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大數據技術基礎 版權信息
- ISBN：9787568049368
- 條形碼：9787568049368 ; 978-7-5680-4936-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據技術基礎 本書特色
（1）該教材的編寫由校內教師、985高校教師和企業教師共同完成。由于《大數據技術基礎》課程的重要地位和實踐特點，高校教師和企業教師都非常重視該教材的編寫。目前，《大數據技術基礎》課程是我校1門校企合作課程。基于文華學院的大數據特色專業學科建設和浪潮大數據實驗室的平臺，給學生提供良好的教學和實踐平臺，該教材由校內教師和企業教師共同編寫。 （2）基于案例驅動的教學內容設計。以往的許多教材在內容上一般只有針對知識點的基礎案例，缺乏應用案例，從而使學生感到高深莫測和畏難情緒。因此，我們在該教材的編寫過程中精心設計應用案例，以確保應用的完整性。 （3）在該教材的編寫中，先給學生講解大數據系統的組成部分及各部分功能，后講解一個完整的案例幫助學生理解和鞏固知識點，掌握大數據分析和處理的流程。這樣學生就掌握了每個知識點的應用價值，學習起來更有興趣和信心。 （4）本書兼顧了湖北省應用型高等學校的人才培養特點以及研究型大學的實踐教學需要，為了更好地提高學生的專業技能訓練以及提高學生的學習興趣。
大數據技術基礎 內容簡介
本書通過原理加案例方式，以任務為導向，較為全面系統講解了Hadoop大數據開發的相關知識。精心安排了原理分析，Hadoop集群環境搭建配置、Hadoop操作、MapReduce編程以及項目案例開發等環節，使讀者對解決大數據問題有清晰的思路。全書突出了原理清晰，思路透徹、案例實用這幾個特點，通過實踐幫助讀者鞏固所學內容。通過向學生系統地講解大數據系統的組成部分及相關功能，后結合一個完整的案例來幫助學生理解和鞏固大數據系統的相關知識，從而掌握大數據分析和處理的流程。該教材由校內教師和企業教師共同編寫，能夠代表行業對于大數據類人才的新需求，可以作為高等院校大數據專業的基礎教材。
大數據技術基礎 目錄
第1章大數據技術簡介(1)
1.1大數據的產生和發展背景(1)
1.2大數據的本質和特征(4)
1.3大數據的技術現狀(7)
1.4大數據的潛在價值(10)
1.5大數據的挑戰(14)
1.6大數據的技術發展趨勢(17)
第2章大數據技術總體架構和關鍵技術(19)
2.1大數據系統總體架構(19)
2.2大數據存儲與管理技術(20)
2.3大數據處理技術(23)
2.4大數據查詢技術(28)
2.5大數據分析技術(30)
2.6數據可視化技術(33)
第3章Hadoop環境搭建(37)
3.1Hadoop簡介(37)
3.2Hadoop核心架構(39)
3.3Hadoop安裝(41)
第4章并行計算框架MapReduce(52)
4.1MapReduce簡介(52)
4.2MRv1架構(55)
4.3MRv2架構(61)
4.4MapReduce編程實例(67)
第5章分布式文件系統HDFS(73)
5.1HDFS的基本特征與架構(73)
5.2HDFS的高可用設計(76)
5.3HDFS數據組織方式與讀/寫流程分析(79)
5.4HDFS操作命令(83)
5.5HDFS基本編程接口(90)
第6章列式存儲數據庫HBase(100)
6.1HBase簡介(100)
6.2HBase的基礎架構(101)
6.3安裝HBase(104)
6.4HBase的基本操作(108)
6.5HBase客戶端(114)
6.6HBase編程實踐(117)
第7章數據倉庫工具Hive(121)
7.1關于Hive(121)
7.2數據類型與文件格式(125)
7.3HiveQL:Hive查詢語言(127)
7.4表(138)
7.5函數(140)
7.6Hive的實踐(146)
第8章分布式實時計算框架Storm(151)
8.1背景介紹(151)
8.2Storm體系概要(152)
8.3Storm數據流模型(155)
8.4Storm集群安裝部署(164)
8.5Storm實戰與進階(168)
第9章大數據案例之文華學院招生與就業系統(179)
9.1文華學院招生與就業大數據系統需求(179)
9.2文華學院招生與就業大數據系統總體設計(181)
9.3文華學院招生與就業大數據處理流程(183)
9.4文華學院招生與就業大數據系統可視化(185)
第10章大數據案例之手機銷售數據統計分析系統(198)
10.1應用項目案例需求介紹(198)
10.2需求功能分析與設計(198)
10.3項目整體系統架構設計(199)
10.4Phoenix的安裝與使用(200)
10.5案例項目詳細設計(203)
10.6銷售數據分析客戶端頁面(220)
10.7小結(222)
第11章大數據案例之基于HBase的對象存儲服務(223)
11.1國內外知名對象存儲服務(223)
11.2本項目基本需求(227)
11.3技術選型(228)
11.4功能模塊設計(230)
11.5數據庫設計(231)
11.6HBase優化(233)
11.7代碼(234)
11.8測試(242)
11.9小結(248)
參考文獻(249)
1.1大數據的產生和發展背景(1)
1.2大數據的本質和特征(4)
1.3大數據的技術現狀(7)
1.4大數據的潛在價值(10)
1.5大數據的挑戰(14)
1.6大數據的技術發展趨勢(17)
第2章大數據技術總體架構和關鍵技術(19)
2.1大數據系統總體架構(19)
2.2大數據存儲與管理技術(20)
2.3大數據處理技術(23)
2.4大數據查詢技術(28)
2.5大數據分析技術(30)
2.6數據可視化技術(33)
第3章Hadoop環境搭建(37)
3.1Hadoop簡介(37)
3.2Hadoop核心架構(39)
3.3Hadoop安裝(41)
第4章并行計算框架MapReduce(52)
4.1MapReduce簡介(52)
4.2MRv1架構(55)
4.3MRv2架構(61)
4.4MapReduce編程實例(67)
第5章分布式文件系統HDFS(73)
5.1HDFS的基本特征與架構(73)
5.2HDFS的高可用設計(76)
5.3HDFS數據組織方式與讀/寫流程分析(79)
5.4HDFS操作命令(83)
5.5HDFS基本編程接口(90)
第6章列式存儲數據庫HBase(100)
6.1HBase簡介(100)
6.2HBase的基礎架構(101)
6.3安裝HBase(104)
6.4HBase的基本操作(108)
6.5HBase客戶端(114)
6.6HBase編程實踐(117)
第7章數據倉庫工具Hive(121)
7.1關于Hive(121)
7.2數據類型與文件格式(125)
7.3HiveQL:Hive查詢語言(127)
7.4表(138)
7.5函數(140)
7.6Hive的實踐(146)
第8章分布式實時計算框架Storm(151)
8.1背景介紹(151)
8.2Storm體系概要(152)
8.3Storm數據流模型(155)
8.4Storm集群安裝部署(164)
8.5Storm實戰與進階(168)
第9章大數據案例之文華學院招生與就業系統(179)
9.1文華學院招生與就業大數據系統需求(179)
9.2文華學院招生與就業大數據系統總體設計(181)
9.3文華學院招生與就業大數據處理流程(183)
9.4文華學院招生與就業大數據系統可視化(185)
第10章大數據案例之手機銷售數據統計分析系統(198)
10.1應用項目案例需求介紹(198)
10.2需求功能分析與設計(198)
10.3項目整體系統架構設計(199)
10.4Phoenix的安裝與使用(200)
10.5案例項目詳細設計(203)
10.6銷售數據分析客戶端頁面(220)
10.7小結(222)
第11章大數據案例之基于HBase的對象存儲服務(223)
11.1國內外知名對象存儲服務(223)
11.2本項目基本需求(227)
11.3技術選型(228)
11.4功能模塊設計(230)
11.5數據庫設計(231)
11.6HBase優化(233)
11.7代碼(234)
11.8測試(242)
11.9小結(248)
參考文獻(249)
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大數據技術基礎 作者簡介
畢業于英國南岸大學因特網與多媒體工程專業，2005年入職文華學院，一直從事計算機方向的課程教學，具有多年Java、數據庫等課程的教學經驗。參與了大數據挖掘與并行處理的實踐教學研究、《大學計算機基礎》精品課程等多項教改項目。1、參編《新編計算機專業英語》清華大學出版社2、參編《數據庫系統原理及應用》清華大學出版社3、參編《數據庫系統原理及應用習題解析與項目實訓》清華大學出版社4、參編《數據結構（C語言版）》清華大學出版社
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