大數(shù)據(jù)導(dǎo)論

第1章 大數(shù)據(jù)概述\t1
1．1 大數(shù)據(jù)是什么\t1
1．1．1 大數(shù)據(jù)是怎么來的\t1
1．1．2 大數(shù)據(jù)的定義與特征\t4
1．1．3 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)之間的關(guān)系\t5
1．2 大數(shù)據(jù)的意義及挑戰(zhàn)\t7
1．2．1 研究大數(shù)據(jù)的意義\t7
1．2．2 大數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和不完備性\t10
1．2．3 數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性\t10
1．2．4 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)\t11
1．2．5 大數(shù)據(jù)的能耗\t12
1．2．6 大數(shù)據(jù)管理易用性\t12
1．3 大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用\t13
1．3．1 大數(shù)據(jù)技術(shù)框架\t13
1．3．2 大數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)\t17
1．3．3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用\t19
【思考題】\t25
第2章 大數(shù)據(jù)的架構(gòu)\t26
2．1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)簡(jiǎn)介\t26
2．1．1 傳統(tǒng)計(jì)算方式的數(shù)據(jù)瓶頸\t26
2．1．2 大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)\t27
2．1．3 主流大數(shù)據(jù)架構(gòu)\t32
2．2 Hadoop體系架構(gòu)\t37
2．2．1 Hadoop體系架構(gòu)簡(jiǎn)介\t37
2．2．2 Hadoop的應(yīng)用\t48
2．2．3 Hadoop MapReduce的應(yīng)用\t50
2．2．4 Hadoop MapReduce應(yīng)用實(shí)例\t58
【思考題】\t74
第3章　大數(shù)據(jù)的采集及預(yù)處理\t75
3．1 大數(shù)據(jù)采集\t75
3．1．1 大數(shù)據(jù)采集簡(jiǎn)介\t75
3．1．2 常用大數(shù)據(jù)采集工具\(yùn)t81
3．1．3 常用的數(shù)據(jù)采集方法\t88
3．1．4 Kafka概述\t91
3．1．5 Kafka安裝及使用\t94
3．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理\t100
3．2．1 數(shù)據(jù)清洗\t100
3．2．2 數(shù)據(jù)集成\t104
3．2．3 數(shù)據(jù)變換\t106
3．3 ETL技術(shù)及其工具\(yùn)t108
3．3．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)ETL\t108
3．3．2 常用ETL工具\(yùn)t111
3．3．3 Kettle\t113
【思考題】\t120
第4章 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)\t121
4．1 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式\t121
4．1．1 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)綜述\t121
4．1．2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方法\t125
4．1．3 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施\t128
4．1．4 大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)方式\t136
4．1．5 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的特點(diǎn)及技術(shù)路線\t142
4．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及開發(fā)模型\t144
4．2．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介\t144
4．2．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)\t149
【思考題】\t161
第5章　大數(shù)據(jù)分析\t163
5．1　大數(shù)據(jù)分析概述\t163
5．1．1　數(shù)據(jù)分析的概念和分類\t164
5．1．2　大數(shù)據(jù)存在模式與結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)\t167
5．1．3　大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別\t169
5．1．4 大數(shù)據(jù)分析的背景及挑戰(zhàn)\t170
5．2　大數(shù)據(jù)分析工具及方法\t170
5．2．1　大數(shù)據(jù)分析工具及手段\t170
5．2．2　大數(shù)據(jù)分析方法\t175
5．3　數(shù)據(jù)挖掘\t192
5．3．1　數(shù)據(jù)挖掘概述\t192
5．3．2　數(shù)據(jù)挖掘工具\(yùn)t194
【思考題】\t199
第6章　大數(shù)據(jù)可視化\t200
6．1 數(shù)據(jù)可視化概述\t200
6．2 大數(shù)據(jù)可視化的實(shí)現(xiàn)\t204
6．2．1 數(shù)據(jù)可視化方式\t204
6．2．2 大數(shù)據(jù)可視化模式及應(yīng)用\t210
6．2．3 大數(shù)據(jù)可視化方法\t210
6．2．4 大數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)\t217
6．3　主流大數(shù)據(jù)可視化工具及應(yīng)用\t220
6．3．1　Excel及應(yīng)用\t220
6．3．2　Processing及應(yīng)用\t221
6．3．3　NodeXL及應(yīng)用\t235
【思考題】\t240
參考文獻(xiàn)\t241