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大數(shù)據(jù)應用部署與調優(yōu)

大數(shù)據(jù)應用部署與調優(yōu)

定　價：￥69.00

作　者： 劉鵬，李肖俊
出版社： 清華大學出版社
叢編項： 大數(shù)據(jù)應用人才培養(yǎng)系列教材
標　簽： 暫缺
ISBN： 9787302609971 出版時間： 2022-07-01 包裝：
開本： 16開 頁數(shù)： 313 字數(shù)：  

內容簡介

　　\n本書主要面向從事數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)規(guī)劃、部署、配置、實施、維護、優(yōu)化升級以及數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)監(jiān)控、 管理、資源協(xié)調等相關工作的人員。其中，大數(shù)據(jù)應用部分介紹了云計算基礎架構（包括公有云和私有云 架構）、數(shù)據(jù)應用的典型業(yè)務流程（包括數(shù)據(jù)采集、預處理、存儲和處理、挖掘等方面）以及各種行業(yè)數(shù) 據(jù)場景應用；數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)運維部分包括系統(tǒng)安裝部署、基礎系統(tǒng)運維、高級系統(tǒng)運維，其中系統(tǒng)安裝部 署包括數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)的部署安裝、測試及變更管理，基礎系統(tǒng)運維涵蓋日常維護、性能監(jiān)控、故障管理和 資源管理，高級系統(tǒng)運維涉及安全管理、系統(tǒng)優(yōu)化和高可用架構介紹；應用開發(fā)入門部分以 Python 分析 和可視化應用項目開發(fā)為例，介紹應用開發(fā)所涉及的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和開發(fā)環(huán)境、Python 編程、數(shù)據(jù)挖 掘及可視化的相關理論與實踐。 \n 本書注重知識的系統(tǒng)性和實踐指導性，主要作為培養(yǎng)系統(tǒng)運維方向高、中、低不同層次的“1+X”應 用型人才的課程教材，也同樣適合有意從事 IT 系統(tǒng)運維工作的學習者和愛好者以及廣大從業(yè)者。 \n

作者簡介

　　劉鵬，清華大學博士畢業(yè)，現(xiàn)任南京云創(chuàng)大數(shù)據(jù)科技股份有限公司總經(jīng)理，兼任中國大數(shù)據(jù)應用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任、中國信息協(xié)會教育分會人工智能專家委員會主任、教育部全國普通高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導委員會委員、第45屆世界技能大賽中國區(qū)云計算選拔賽裁判長/專家指導組組長、2019年全國大學生數(shù)據(jù)建模比賽命題人、工信部云計算研究中心專家。 \n李肖俊，管理學博士，軟件工程師，CCF專業(yè)會員，參與國家自然基金3項，陜西省自然基金1項。近兩年發(fā)表研究論文3篇，主編教材2部?！队嬎銠C學報》《系統(tǒng)工程理論與實踐》審稿專家。 \n肖晨，資深軟件研發(fā)工程師，從事軟件開發(fā)9年，現(xiàn)負責數(shù)據(jù)挖掘平臺研發(fā)與大數(shù)據(jù)/人工智能/融合實驗平臺產(chǎn)品線研發(fā)。 \n

圖書目錄

目 錄

\n

第1 章 大數(shù)據(jù)導論 

\n

1.1 大數(shù)據(jù)的概念 ·

\n

1.1.1 大數(shù)據(jù)的來源 

\n

1.1.2 大數(shù)據(jù)的分類 

\n

1.2 大數(shù)據(jù)的特征 

\n

1.2.1 數(shù)量（volume） 

\n

1.2.2 多樣性（variety） 

\n

1.2.3 速度（velocity） 

\n

1.2.4 價值（value） 

\n

1.3 大數(shù)據(jù)關鍵技術 

\n

1.3.1 大數(shù)據(jù)存儲技術 

\n

1.3.2 并行計算技術 

\n

1.3.3 數(shù)據(jù)分析技術 

\n

1.3.4 數(shù)據(jù)可視化技術 

\n

1.3.5 數(shù)據(jù)挖掘技術 

\n

1.4 大數(shù)據(jù)應用場景 

\n

1.4.1 電商行業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.2 金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.3 醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.4 教育行業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.5 工業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.6 農業(yè)大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.7 環(huán)境大數(shù)據(jù)應用 

\n

1.4.8 智慧城市大數(shù)據(jù)應用 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第2 章 基礎云架構 

\n

2.1 云計算簡介 

\n

X 大數(shù)據(jù)應用部署與調優(yōu)

\n

2.1.1 云計算的概念 

\n

2.1.2 云計算發(fā)展現(xiàn)狀 

\n

2.1.3 云計算實現(xiàn)機制 

\n

2.1.4 云計算部署模型 

\n

2.2 云計算與大數(shù)據(jù) 

\n

2.2.1 云計算與大數(shù)據(jù)的關系 

\n

2.2.2 云計算與大數(shù)據(jù)相結合的優(yōu)勢 

\n

2.3 私有云平臺OpenStack 

\n

2.3.1 OpenStack 背景介紹 

\n

2.3.2 計算服務Nova 

\n

2.3.3 對象存儲服務Swift ·

\n

2.3.4 鏡像服務Glance 

\n

2.4 公有云平臺阿里云 

\n

2.4.1 阿里云簡介 

\n

2.4.2 計算服務ECS 

\n

2.4.3 存儲服務 

\n

2.4.4 網(wǎng)絡服務VPC 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第3 章 大數(shù)據(jù)業(yè)務流程 

\n

3.1 數(shù)據(jù)采集 

\n

3.1.1 數(shù)據(jù)采集的概念 

\n

3.1.2 數(shù)據(jù)采集的工具 

\n

3.1.3 數(shù)據(jù)采集的方法 

\n

3.2 數(shù)據(jù)預處理ETL 

\n

3.2.1 數(shù)據(jù)清洗 

\n

3.2.2 數(shù)據(jù)集成 

\n

3.2.3 數(shù)據(jù)轉換 

\n

3.2.4 數(shù)據(jù)歸約 

\n

3.2.5 常用ETL 工具 

\n

3.3 大數(shù)據(jù)存儲 

\n

3.3.1 大數(shù)據(jù)存儲困境 

\n

3.3.2 大數(shù)據(jù)存儲中的數(shù)據(jù)結構處理樣例 ·

\n

目錄 XI

\n

3.3.3 分布式系統(tǒng) ·

\n

3.3.4 Hadoop 框架 

\n

3.3.5 NoSQL 數(shù)據(jù)庫 

\n

3.3.6 云存儲 

\n

3.4 大數(shù)據(jù)處理 

\n

3.4.1 大數(shù)據(jù)處理框架 

\n

3.4.2 批處理系統(tǒng) ·

\n

3.4.3 流處理系統(tǒng) ·

\n

3.4.4 混合處理系統(tǒng) 

\n

3.4.5 大數(shù)據(jù)處理框架的選擇 

\n

3.5 環(huán)境監(jiān)控大數(shù)據(jù)應用實例 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第4 章 系統(tǒng)安裝部署 ·

\n

4.1 安裝部署的概念 

\n

4.1.1 軟件安裝概述 

\n

4.1.2 大數(shù)據(jù)部署概述 

\n

4.2 安裝部署分布式系統(tǒng) 

\n

4.2.1 Hadoop 安裝部署 ·

\n

4.2.2 Spark 部署 

\n

4.3 升級管理 

\n

4.3.1 系統(tǒng)升級的概念 

\n

4.3.2 Hadoop 升級管理 

\n

4.3.3 Spark 升級管理 ·

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第5 章 日常維護管理 

\n

5.1 系統(tǒng)管理對象 ·

\n

5.1.1 系統(tǒng)軟件 

\n

5.1.2 系統(tǒng)硬件 

\n

5.1.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù) 

\n

XII 大數(shù)據(jù)應用部署與調優(yōu)

\n

5.2 系統(tǒng)管理的內容 

\n

5.2.1 事件管理 

\n

5.2.2 問題管理 

\n

5.2.3 故障管理 

\n

5.2.4 性能管理 

\n

5.2.5 配置管理 

\n

5.2.6 日志管理 

\n

5.2.7 備份管理 

\n

5.3 故障管理 

\n

5.3.1 集群結構 

\n

5.3.2 故障報告 

\n

5.3.3 故障處理 

\n

5.3.4 故障后期管理 

\n

5.4 性能管理 

\n

5.4.1 性能監(jiān)控 

\n

5.4.2 性能分析 

\n

5.5 日志管理 

\n

5.5.1 平臺及組件相關命令行 ·

\n

5.5.2 日志和告警監(jiān)控 

\n

5.6 日常巡檢 

\n

5.6.1 檢查內容分類 

\n

5.6.2 巡檢方法分類 

\n

5.6.3 巡檢流程 

\n

5.7 系統(tǒng)管理制度規(guī)范 

\n

5.7.1 系統(tǒng)管理標準 

\n

5.7.2 系統(tǒng)管理制度 

\n

5.7.3 系統(tǒng)管理規(guī)范 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第6 章 高級系統(tǒng)運維 

\n

6.1 安全管理 

\n

6.1.1 資產(chǎn)安全 

\n

6.1.2 應用安全 

\n

目錄 XIII

\n

6.1.3 安全威脅 

\n

6.1.4 安全措施 

\n

6.2 系統(tǒng)優(yōu)化 

\n

6.2.1 Hadoop 配置優(yōu)化 

\n

6.2.2 Hadoop 性能優(yōu)化 

\n

6.2.3 作業(yè)優(yōu)化 

\n

6.3 高可用 

\n

6.3.1 高可用概述 

\n

6.3.2 高可用技術 

\n

6.3.3 業(yè)務連續(xù)性 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

第7 章 基礎應用開發(fā) 

\n

7.1 Python 簡介 

\n

7.1.1 Python 的前世今生 

\n

7.1.2 Python 的應用場合 

\n

7.1.3 Python 的特性 

\n

7.2 Python 語法 

\n

7.2.1 Python 賦值語句 

\n

7.2.2 順序結構 

\n

7.2.3 選擇結構 

\n

7.2.4 循環(huán)結構 

\n

7.2.5 繪圖（用matplotlib 等新庫） 

\n

7.2.6 函數(shù) 

\n

7.2.7 常用模塊 

\n

7.3 Python 程序調試 

\n

7.3.1 拼接字符串 

\n

7.3.2 使用 generator 

\n

7.3.3 死循環(huán) 

\n

7.3.4 巧用多重賦值 

\n

7.3.5 使用C 擴展（extension） 

\n

7.3.6 并行編程 

\n

習題 

\n

XIV 大數(shù)據(jù)應用部署與調優(yōu)

\n

參考文獻 

\n

第8 章 大數(shù)據(jù)應用開發(fā) 

\n

8.1 數(shù)據(jù)獲取 

\n

8.1.1 通過傳感器采集數(shù)據(jù) 

\n

8.1.2 通過API 獲取數(shù)據(jù) 

\n

8.1.3 網(wǎng)絡信息抓取 

\n

8.1.4 通過網(wǎng)絡信息系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù) ·

\n

8.2 數(shù)據(jù)分析 

\n

8.2.1 數(shù)據(jù)分析概念和分類 

\n

8.2.2 數(shù)據(jù)分析方法 

\n

8.3 數(shù)據(jù)可視化

\n

8.3.1 數(shù)據(jù)可視化基礎 

\n

8.3.2 大數(shù)據(jù)可視化方法 

\n

8.4 應用案例開發(fā)

\n

8.4.1 案例一 Python 數(shù)據(jù)分析：商圈分析 ·

\n

8.4.2 案例二 Python 數(shù)據(jù)分析：招聘信息可視化案例 

\n

習題 

\n

參考文獻 

\n

附錄A 大數(shù)據(jù)和人工智能實驗環(huán)境 

\n


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