大数据技术导论(高职高专大数据技术与应用专业系列教材)

本书旨在指导高职院 校学生对大数据技术进行 入门学习，以任务驱动为 导向，系统介绍了大数据 技术基础知识及应用案例 。全书共分为六大项目， 具体包括大数据与大数据 时代、大数据处理平台、 Hadoop开发环境的搭建 、数据采集与预处理、数 据计算与数据存储、数据 分析与可视化。 本书可作为高职院校 大数据应用技术、软件技 术等专业学生的专业基础 课教材，也可作为其他计 算机相关专业学生的选修 课程教材以及大数据技术 爱好者的自学参考书。

项目一 大数据与大数据时代 任务1-1 认识大数据时代 1.1.1 大数据时代 1.1.2 大数据时代到来的原因 1.1.3 大数据时代产生的变革 任务1-2 掌握大数据基本特征和处理流程 1.2.1 数据的定义和分类 1.2.2 大数据的定义 1.2.3 大数据的特征 1.2.4 大数据处理流程 任务1-3 大数据技术的发展历程 任务1-4 大数据产业结构及行业应用 1.4.1 大数据产业结构 1.4.2 大数据、云计算、人工智能、物联网的深度融合 1.4.3 大数据技术在各行业领域的应用案例 任务1-5 了解大数据行业的岗位需求 1.5.1 大数据行业的岗位需求 1.5.2 高职院校学生在大数据行业的就业定位 小结 课后习题 项目二 大数据处理平台 任务2-1 构建大数据处理平台的原因 2.1.1 大数据时代的数据类型 2.1.2 传统数据处理平台遇到的问题 2.1.3 大数据处理平台 任务2-2 最早的大数据生态系统—Hadoop 2.2.1 Hadoop的简介和发展 2.2.2 Hadoop的设计思想和特点 2.2.3 Hadoop的两大基础组件 2.2.4 Hadoop生态系统的架构和其他组件 任务2-3 大数据处理平台架构 2.3.1 大数据计算模式 2.3.2 大数据处理平台的基本架构及数据处理流程 2.3.3 主流大数据处理平台的架构 2.3.4 大数据处理平台架构案例介绍 小结 课后习题 项目三 Hadoop开发环境的搭建 任务3-1 VMware虚拟机的安装 任务3-2 VMware上Ubuntu系统的安装和配置 3.2.1 Ubuntu系统的安装 3.2.2 Ubuntu系统的网络设置 任务3-3 Ubuntu系统上Hadoop的安装和配置 3.3.1 Java环境的安装和配置 3.3.2 SSH的安装以及免密码登录的设置 3.3.3 Hadoop的安装和配置 任务3-4 Hadoop下的词频统计 小结 课后习题 项目四 数据采集与预处理