大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：思維、技術(shù)與應(yīng)用

第 一部分 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇
第　1章 大數(shù)據(jù)思維　2
1．1　什么是大數(shù)據(jù)　2
1．2　從IT時(shí)代到大數(shù)據(jù)時(shí)代　4
1．3　大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與作用　5
1．3．1　大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生　6
1．3．2　大數(shù)據(jù)的作用　6
1．4　大數(shù)據(jù)時(shí)代的新理念　7
1．4．1　對(duì)研究范式的新認(rèn)識(shí)：從第三范式到第四范式　7
1．4．2　對(duì)數(shù)據(jù)重要性的新認(rèn)識(shí)：從數(shù)據(jù)資源到數(shù)據(jù)資產(chǎn)　8
1．4．3　對(duì)方法論的新認(rèn)識(shí)：從基于知識(shí)到基于數(shù)據(jù)　9
1．4．4　對(duì)數(shù)據(jù)分析的新認(rèn)識(shí)：從統(tǒng)計(jì)學(xué)到數(shù)據(jù)科學(xué)　9
1．4．5　對(duì)計(jì)算智能的新認(rèn)識(shí)：從復(fù)雜算法到簡(jiǎn)單算法　10
1．4．6　對(duì)管理目標(biāo)的新認(rèn)識(shí)：從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化　11
1．4．7　對(duì)決策方式的新認(rèn)識(shí)：從目標(biāo)驅(qū)動(dòng)型到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型　12
1．4．8　對(duì)產(chǎn)業(yè)競(jìng)合關(guān)系的新認(rèn)識(shí)：從以戰(zhàn)略為中心到以數(shù)據(jù)為中心　12
1．4．9　對(duì)數(shù)據(jù)復(fù)雜性的新認(rèn)識(shí)：從不接受到接受數(shù)據(jù)的復(fù)雜性　13
1．4．10　對(duì)數(shù)據(jù)處理模式的新認(rèn)識(shí)：從小眾參與到大眾協(xié)同　14
1．5　總結(jié)　14
習(xí)題　14
第　2章 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述　15
2．1　大數(shù)據(jù)處理的基本流程　15
2．1．1　數(shù)據(jù)抽取與集成　16
2．1．2　數(shù)據(jù)分析　16
2．1．3　數(shù)據(jù)解釋　16
2．2　大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)　17
2．2．1　大數(shù)據(jù)采集技術(shù)　17
2．2．2　大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)　17
2．2．3　大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)　18
2．2．4　大數(shù)據(jù)處理　19
2．2．5　大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)　19
2．2．6　大數(shù)據(jù)展示技術(shù)　20
2．3　總結(jié)　21
習(xí)題　21
第3章　大數(shù)據(jù)采集　22
3．1　大數(shù)據(jù)采集概述　22
3．1．1　大數(shù)據(jù)分類　22
3．1．2　大數(shù)據(jù)采集方法分類　23
3．2　系統(tǒng)日志采集方法　24
3．2．1　Flume的基本概念　24
3．2．2　Flume使用方法　25
3．2．3　Flume應(yīng)用案例　26
3．3　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法　27
3．3．1　網(wǎng)絡(luò)爬蟲原理　27
3．3．2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作流程　28
3．3．3　網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取策略　28
3．3．4　Scrapy網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)　32
3．3．5　小結(jié)　36
3．4　總結(jié)　36
習(xí)題　36
第4章　大數(shù)據(jù)預(yù)處理　37
4．1　大數(shù)據(jù)預(yù)處理概述　37
4．1．1　大數(shù)據(jù)預(yù)處理整體架構(gòu)　37
4．1．2　數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分類　38
4．1．3　大數(shù)據(jù)預(yù)處理方法　38
4．2　數(shù)據(jù)清洗　39
4．2．1　遺漏數(shù)據(jù)處理　40
4．2．2　噪聲數(shù)據(jù)處理　40
4．2．3　不一致數(shù)據(jù)處理　42
4．3　數(shù)據(jù)集成　42
4．4　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換　42
4．5　數(shù)據(jù)消減　44
4．5．1　數(shù)據(jù)立方合計(jì)　44
4．5．2　維數(shù)消減　44
4．5．3　數(shù)據(jù)壓縮　45
4．5．4　數(shù)據(jù)塊消減　46
4．6　離散化和概念層次樹　48
4．6．1　數(shù)值概念層次樹　48
4．6．2　類別概念層次樹　49
4．7　ETL工具Kettle　50
4．7．1　ETL工具簡(jiǎn)介　51
4．7．2　安裝Kettle　51
4．7．3　Kettle的數(shù)據(jù)流處理　52
4．8　總結(jié)　55
習(xí)題　56
第5章　大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)　57
5．1　大數(shù)據(jù)技術(shù)概述　57
5．1．1　分布式計(jì)算　57
5．1．2　服務(wù)器集群　57
5．1．3　大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)　57
5．2　Google大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)　58
5．2．1　GFS　58
5．2．2　MapReduce　60
5．2．3　BigTable　60
5．3　Hadoop大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)　61
5．3．1　Hadoop系統(tǒng)簡(jiǎn)介　61
5．3．2　Hadoop生態(tài)圈　61
5．3．3　Hadoop版本演進(jìn)　63
5．3．4　Hadoop發(fā)行版本　63
5．4　總結(jié)　64
習(xí)題　64
第二部分　大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇
第6章　大數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)HDFS　66
6．1　HDFS簡(jiǎn)介　66
6．2　HDFS基本原理　66
6．2．1　文件系統(tǒng)的問題　67
6．2．2　HDFS的基本思想　67
6．2．3　HDFS的設(shè)計(jì)理念　68
6．2．4　HDFS的局限　69
6．3　HDFS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)　69
6．3．1　HDFS整體架構(gòu)　69
6．3．2　HDFS數(shù)據(jù)復(fù)制　70
6．4　HDFS數(shù)據(jù)訪問機(jī)制　71
6．4．1　讀取流程　71
6．4．2　寫入流程　72
6．5　HDFS操作　73
6．5．1　HDFS常用命令　73
6．5．2　HDFS的Web界面　74
6．5．3　HDFS的Java API　76
6．6　總結(jié)　78
習(xí)題　79
第7章　NOSQL數(shù)據(jù)庫HBASE　80
7．1　NoSQL概述　80
7．1．1　NoSQL的起因　80
7．1．2　NoSQL的特點(diǎn)　81
7．1．3　NoSQL數(shù)據(jù)庫面臨的挑戰(zhàn)　82
7．1．4　NoSQL的類型　82
7．2　HBase概述　86
7．3　HBase數(shù)據(jù)模型　87
7．3．1　數(shù)據(jù)模型概述　87
7．3．2　數(shù)據(jù)模型的基本概念　88
7．3．3　概念視圖　88
7．3．4　物理視圖　89
7．4　HBase命令行　90
7．4．1　一般操作　90
7．4．2　DDL操作　90
7．4．3　DML操作　91
7．4．4　HBase表實(shí)例　93
7．5　HBase的運(yùn)行機(jī)制　94
7．5．1　HBase的物理存儲(chǔ)　94
7．5．2　HBase的邏輯架構(gòu)　95
7．6　HBase的編程　96
7．6．1　HBase的常用Java API　96
7．6．2　HBase編程實(shí)例　98
7．7　總結(jié)　101
習(xí)題　101
第三部分　大數(shù)據(jù)處理篇
第8章　大數(shù)據(jù)批處理 HADOOP MAPREDUCE　103
8．1　MapReduce概述　103
8．1．1　批處理模式　103
8．1．2　MapReduce簡(jiǎn)釋　104
8．1．3　MapReduce基本思想　105
8．1．4　Map函數(shù)和Reduce函數(shù)　107
8．2　Hadoop MapReduce架構(gòu)　109
8．3　Hadoop MapReduce的工作流程　110
8．4　實(shí)例分析：?jiǎn)卧~計(jì)數(shù)　112
8．4．1　設(shè)計(jì)思路　112
8．4．2　處理過程　112
8．5　Hadoop MapReduce 的工作機(jī)制　113
8．5．1　Hadoop MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程　114
8．5．2　Hadoop MapReduce的Shuffle階段　115
8．5．3　Hadoop MapReduce的主要特點(diǎn)　117
8．6　Hadoop MapReduce編程實(shí)戰(zhàn)　118
8．6．1　任務(wù)準(zhǔn)備　118
8．6．2　編寫Map程序　118
8．6．3　編寫Reduce程序　119
8．6．4　編寫main函數(shù)　121
8．6．5　核心代碼包　121
8．6．6　運(yùn)行代碼　122
8．7　總結(jié)　122
習(xí)題　122
第9章　大數(shù)據(jù)快速處理SPARK　124
9．1　Spark簡(jiǎn)介　124
9．1．1　Spark與Hadoop　124
9．1．2　Spark的適用場(chǎng)景　126
9．2　RDD概念　126
9．2．1　RDD的基本概念　126
9．2．2　RDD基本操作　127
9．2．3　RDD血緣關(guān)系　130
9．2．4　RDD依賴類型　130
9．2．5　階段劃分　131
9．2．6　RDD緩存　132
9．3　Spark運(yùn)行架構(gòu)和機(jī)制　133
9．3．1　Spark總體架構(gòu)　133
9．3．2　Spark運(yùn)行流程　134
9．4　Spark生態(tài)系統(tǒng)　135
9．5　Spark編程實(shí)踐　137
9．5．1　啟動(dòng)Spark Shell　137
9．5．2　Spark Shell使用　137
9．5．3　編寫Java應(yīng)用程序　138
9．6　總結(jié)　140
習(xí)題　140
第　10章 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算SPARK STREAMING　143
10．1　Spark Streaming簡(jiǎn)介　143
10．2　Spark Streaming的系統(tǒng)架構(gòu)　144
10．2．1　傳統(tǒng)流處理系統(tǒng)架構(gòu)　144
10．2．2　Spark Streaming系統(tǒng)架構(gòu)　145
10．2．3　動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡　146
10．2．4　容錯(cuò)性　147
10．2．5　實(shí)時(shí)性、擴(kuò)展性與吞吐量　148
10．3　編程模型　149
10．3．1　DStream的操作流程　149
10．3．2　Spark Streaming使用　149
10．3．3　DStream的輸入源　150
10．4　DStream的操作　151
10．4．1　普通的轉(zhuǎn)換操作　151
10．4．2　窗口轉(zhuǎn)換操作　153
10．4．3　輸出操作　154
10．4．4　持久化　155
10．5　編程實(shí)戰(zhàn)　155
10．5．1　流數(shù)據(jù)模擬器　155
10．5．2　實(shí)例1：讀取文件演示　156
10．5．3　實(shí)例2：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)演示　157
10．5．4　實(shí)例3：Stateful演示　158
10．5．5　實(shí)例4：窗口演示　159
10．6　總結(jié)　160
習(xí)題　161
第四部分　大數(shù)據(jù)挖掘篇
第　11章 大數(shù)據(jù)挖掘 16311．1 數(shù)據(jù)挖掘概述　163
11．1．1　什么是數(shù)據(jù)挖掘　163
11．1．2　數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值類型　164
11．1．3　數(shù)據(jù)挖掘算法的類型　165
11．2　Spark MLlib簡(jiǎn)介　166
11．2．1　Spark MLlib的構(gòu)成　166
11．2．2　Spark MLlib的優(yōu)勢(shì)　166
11．3　分類和預(yù)測(cè)　166
11．3．1　分類的基本概念　167
11．3．2　預(yù)測(cè)的基本概念　168
11．3．3　決策樹算法　168
11．3．4　樸素貝葉斯算法　172
11．3．5　回歸分析　175
11．3．6　小結(jié)　180
11．4　聚類分析　180
11．4．1　基本概念　180
11．4．2　聚類分析方法的類別　181
11．4．3　k-means聚類算法　184
11．4．4　DBSCAN聚類算法　187
11．4．5　小結(jié)　190
11．5　關(guān)聯(lián)分析　191
11．5．1　概述　191
11．5．2　基本概念　191
11．5．3　關(guān)聯(lián)分析步驟　192
11．5．4　Apriori關(guān)聯(lián)分析算法　193
11．5．5　FP-Tree關(guān)聯(lián)分析算法　194
11．5．6　小結(jié)　199
11．6　總結(jié)　200
習(xí)題　200
第五部分　大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇
第　12章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用　205
12．1　大數(shù)據(jù)功能應(yīng)用　205
12．1．1　基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷　205
12．1．2　基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦　208
12．1．3　大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)　215
12．1．4　大數(shù)據(jù)的其他應(yīng)用領(lǐng)域　219
12．1．5　小結(jié)　221
12．2　大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用　221
12．2．1　大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用概述　221
12．2．2　金融行業(yè)大數(shù)據(jù)　222
12．2．3　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用　229
12．2．4　物流行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用　235
12．2．5　小結(jié)　242
12．3　總結(jié)　243
習(xí)題　243