大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：思維、技術(shù)與應(yīng)用
本書將基本概念與實(shí)例相結(jié)合，由淺入深、循序漸進(jìn)地對(duì)大數(shù)據(jù)思維、技術(shù)和應(yīng)用做了全面系統(tǒng)的介紹。全書共12章，分為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)處理篇、大數(shù)據(jù)挖掘篇和大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇的內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)思維理念、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與作用、大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)采集工具Flume和Scribe、大數(shù)據(jù)爬蟲工具Nutch和Scapy、大數(shù)據(jù)預(yù)處理工具Kettle、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop；大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇的內(nèi)容包含分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)HBase和海量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)Hive；大數(shù)據(jù)處理篇主要介紹了分布式并發(fā)計(jì)算批處理模式MapReduce，基于內(nèi)存的快速處理模式Spark，以及基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理模式SparkStreaming；大數(shù)據(jù)挖掘篇主要對(duì)分類、預(yù)測(cè)、聚類和關(guān)聯(lián)等各類大數(shù)據(jù)挖掘算法的原理和使用場(chǎng)景進(jìn)行了描述，并使用SparkMLlib提供的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了實(shí)例講解；大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇分別從大數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用的橫向和縱向出發(fā)，介紹了大數(shù)據(jù)在各個(gè)功能領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景。
·17.8萬(wàn)字
