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大數據基礎與應用

  • 類　　別：大數據與云計算
  • 書　　名：大數據基礎與應用
  • 主　　編：董明 羅少甫
  • 定　　價：43
  • 開　　本：16開
  • 印刷方式：雙色
  • 頁　　數：228
  • 時　　間：2019年6月
  • 出  版  社：北京郵電大學出版社
  • 書　　號：978-7-5635-5356-3

內容摘要

        全書內容包括初識大數據、Hadoop基礎、HDFS的應用、MapReduce分布式編程應用開發、大數據搜索技術、大數據的存儲、大數據分析和挖掘、大數據的可視化、大數據的安全和大數據實戰。
       本書可作為高職高專院校相關課程的教材，也可供相關技術人員參考。

目錄

模塊1  初識大數據
    1.1  必備知識
      1.1.1  大數據概述
      1.1.2  大數據的產生和類型
      1.1.3  大數據分析工具
    1.2  擴展知識
      1.2.1  大數據的應用
      1.2.2  大數據技術概述
    思考與練習
  模塊2  Hadoop基礎
    2.1  必備知識
      2.1.1  Hadoop概述
      2.1.2  Hadoop的發展史
      2.1.3  Hadoop的優勢
      2.1.4  HDFS的原理
      2.1.5  Hadoop MapReduce的原理
    2.2擴展知識
      2.2.1  Hadoop在全球最大超市業者Wal-Mart的應用
      2.2.2  Hadoop在Visa的應用
      2.2.3  Hadoop在百度的應用
    2.3  實訓
    思考與練習
  模塊3  HDFS的應用
    3.1  必備知識
      3.1.1  命令行常用接口
      3.1.2  HDFS操作
    3.2  擴展知識
      3.2.1  數據塊的分布
      3.2.2  數據流的讀取
      3.2.3  數據流的寫入
    3.3  實訓
      3.3.1  以標準輸出方式顯示Hadoop文件系統中的文件
      3.3.2  通過FileSystem API讀取數據
      3.3.3  寫入數據
      3.3.4  創建目錄
      3.3.5  刪除數據
    思考與練習
  模塊4  MapReduce分布式編程應用開發
    4.1  必備知識
      4.1.1  MapReduce概述
      4.1.2  MapReduce的設計方法
      4.1.3  Hadoop MapReduce架構
      4.1.4  MapReduce的優缺點
    4.2  擴展知識
      4.2.1  Spark概述
      4.2.2  Spark和MapReduce的區別
      4.2.3  Spark的核心概念
    4.3  實訓
      4.3.1  MapReduce的配置
      4.3.2  MapReduce的應用
    思考與練習
  模塊5  大數據搜索技術
    5.1  必備知識
      5.1.1  搜索引擎的產生和發展
      5.1.2  搜索引擎的定義與組成
      5.1.3  搜索引擎的工作過程
      5.1.4  搜索引擎的評價指標
    5.2  擴展知識
      5.2.1  垂直網站與垂直搜索
      5.2.2  私有化的Web化數據
      5.2.3  大數據流動
    5.3  實訓
      5.3.1  搜索引擎的高效利用
      5.3.2  搜索引擎營銷
    思考與練習
  模塊6  大數據的存儲
    6.1  必備知識
      6.1.1  大數據存儲概述
      6.1.2  大數據的存儲模型
      6.1.3  大數據存儲的問題
      6.1.4  大數據的存儲方法
    6.2  擴展知識
      6.2.1  下一代數據容量技術
      6.2.2  圖形數據庫
      6.2.3  分布式存儲
      6.2.4  數據存儲管理
      6.2.5  云存儲技術
    6.3  實訓
      6.3.1  常見云盤的使用
      6.3.2  大數據存儲管理軟件的安裝
    思考與練習
  模塊7  大數據分析和挖掘
    7.1  必備知識
      7.1.1  大數據分析概述
      7.1.2  大數據挖掘概述
    7.2  擴展知識
      7.2.1  大數據分析法
      7.2.2  大數據分析的應用
    7.3  實訓
    思考與練習
  模塊8  大數據的可視化
    8.1  必備知識
      8.1.1  可視化技術概述
      8.1.2  大數據可視化分析工具
    8.2  擴展知識
      8.2.1  Excel的函數與圖表
      8.2.2  數據的整理及常見統計量
    8.3  實訓
      8.3.1  使用Excel制作學生考試成績直方圖
      8.3.2  使用Excel制作學生成績折線圖
      8.3.3  使用Excel制作個人消費餅圖
    思考與練習
  模塊9  大數據的安全
    9.1  必備知識
      9.1.1  數據安全的定義
      9.1.2  數據處理與存儲的安全
      9.1.3  威脅數據安全的主要因素
      9.1.4  安全機制與防護技術
      9.1.5  大數據安全的應用
    9.2  擴展知識
      9.2.1  云安全的定義
      9.2.2  云安全的思想來源
      9.2.3  云安全的問題
      9.2.4  云安全的解決方案
    9.3實訓
      9.3.1  惡意代碼嵌入網頁
      9.3.2  常見防火墻的使用
      9.3.3  ARP病毒的防治
    思考與練習
  附錄  大數據實戰
    附1.1  數據分析前瞻
      附1.1.1  數據分析背景
      附1.1.2  數據挖掘目標
    附1.2  分析方法和過程
      附1.2.1  數據挖掘
      附1.2.2  數據整理
      附1.2.3  數據導入
      附1.2.4  數據取樣
      附1.2.5  數據分析及結論
  參考文獻 
 

主編信息

董明，重慶航天職業技術學院副教授。

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