大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用最佳實(shí)踐

第1章 大數(shù)據(jù)概論
1.1 什么是大數(shù)據(jù)
1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.1.2 大數(shù)據(jù)的特征
1.1.3 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
1.1.4 數(shù)據(jù)的量級(jí)
1.1.5 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型
1.1.6 大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值
1.1.7 大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
1.2 大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能
1.2.1 商業(yè)智能的概念
1.2.2 商業(yè)智能的架構(gòu)體系
1.2.3 商業(yè)智能的核心技術(shù)
1.2.4 商業(yè)智能的研究?jī)?nèi)容和發(fā)展方向
1.2.5 商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
1.2.6 商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用
1.3 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用概況
1.3.1 大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)
1.3.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用概況
1.4 大數(shù)據(jù)熱點(diǎn)問題與發(fā)展趨勢(shì)介紹
1.4.1 大數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)問題
1.4.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
1.5 練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第2章 數(shù)據(jù)組織存儲(chǔ)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概述
2.1.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)
2.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式
2.1.3 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存在的問題
2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)研究現(xiàn)狀
2.2.1 傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
2.2.2 新興的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.3 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)
2.3.1 數(shù)據(jù)劃分
2.3.2 數(shù)據(jù)一致性與可用性
2.3.3 負(fù)載均衡
2.3.4 容錯(cuò)機(jī)制
2.3.5 虛擬存儲(chǔ)技術(shù)
2.3.6 云存儲(chǔ)技術(shù)
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)概念
2.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)
2.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與實(shí)施
2.4.4 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載
2.4.5 聯(lián)機(jī)分析處理
2.5 練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第3章 NoSQL
3.1 NoSQL簡(jiǎn)介
3.1.1 什么是NoSQL
3.1.2 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
3.1.3 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的比較
3.2 NoSQL的三大基石
3.2.1 CAP
3.2.2 BASE
3.2.3 最終一致性
3.3 key-value數(shù)據(jù)庫(kù)
……
第4章 Hadoop和MapReduce
第5章 數(shù)據(jù)查詢和分析的高級(jí)技術(shù)
第6章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第7章 數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言R
第8章 大數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)和決策
第9章 大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)營(yíng)銷
第10章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
第11章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主流解決方案