店铺公告
为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。
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| 书名： | 大数据技术与应用-微课视频版（大数据与人工智能技术丛书） |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2020 |
| ISBN号： | 9787302538431 |
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| 本书共分12章，分为基础篇、核心篇和应用篇。基础篇包括大数据概论、大数据集群系统基础、Hadoop分布式系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算、HBase分布式数据库应用； 核心篇包括YARN资源分配、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库应用、ZooKeeper协调服务； 应用篇包括医药大数据案例分析。 本书可以作为高等院校大数据技术相关课程本科生教材，也可以作为大数据技术基础相关课程研究生教材，还可以作为从事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。 |
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| 1、个人简介 |
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| 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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| 基础篇 第1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 1.2.3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操作系统的特性 2.2.3Linux安装与基础操作 2.2.4Linux常用命令 2.3虚拟化技术 2.3.1虚拟化技术简介 2.3.2虚拟技术的原理 2.3.3常见的虚拟化软件 2.3.4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 4.2.1HDFS Shell 4.2.2HDFS Java API 4.2.3Eclipse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 5.2.1MapReduce WordCount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 6.3HBase Shell操作命令 6.3.1general操作 6.3.2namespace操作 6.3.3DDL操作 6.3.4DML操作 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 7.2.3YARN的优势 7.3操作实践： YARN Shell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 8.2Spark RDD 8.2.1RDD的依赖关系 8.2.2作业调度 8.2.3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 9.2Spark MLlib概述 9.2.1数据类型 9.2.2基本统计——基于DataFrame的API 9.2.3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 第10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 10.2.3Hive Beeline 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数据定义与数据操作 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数据操作 10.4.7桶的操作 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其他语句 10.6Hive编程 10.6.1JDBC函数 10.6.2完整实例 小结 习题 第11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/写操作 11.5.2集群状态监控 小结 习题 应用篇 第12章医药大数据案例分析 12.1项目概述 12.2功能需求 12.3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 |
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| 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的迅猛发展，大数据在电子商务、媒体营销、旅游、物流交通、农业、工业、企 业服务、娱乐、汽车、物联网、生命科技、金融科技、房产、教育及政府等诸多行业得到了广泛的应用，大数据的相关课程也逐渐成 为各个高等学校数据科学与大数据技术等专业的核心课程以及计算机相关硕士专业的必修课程。 训练也不是很方便。本书基于普通的PC，充分利用Linux操作系统、VMware 虚拟软件的特点，通过虚拟多台计算机组建分布式计算机 系统，搭建Hadoop 大数据分析平台，非常适合读者从底层学懂弄通大数据的搭建过程，以及分布式文件系统、分布式计算框架、分布 式数据库、Spark内存计算、分布式机器学习及大数据的分析系统的开发和应用。 据集群系统基础，讲解Linux操作系统、虚拟化技术和大数据集群的搭建； 第3章Hadoop分布式系统，讲解Hadoop的原理和运行机制， 以及Hadoop系统的配置与安装； 第4章HDFS分布式文件系统，主要讲解大数据文件系统的读写过程和HDFS的操作； 第5章MapReduce分 布式计算，讲解MapReduce的架构、原理与机制，以及MapReduce应用案例； 第6章HBase分布式数据库应用，主要讲解HBase的架构、 部署和应用。 署和应用； 第9章Spark机器学习，讲解机器学习库和相关应用； 第10章Hive数据仓库应用，讲解Hive的组成、安装、配置和应用； 第11章ZooKeeper协调服务，讲解分布式应用程序的定义、部署、命令和应用。 与数据展示。 本书特点 。作者团队在“云计算大数据与智能制造论坛”，国家级、省级职业教育培训，研究生课程教学，以及本科生课程教学等方面进行了 多次大数据技术的教学实践，本书也是这些系列教学的成果之一。 学资源在讲课之前发送给学生，课堂讲授时突出重点、难点及实现部分，课后布置作业。 据存储设计、数据分析及数据展示来呈现一个实际的大数据分析系统，让读者真正实现边学习、边训练、边实践。 事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。 供600分钟的视频讲解，扫描书中相应位置的二维码可以在线观看、学习。 乐商软件科技有限公司、广州五舟科技股份有限公司、北京普开数据技术有限公司的大力协助，感谢梅阳阳、闫艺婷、吴进、周健烨 、黄镇生、曾静、徐胜东等的全力支持。 2016A010101029）、广州市科技计划项目——大数据分析平台的关键技术研究及应用示范（No： 201607010152）的资助，在此表示感 谢。 书的过程中能够批评指正。 |
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