大数据技术基础(第2版高等学校大数据技术精品教材)/计算机技术入门丛书

本书系统介绍了大数据 基础知识和相关技术，全书 分为大数据基础、大数据存 储与管理篇、大数据采集与 预处理、大数据分析与挖掘 、大数据平台Hadoop实践 与应用案例5篇，共17章， 主要内容包括大数据基本概 念、大数据平台Hadoop基 础、大数据存储与管理基本 概念、大数据分布式文件系 统HDFS、大数据分布式数 据库系统HBase、大数据分 布式数据仓库系统Hive、大 数据采集与预处理技术、大 数据采集工具，大数据计算 模式、大数据MapReduce 计算模型、大数据Spark计 算模型、大数据Flink计算模 型、大数据MapReduce基 础算法、大数据挖掘算法、 Hadoop大数据平台实践、 开敞式码头系泊缆力预测应 用案例以及曙光XData大数 据平台及应用案例。全书提 供了大量应用实例，且大多 章后附有习题。本书特色在 于融会贯通大数据基本概念 与大数据技术及应用，很好 地将大数据概念、技术及应 用融合在一起，便于读者更 好地理解大数据基本概念， 更快掌握大数据前沿技术及 其应用。 本书适合作为高等院校 计算机、软件工程、信息管 理等相关专业的本科生及研 究生大数据技术课程的教学 用书，也可作为相关IT工程 技术人员的参考用书，

第1篇 大数据基础 第1章 大数据基本概念 1.1 大数据时代 1.1.1 大数据有多大 1.1.2 大数据的产生 1.1.3 大数据的发展历程 1.1.4 大数据对科学研究的影响 1.1.5 大数据对思维模式的影响 1.2 大数据的定义与特征 1.2.1 大数据的定义 1.2.2 大数据的数据特征 1.3 大数据的应用 1.3.1 大数据在科研领域的应用 1.3.2 大数据在交通领域的应用 1.3.3 大数据在通信领域的应用 1.3.4 大数据在医疗领域的应用 1.3.5 大数据在金融领域的应用 1.3.6 大数据在制造领域的应用 1.3.7 大数据在体育领域的应用 1.3.8 大数据在个性化生活领域的应用 1.3.9 大数据在安全领域的应用 1.4 大数据框架体系 1.4.1 大数据基础设施层 1.4.2 大数据采集层 1.4.3 大数据存储层 1.4.4 大数据处理层 1.4.5 大数据交互展示层 1.4.6 大数据应用层 1.5 大数据关键技术 1.5.1 数据采集与预处理技术 1.5.2 数据存储和管理技术 1.5.3 数据分析与挖掘技术 1.5.4 数据可视化技术 1.5.5 数据安全和隐私保护技术 1.6 大数据支撑技术 1.6.1 云计算 1.6.2 物联网 1.6.3 人工智能 习题 第2章 大数据平台Hadoop基础 2.1 大数据平台Hadoop概述 2.1.1 Hadoop简介 2.1.2 Hadoop项目起源 2.1.3 Hadoop发展历程 2.1.4 Hadoop特性 2.1.5 Hadoop主要用途 2.2 大数据平台Hadoop原理 2.2.1 分布式计算原理 2.2.2 MapReduce原理 2.2.3 Yarn原理