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  • 醉染图书大数据技术与应用 微课视频版9787302538431
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    • 作者: 肖政宏,李俊杰,谢志明著 | 肖政宏,李俊杰,谢志明编 | 肖政宏,李俊杰,谢志明译 | 肖政宏,李俊杰,谢志明绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-06-01
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    • 作者: 肖政宏,李俊杰,谢志明著| 肖政宏,李俊杰,谢志明编| 肖政宏,李俊杰,谢志明译| 肖政宏,李俊杰,谢志明绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:522000
    • 页数:329
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302538431
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:肖政宏,李俊杰,谢志明
    • 著:肖政宏,李俊杰,谢志明
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.80
    • ISBN:9787302538431
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-06-01
    • 页数:329
    • 外部编号:1202067552
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    基础篇

    章大数据概论

    1.1大数据概述

    1.1.1大数据的定义

    1.1.2大数据的特征

    1.2大数据的分析过程

    1.2.1大数据的采集

    1.2.2大数据的存储方式

    1..大数据分析技术

    1.2.4大数据的展示及应用

    1.3大数据的价值、挑战与风险

    1.3.1商业价值

    1.3.2社会生活价值

    1.3.3大数据的挑战与风险

    1.4大数据的应用

    1.5大数据的处理流程

    1.6大数据成为人工智能产业的燃料

    1.7大数据技术的发展前景

    小结

    习题

    第2章大数据集群系统基础

    2.1大数据集群系统概述

    2.1.1集群的分类

    2.1.2集群的目的

    2.2Linux操作系统

    2.2.1Linux操作系统简介

    2.2.2Linux操作系统的特

    2..Linux安装与基础作
    2.2.4Linux常用命令

    .虚拟化技术

    ..1虚拟化技术简介

    ..2虚拟技术的原理

    ..常见的虚拟化软件

    ..4虚拟化技术的优势和劣势

    2.4CentOS大数据集群系统的组成

    2.5大数据集群技术的架构

    2.6操作实践:大数据集群的部署

    2.6.1集群规划

    2.6.2网络配置

    2.6.3安全配置

    2.6.4时间同步

    2.6.5SSH登录

    小结

    习题

    第3章Hadoop分布式系统

    3.1Hadoop概述

    3.1.1Hadoop简介

    3.1.2Hadoop的发展历程

    3.1.3Hadoop原理及运行机制

    3.2Hadoop相关技术及生态系统

    3.3操作实践:Hadoop安装与配置

    3.3.1安装JDK

    3.3.2安装Hadoop

    3.3.3配置Hadoop

    3.3.4格式化

    3.3.5运行Hadoop

    小结

    习题

    第4章HDFS分布式文件系统

    4.1HDFS

    4.1.1设计前提和设计目标

    4.1.2Namenode和Datanode

    4.1.3文件系统的名字空间

    4.1.4数据复制

    4.1.5HDFS读流程

    4.1.6HDFS写流程

    4.2HDFS操作实践

    4.2.1HDFSShell

    4.2.2HDFSJavaAPI

    4..Eclipse开发环境

    4.2.4综合实例

    小结

    习题

    第5章MapReduce分布式计算

    5.1MapReduce简介

    5.1.1MapReduce架构

    5.1.2MapReduce的原理

    5.1.3MapReduce的工作机制

    5.2MapReduce操作实践

    5.2.1MapReduceWordCount编程实例

    5.2.2MapReduce倒排索引编程实例

    小结

    习题

    第6章HBase分布式数据库应用

    6.1HBase简介

    6.1.1HBase架构

    6.1.2HBase的存储

    6.2HBase集群部署

    6.2.1HBase参数配置

    6.2.2HBase运行与测试

    6.3HBaseShell操作命令

    6.3.1general作
    6.3.2namespace作
    6.3.3DDL作
    6.3.4DML作
    6.3.5授权

    6.4HBase过滤器

    6.5HBase编程

    6.5.1HBase表操作编程

    6.5.2HBase过滤查询编程

    小结

    习题

    核心篇

    第7章YARN资源分配

    7.1统一资源管理和调度平台引例

    7.1.1背景

    7.1.2特点

    7.1.3典型的统一资源调度平台

    7.2YARN简介

    7.2.1YARN架构

    7.2.2YARN的工作流程

    7..YARN的优势

    7.3操作实践:YARNShell实例

    小结

    习题

    第8章Spark集群计算

    8.1Spark简介

    8.1.1Spark生态系统

    8.1.2Spark架构

    8.2SparkRDD

    8.2.1RDD的依赖关系

    8.2.2作业调度

    8..内存管理

    8.2.4检查点支持

    8.3Spark集群部署及应用案例

    8.3.1Spark参数配置

    8.3.2Spark集群运行

    8.3.3Spark交互

    8.3.4Spark算子

    8.3.5Spark算法实例1:词频统计

    8.3.6Spark算法实例2:相关系数

    小结

    习题

    第9章Spark机器学习

    9.1机器学习概述

    9.1.1机器学习的发展史

    9.1.2机器学习步骤

    9.2SparkMLlib概述

    9.2.1数据类型

    9.2.2基本统计——基于DataFrame的API

    9..基本统计——基于RDD的API

    9.3Spark实例

    9.3.1聚类问题

    9.3.2随机森林

    小结

    习题

    0章Hive数据仓库应用

    10.1Hive简介

    10.1.1Hive组成模块

    10.1.2Hive执行流程

    10.1.3MetaStore存储模式

    10.2Hive安装与配置

    10.2.1Hive参数配置

    10.2.2Hive运行与测试

    10..HiveBeeline

    10.3数据类型和文件格式

    10.3.1数据类型

    10.3.2文件格式

    10.4Hive数据定义与数据作
    10.4.1基本概念

    10.4.2数据库管理

    10.4.3表的管理

    10.4.4外部表的管理

    10.4.5分区管理

    10.4.6数据作
    10.4.7桶的作
    10.4.8索引

    10.5Hive数据查询

    10.5.1简单查询

    10.5.2复杂查询

    10.5.3JOIN连接查询

    10.5.4语句

    10.6Hive编程

    10.6.1JDBC函数

    10.6.2完整实例

    小结

    习题

    1章ZooKeeper协调服务

    11.1ZooKeeper简介

    11.1.1ZAB协议

    11.1.2ZooKeeper数据模型

    11.1.3会话

    11.1.4事件监听器

    11.1.5访问权限

    11.2ZooKeeper集群部署

    11.3ZooKeeper基本命令

    11.4ZooKeeper应用

    11.4.1Hadoop

    11.4.2Spark

    11.4.3Hive

    11.5ZooKeeper编程

    11.5.1ZooKeeper读/写作
    11.5.2集群状态监控

    小结

    习题

    应用篇

    2章医药大数据案例分析

    12.1项目概述

    12.2功能需求

    1.软件关键技术

    12.4效果展示

    12.5系统构架设计

    12.5.1系统组成

    12.5.2系统协作方式

    12.5.3系统网络拓扑

    12.5.4系统建设方案

    12.6数据存储设计

    12.7数据分析

    12.8数据展示

    小结

    习题

    参考文献

    "1、个人简介
    肖政宏,博士、教授,硕士生导师,广东技术师范大学计算机科学学院副院长(主管教学、实验室)。主要研究方向:大数据理论与技术
    ,智能信息处理、机器学习,以作者身份共计发表二十多篇,其中SCI\EI检索8篇,中文核心8篇,近年来主持承担省部级科研课题
    3项,厅级课题及横向课题5项,获得计算机软件著作权2项,申请发明专利5项。
    学术兼职(或社会兼职):广州市智能工程研究会常务理事、广东省科技厅咨询专家、广东省经济与社会化委员会专家、广东省软件工程教
    学指导委员会委员、广东省计算机学会竞赛委员会务员。
    2、教育背景
    1982.9-1986.7南京理工大学,计算机软件专业,获士学;
    1998.9-2001.2北京理工大学,计算机应用专业,获硕士;
    2004.9-2005.7清华大学计算机科学与技术系人工智能重点实验室做访问学者。
    2007.9-2012.12中南大学,计算机应用技术专业,获博士。
    3、著译作品
    (1) 曾文、肖政宏、盘茂杰、韩腊萍. 软件测试基础教程,清华大学出版社,2016.6
    (2)陈智斌、梁鹏、肖政宏. Linux 综合实训案例教程,"

    本教材的实质上是项目教学法或者案列教学法,目的是让同学们通过操作实践来实现一个大数据系统,全书围绕hadoop大数据的生态系统,从原理上、技术上进行深入的理论分析,通过操作、大数据系统、大数据编程来学习,真正实现“教、学、做”的一体化教学方法。

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