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大数据基础与管理

大数据基础与管理

  • 字数: 300千字
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 作者: 段竹,田宏 主编
  • 出版日期: 2016-03-01
  • 商品条码: 9787302425236
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 186
  • 出版年份: 2016
定价:¥29 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
段竹、田宏主编的《大数据基础与管理》从理论结合实践的角度,讲解大数据的概念和技术。全书共分为7章,主要内容包括什么是大数据、大数据的特征、大数据的作用与应用、大数据的技术与分析;通过实例讲解Data Studio的使用方法,DB2、UDB和JDBC的相关知识,集成数据管理的知识,IBM InfoSphere软件;详细讨论大数据环境下的安全与治理;通过实例讲解了Hadoop技术。
目录
第1章大数据概论
1.1什么是大数据
1.2大数据的特征
1.3大数据的作用与具体应用
1.3.1大数据的作用
1.3.2大数据的应用
1.4大数据的技术与大数据的分析
1.4.1概述
1.4.2大数据的技术
1.4.3大数据的分析
1.4.4大数据现状
1.4.5展望大数据
第2章DataStudio
2.1创建数据库
2.1.1命令方式创建数据库
2.1.2通过数据库向导来创建数据库
2.2创建数据库对象
2.2.1创建模式
2.2.2创建表空间
2.2.3创建缓冲池
2.2.4创建表
2.2.5创建索引
2.2.6创建视图
2.2.7创建别名
2.2.8创建约束
2.2.9创建触发器
2.3备份和恢复
2.3.1DB2数据库的备份
2.3.2DB2数据库的恢复
2.4DB2优化器
2.4.1优化器
2.4.2DB2优化器介绍
2.4.3SQL语句执行过程
2.4.4优化器组件和工作原理
2.4.5扫描方式
2.4.6连接方法
2.4.7优化级别
2.4.8如何影响优化器来提高性能
2.5SQL调优概述
2.5.1一般规则
2.5.2针对专门操作符的调优
第3章数据库开发
3.1DB2与JDBC支持
3.2理解DB2UDBJDBC通用驱动程序
3.2.1旧的JDBC驱动程序与新的通用JDBC驱动程序的比较
3.2.2诊断问题和分析跟踪
3.2.3JDBC通用驱动程序错误代码
第4章集成数据管理
4.1集成数据管理简介
4.2数据建模和设计
4.2.1数据仓库设计和数据建模
4.2.2使用IBMInfoSphereDataArchitect对DB2创建的全局临时表建模
4.3数据模型管理
4.3.1数据模型管理器
4.3.2规范
4.4主数据管理
4.4.1数据管理的范畴和主数据管理的概念
4.4.2主数据管理的意义
4.4.3主数据管理系统与数据仓库系统的关系
4.4.4主数据管理系统和ODS的关系
4.4.5主数据管理解决方案介绍
4.4.6企业主数据管理系统逻辑架构
4.5元数据管理
4.5.1明确元数据管理策略
4.5.2元数据集成体系结构
4.5.3实施元数据管理
4.6数据的交付
第5章IBMInfoSphere软件
5.1InfoSphereDataArchitect
5.1.1什么是IBMInfoSphereDataArchitect
5.1.2下载DB2Express-C
5.1.3安装InfoSphereDataArchitect
5.2InfoSphereStreams
5.2.1安装流计算:一种新的计算模式
5.2.2InfoSphereStreams概述
5.2.3流处理语言
5.2.4开发环境
5.2.5BigInsights和InfoSphereStreams之间的集成和交互
5.2.6InfoSphereStreams环境
5.2.7InfoSphereStreams编程
5.2.8操作符和工具集
5.2.9InfoSphereStreams集成
5.2.10导航信息中心
5.3IBMInfoSphereBigInsights
5.3.1IBMInfoSphereBigInsights简介
5.3.2IBMInfoSphereBigInsights3.0介绍
5.3.3IBMBigSQL3.0
5.3.4企业集成
5.3.5GPFSFilePlaceOptimizer
5.3.6IBMAdaptiveMR
5.3.7IBMBigSheets
5.3.8高级文本分析
5.3.9Solr
5.3.10改进工作负载调度
5.3.11压缩
5.3.12总结
第6章大数据环境下的安全与治理
6.1大数据环境下的信息安全
6.1.1信息安全的发展
6.1.2数据安全的概念
6.1.3大数据的特征
6.1.4大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
6.2大数据面临的安全威胁
6.3大数据安全的应对策略
6.3.1大数据存储安全策略
6.3.2大数据应用安全策略
6.3.3大数据管理安全策略
6.4大数据的治理
6.4.1大数据环境下的安全技术体系框架
6.4.2大数据治理定义
6.4.3数据治理的作用
6.5大数据加密技术
第7章Hadoop技术
7.1Hadoop简介
7.1.1简介
7.1.2Hadoop用途
7.2Hadoop安装与简单配置
7.2.1Linux安装
7.2.2JDK安装
7.2.3Hadoop下载
7.2.4Hadoop单机模式配置
7.2.5Hadoop伪分布模式配置
附录A
参考文献

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