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全新正版大数据原理及实践97875640上海财经大学出版社
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目 录 章 Hadoop生态系统简介/001 1.1 大数据发展/001 1.2 Hadoop平台介绍/006 1.3 相关的公司/001.Hadoop生态系统/011 第2章 Hadoop核心组件及其基本原理/014 2.1 HDFS基本原理/014 2.2 MapReduce分布式计算框架/022 . Yarn介绍/029 第3章 Hadoop环境搭建/033 3.1 Linux基础/033 3.2 Linux的文件系统结构/036 3.3 文件类型/038 3.4 Linux基本操作命令/039 3.5 Linux下常用的工具软件/047 3.6 Hadoop环境搭建/051 第4章 Hive基本原理及安装部署/063 4.1 Hive基本原理/063 4.2 Hive的数据存储/064 4.3 Hive的安装部署/066 第5章 Hive的基本操作/070 5.1 Hive的DDL(data define language)操作/070 5.2 Hive的DML(data managed language)操作/076 5.3 Hive shell 参数/093 第6章 Spark基础知识/095 6.1 Spark原理/095 6.2 Spark架构及生态/098 6.3 Spark运行流程及特点/100 6.4 Spark运行模式/108 第7章 Spark RDD编程/114 7.1 RDD设计与运行原理/114 7.2 RDD基本操作/122 7.3 Spark SL简介/132 第8章 基于MLLIB机器学习/140 8.1 概述/140 8.2 Spark分类和预测/142 8.3 决策树算法/145 8.4 朴素贝叶斯算法/152 8.5 回归分析与预测技术/157 8.6 聚类分析/167 大数据原理及实践 8.7 k-means聚类算法简介/172 8.8 DBSCAN聚类算法简介/179 8.9 关联规则分析简介/185 8.10 Apriori算法和FP Tree算法简介/188 参考文献/200
近几年来,随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据呈增长。人们把这种大规模数据称为“海量数据”。 本书针对社会需求,为信息管理与信息系统专业生提供大数据存储及处理方面的知识。通过系统的讲解大规模数据的存储及处理等基础知识,使学生了解分布式数据处理系统的基本思想、原理及架构;通过实际案例分析及实践,使学生掌握大数据存储及处理的技术方法,使学生具备参与大规模分布式数据处理系统的搭建、数据分析及处理以及数据可视化等方面的能力。 本书大致目录:章,章,Hadoop生态系统介绍;第二章,Hadoop基本原理及环境搭建;第三章,HDFS基本操作及MapReduce编程;第四章,数据仓库HIVE的基本原理及应用;第五章,SPARK基本原理及应用;第六章,综合案例。
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