数据存储与管理篇:介绍分布式数据存储的概念、原理和技术,包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。 (3) 大数据处理与分析篇:介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。 (4) 大数据应用篇:介绍基于大数据技术的推荐系统。 (1) 概念篇:介绍当前紧密关联的*IT领域技术云计算、大数据和物联网。 (2) 大数据存储与管理篇:介绍分布式数据存储的概念、原理和技术,包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。 (3) 大数据处理与分析篇:介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。 (4) 大数据应用篇:介绍基于大数据技术的推荐系统。
【推荐语】
1.作者建设了国内高校首个大数据课程教师培训交流基地,造了中国高校大数据教学知名品牌,已经在国内高校形成了广泛的影响力。 2.作者建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台,为教师教学和学生学习大数据课程提供讲义PPT、学习指南、备课指南、上机习题、实验指南、技术资料、授课视频等,资源丰富。
【作者】
本书作者林子雨老师,为本教材造了最完备的服务体系——中国高校大数据课程公共服务平台(访问地址:http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching-platform/),是国内第一个服务于高校大数据课程建设的公共服务平台,旨在促高校大数据课程建设,提高大数据课程教学水平,提升学生学习大数据课程效果。平台服务对象涵盖高校、教师和学生。平台为高校设大数据课程提供全流程辅助,为教师展教学工作提供一站式服务,为学生学习大数据课程提供全方位辅导。平台重造“9个1工程”,即1本教材(含官网)、1个教师服务站、1个学生服务站、1个公益项目、1堂巡讲公课、1个示范班级、1门在线课程、1个交流群(QQ群、微信群)和1个保障团队。 1本教材:即林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》; 1个教师服务站:为教师展大数据教学提供包括备课指南、课程教材、讲义PPT、课程习题、经验交流、技术资料等在内的全方位、一站式服务; 1个学生服务站:为学生学习大数据课程提供包括课程教材、自学教程、讲义PPT、技术资料、学习博客、阶指南等在内的全方位、一站式服务; 1个公益项目:辅助尚未设大数据课程的国内高校设课程,并提供全流程指导,帮助参与项目的教师,在短期内顺利实现大数据课程的设和讲解。 1堂巡讲公课:展“大数据公课全国高校巡讲计划”,精品课程,上门授课。全程严格执行“精品大数据公课六大质量标准”,即:精品教材、精心备课、精彩讲解、优雅形象、标准音质、完整服务。 1个示范班级:以示范班级树立大数据教学实践标杆; 1门在线课程:辟大数据课程网络讲授平台; 1个交流群:促大数据课程教师之间的沟通和交流; 1个保障团队:即“厦门大学数据库实验室”,为平台建设发展提供强有力的保障。
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内容提要

前言 (第2版)

前言 (第1版)

作者介绍

第一篇 大数据基础

第1章 大数据概述

1.1 大数据时代

1.2 大数据的概念

1.3 大数据的影响

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

1.7 大数据产业

1.8 大数据与云计算、物联网

1.9 本章小结

1.10 习题

第2章 大数据处理架构Hadoop

2.1 概述

2.2 Hadoop生态系统

2.3 Hadoop的安装与使用

2.4 本章小结

2.5 习题

实验1 安装Hadoop

第二篇 大数据存储与管理

第3章 分布式文件系统HDFS

3.1 分布式文件系统

3.2 HDFS简介

3.3 HDFS的相关概念

3.4 HDFS体系结构

3.5 HDFS的存储原理

3.6 HDFS的数据读写过程

3.7 HDFS编程实践

3.8 本章小结

3.9 习题

实验2 熟悉常用的HDFS操作

第4章 分布式数据库HBase

4.1 概述

4.2 HBase访问接口

4.3 HBase数据模型

4.4 HBase的实现原理

4.5 HBase运行机制

4.6 HBase编程实践

4.7 本章小结

4.8 习题

实验3 熟悉常用的HBase操作

第5章 NoSQL数据库

5.1 NoSQL简介

5.2 NoSQL兴起的原因

5.3 NoSQL与关系数据库的比较

5.4 NoSQL的四大类型

5.5 NoSQL的三大基石

5.6 从NoSQL到NewSQL数据库

5.7 本章小结

5.8 习题

第6章 云数据库

6.1 云数据库概述

6.2 云数据库产品

6.3 云数据库系统架构

6.4 云数据库实践

6.5 本章小结

6.6 习题

实验4 熟练使用RDS for MySQL数据库

第三篇 大数据处理与分析

第7章 MapReduce

7.1 概述

7.2 MapReduce的工作流程

7.3 实例分析:WordCount

7.4 MapReduce的具体应用

7.5 MapReduce编程实践

7.6 本章小结

7.7 习题

实验5 MapReduce编程初级实践

第8章 Hadoop再探讨

8.1 Hadoop的优化与发展

8.2 HDFS2.0的新特性

8.3 新一代资源管理调度框架YARN

8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

8.5 本章小结

8.6 习题

第9章 Spark

9.1 概述

9.2 Spark生态系统

9.3 Spark运行架构

9.4 Spark的部署和应用方式

9.5 Spark编程实践

9.6 本章小结

9.7 习题

第10章 流计算

10.1 流计算概述

10.2 流计算的处理流程

10.3 流计算的应用

10.4 开源流计算框架Storm

10.5 Spark Streaming

10.6 本章小结

10.7 习题

第11章 图计算

11.1 图计算简介

11.2 Pregel简介

11.3 Pregel图计算模型

11.4 Pregel的C++ API

11.5 Pregel的体系结构

11.6 Pregel的应用实例

11.7 Pregel和MapReduce实现PageRank算法的对比

11.8 本章小结

11.9 习题

第12章 数据可视化

12.1 可视化概述

12.2 可视化工具

12.3 可视化典型案例

12.4 本章小结

12.5 习题

第四篇 大数据应用

第13章 大数据在互联网领域的应用

13.1 推荐系统概述

13.2 协同过滤

13.3 协同过滤实践

13.4 本章小结

13.5 习题

第14章 大数据在生物医学领域的应用

14.1 流行病预测

14.2 智慧医疗

14.3 生物信息学

14.4 案例:基于大数据的综合健康服务平台

14.5 本章小结

14.6 习题

第15章 大数据的其他应用

15.1 大数据在物流领域中的应用

15.2 大数据在城市管理中的应用

15.3 大数据在金融行业中的应用

15.4 大数据在汽车行业中的应用

15.5 大数据在零售行业中的应用

15.6 大数据在餐饮行业中的应用

15.7 大数据在电信行业中的应用

15.8 大数据在能源行业中的应用

15.9 大数据在体育和娱乐领域中的应用

15.10 大数据在安全领域中的应用

15.11 大数据在政府领域中的应用

15.12 大数据在日常生活中的应用

15.13 本章小结

15.14 习题

参考文献

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