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大数据原理与技术电子书

本书则是华为公司针对华为ICT学院大数据方向的在读学生,专门组织合作伙伴和华为公司内部员工发的标准化教材,这套教材的目的在于循序渐地帮助华为ICT学院大数据方向的学生掌握大数据技术的基本原理与应用场景,能够在面对真实的业务场景时,独立完成大数据平台的搭建、维护及故障的处理。

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作       者:黄史浩

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2018-01-01

字       数:13.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机教材

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本书是华为ICT学院大数据技术官方教材,旨在帮助学生一步学习大数据的基本概念、技术原理,以及大数据平台的搭建和使用。 本书从大数据的概念和特征始讲起,首先让读者对大数据有一个感性的认识;下来结合大数据平台的各个功能模块,详细介绍大数据的存储、处理、分析、可视化等原理和操作;对大数据在各种行业中的应用加以叙述,让读者更加充分地感受到大数据应用的价值。 除华为ICT学院的学生之外,本书同样适合正在备考HCNA-Big Data认证,或者正在参加HCNA-Big Data技术培训的学员行阅读和参考。其他有志ICT行业的人员和大数据技术爱好者也可以通过阅读本书,加深自己对大数据技术的理解。<br/>【推荐语】<br/>本书则是华为公司针对华为ICT学院大数据方向的在读学生,专门组织合作伙伴和华为公司内部员工发的标准化教材,这套教材的目的在于循序渐地帮助华为ICT学院大数据方向的学生掌握大数据技术的基本原理与应用场景,能够在面对真实的业务场景时,独立完成大数据平台的搭建、维护及故障的处理。<br/>【作者】<br/>多年的Hadoop大数据平台企业业务应用实践,具有丰富的Hadoop平台运维,发与分析实战经验 2. 主导过多个大型大数据项目的发,如维达国际大数据平台、中国商品出口交易中心ETL日志分析大数据平台 3、多年大数据与数据挖掘等IT领域技术培训经验,丰富的课程设计和授课经验。<br/>
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内容提要

前言

第1章 大数据概述

1.1 大数据的概念与价值

1.2 大数据的关键技术

1.3 大数据产业

1.4 大数据应用场景

1.5 本章总结

第2章 Hadoop大数据处理平台

2.1 Hadoop平台概述

2.2 Hadoop生态系统

2.3 Hadoop安装部署

2.4 华为FusionInsight HD安装部署

2.5 本章总结

第3章 大数据存储技术(HDFS)

3.1 概述

3.2 HDFS的相关概念

3.3 HDFS体系架构与原理

3.4 HDFS接口及其在FusionInsight HD编程中的实践

3.5 本章总结

第4章 大数据离线计算框架(MapReduce&YARN)

4.1 MapReduce技术原理

4.2 YARN技术原理

4.3 FusionInsight HD中MapReduce的应用

4.4 本章总结

第5章 大数据数据库(HBase)

5.1 HBase概述

5.2 HBase的架构原理

5.3 FusionInsight HD中HBase的编程实践

5.4 本章总结

第6章 大数据数据仓库(Hive)

6.1 Hive概述

6.2 Hive的架构和数据存储

6.3 FusionInsight HD中Hive应用实践

6.4 本章总结

第7章 大数据数据转换(Sqoop与Loader)

7.1 Sqoop概述

7.2 FusionInsight HD中Loader的应用实践

7.3 本章总结

第8章 大数据日志处理(Flume)

8.1 Flume概述

8.2 FusionInsight HD中Flume的应用实践

8.3 本章总结

第9章 大数据实时计算框架(Spark)

9.1 Spark概述

9.2 Spark技术架构

9.3 FusionInsight HD中Spark应用实践

9.4 Spark Streaming

9.5 Spark SQL

9.6 Spark MLlib

9.7 Spark GraphX

9.8 本章总结

第10章 大数据流计算

10.1 流计算概述

10.2 流计算的处理流程

10.3 Streaming流计算

10.4 本章总结

第11章 数据可视化

11.1 可视化概述

11.2 可视化工具

11.3 可视化的典型应用

11.4 本章总结

第12章 大数据行业应用

12.1 大数据在金融行业的应用

12.2 大数据在电信行业的应用

12.3 大数据在公安系统的应用

12.4 大数据在互联网行业的应用

12.5 本章总结

术语表

第1章 大数据概述

第2章 Hadoop大数据处理平台

第3章 大数据存储技术(HDFS)

第4章 大数据离线计算框架(MapReduce&YARN)

第5章 大数据数据库(HBase)

第6章 大数据数据仓库(Hive)

第7章 大数据数据转换(Sqoop与Loader)

第8章 大数据日志处理(Flume)

第9章 大数据实时计算框架(Spark)

第10章 大数据流计算

第11章 数据可视化

第12章 大数据行业应用

参考文献

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