包郵大數(shù)據技術導論

作者：張寺寧編著

出版社：西安電子科技大學出版社出版時間：2021-03-01

開本： 26cm 頁數(shù)： 251頁

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版權信息
內容簡介
目錄

大數(shù)據技術導論版權信息

ISBN：9787560659787
條形碼：9787560659787 ; 978-7-5606-5978-7
裝幀：一般膠版紙
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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高職高專教材

大數(shù)據技術導論內容簡介

本書旨在指導高職院校學生對大數(shù)據技術進行入門學習，以任務驅動為導向，系統(tǒng)介紹了大數(shù)據技術基礎知識及應用案例。全書共分為六大項目，具體包括大數(shù)據與大數(shù)據時代、大數(shù)據處理平臺、Hadoop開發(fā)環(huán)境的搭建、數(shù)據采集與預處理、數(shù)據計算與數(shù)據存儲、數(shù)據分析與可視化。本書可作為高職院校大數(shù)據應用技術、軟件技術等專業(yè)學生的專業(yè)基礎課教材，也可作為其他計算機相關專業(yè)學生的選修課程教材以及大數(shù)據技術愛好者的自學參考書。

大數(shù)據技術導論目錄

項目一大數(shù)據與大數(shù)據時代 1 任務1-1 認識大數(shù)據時代 2 1.1.1 大數(shù)據時代 3 1.1.2 大數(shù)據時代到來的原因 3 1.1.3 大數(shù)據時代產生的變革 7 任務1-2 掌握大數(shù)據基本特征和處理流程 12 1.2.1 數(shù)據的定義和分類 13 1.2.2 大數(shù)據的定義 13 1.2.3 大數(shù)據的特征 13 1.2.4 大數(shù)據處理流程 15 任務1-3 大數(shù)據技術的發(fā)展歷程 16 任務1-4 大數(shù)據產業(yè)結構及行業(yè)應用 18 1.4.1 大數(shù)據產業(yè)結構 18 1.4.2 大數(shù)據、云計算、人工智能、物聯(lián)網的深度融合 24 1.4.3 大數(shù)據技術在各行業(yè)領域的應用案例 26 任務1-5 了解大數(shù)據行業(yè)的崗位需求 39 1.5.1 大數(shù)據行業(yè)的崗位需求 39 1.5.2 高職院校學生在大數(shù)據行業(yè)的就業(yè)定位 41 小結 42 課后習題 43 項目二大數(shù)據處理平臺 44 任務2-1 構建大數(shù)據處理平臺的原因 46 2.1.1 大數(shù)據時代的數(shù)據類型 46 2.1.2 傳統(tǒng)數(shù)據處理平臺遇到的問題 48 2.1.3 大數(shù)據處理平臺 49 任務2-2 *早的大數(shù)據生態(tài)系統(tǒng)—Hadoop 50 2.2.1 Hadoop的簡介和發(fā)展 50 2.2.2 Hadoop的設計思想和特點 53 2.2.3 Hadoop的兩大基礎組件 54 2.2.4 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的架構和其他組件 57 任務2-3 大數(shù)據處理平臺架構 61 2.3.1 大數(shù)據計算模式 61 2.3.2 大數(shù)據處理平臺的基本架構及數(shù)據處理流程 62 2.3.3 主流大數(shù)據處理平臺的架構 63 2.3.4 大數(shù)據處理平臺架構案例介紹 67 小結 73 課后習題 73 項目三 Hadoop開發(fā)環(huán)境的搭建 74 任務3-1 VMware虛擬機的安裝 76 任務3-2 VMware上Ubuntu系統(tǒng)的安裝和配置 80 3.2.1 Ubuntu系統(tǒng)的安裝 80 3.2.2 Ubuntu系統(tǒng)的網絡設置 89 任務3-3 Ubuntu系統(tǒng)上Hadoop的安裝和配置 95 3.3.1 Java環(huán)境的安裝和配置 96 3.3.2 SSH的安裝以及免密碼登錄的設置 97 3.3.3 Hadoop的安裝和配置 99 任務3-4 Hadoop下的詞頻統(tǒng)計 105 小結 108 課后習題 108 項目四數(shù)據采集與預處理 109 任務4-1 數(shù)據采集初識 111 4.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據采集和大數(shù)據采集 112 4.1.2 大數(shù)據采集方式 114 4.1.3 大數(shù)據采集工具 116 4.1.4 數(shù)據預處理 121 任務4-2 互聯(lián)網數(shù)據采集 122 4.2.1 爬蟲 122 4.2.2 爬蟲編程語言及爬蟲分類 123 任務4-3 Windows下Python爬蟲開發(fā)環(huán)境的搭建 126 4.3.1 Windows下Python3.x的安裝和環(huán)境變量的配置 126 4.3.2 requests和Beautiful Soup包的安裝 129 4.3.3 PyCharm的安裝和使用 130 任務4-4 Python爬蟲應用程序的編寫 134 4.4.1 爬蟲爬取數(shù)據的過程 134 4.4.2 網頁的基本結構 134 4.4.3 網站數(shù)據的抓取 135 4.4.4 網站數(shù)據的解析與數(shù)據清洗 139 4.4.5 數(shù)據的爬取與預處理 142 小結 150 課后習題 151 項目五數(shù)據計算與數(shù)據存儲 152 任務5-1 大數(shù)據計算框架初識 154 5.1.1 大數(shù)據計算和傳統(tǒng)數(shù)據計算的區(qū)別 155 5.1.2 常見的大數(shù)據計算框架簡介 157 任務5-2 大數(shù)據存儲初識 165 5.2.1 分布式文件系統(tǒng) 166 5.2.2 NoSQL數(shù)據庫簡介 167 5.2.3 HBase簡介 168 任務5-3 Spark和HBase開發(fā)環(huán)境的搭建 171 5.3.1 HBase的安裝和配置 171 5.3.2 Spark的安裝和配置 175 任務5-4 Spark應用程序的編寫 179 5.4.1 Linux下Scala IDE For Eclipse工具的安裝和配置 179 5.4.2 Spark應用程序的編寫及打包 182 5.4.3 Spark應用程序jar包的提交 200 小結 202 課后習題 202 項目六數(shù)據分析與可視化 203 任務6-1 大數(shù)據分析初識 206 6.1.1 大數(shù)據分析簡介 207 6.1.2 Python大數(shù)據分析環(huán)境的搭建 209 6.1.3 常見的大數(shù)據分析方法 218 任務6-2 大數(shù)據可視化初識 231 6.2.1 大數(shù)據可視化的概念 231 6.2.2 常用的數(shù)據可視化工具 236 任務6-3 房屋數(shù)據分析可視化案例編程 239 6.3.1 PySpark的配置和使用 239 6.3.2 Spark應用程序的編寫 241 小結 250 課后習題 250 參考文獻 251

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