大数据导论 余战秋,蔡政策,钱春阳,赵小龙,王嫱等 电子工业出版社【正版保证】

章 大数据概述t1
1．1 大数据是什么t1
1．1．1 大数据是怎么来的t1
1．1．2 大数据的定义与特征t4
1．1．3 大数据与云计算、物联网、互联网之间的关系t5
1．2 大数据的意义及挑战t7
1．2．1 研究大数据的意义t7
1．2．2 大数据的异构性和不完备性t10
1．2．3 数据处理的时效性t10
1．2．4 数据安全与隐私保护t11
1．2．5 大数据的能耗t12
1．2．6 大数据管理易用性t12
1．3 大数据技术及应用t13
1．3．1 大数据技术框架t13
1．3．2 大数据处理工具和技术发展趋势t17
1．3．3 大数据的应用t19
思考题 t25
第2章 大数据的架构t26
2．1 大数据平台架构简介t26
2．1．1 传统计算方式的数据瓶颈t26
2．1．2 大数据处理平台的技术架构t27
2．1．3 主流大数据架构t32
2．2 Hadoop体系架构t37
2．2．1 Hadoop体系架构简介t37
2．2．2 Hadoop的应用t48
2．2．3 Hadoop MapReduce的应用t50
2．2．4 Hadoop MapReduce应用实例t58
思考题 t74
第3章　大数据的采集及预处理t75
3．1 大数据采集t75
3．1．1 大数据采集简介t75
3．1．2 常用大数据采集工具t81
3．1．3 常用的数据采集方法t88
3．1．4 Kafka概述t91
3．1．5 Kafka安装及使用t94
3．2 数据预处理t100
3．2．1 数据清洗t100
3．2．2 数据集成t104
3．2．3 数据变换t106
3．3 ETL技术及其工具t108
3．3．1 数据仓库技术ETLt108
3．3．2 常用ETL工具t111
3．3．3 Kettlet113
思考题 t120
第4章 大数据的存储t121
4．1 大数据的存储方式t121
4．1．1 大数据存储综述t121
4．1．2 数据的存储方法t125
4．1．3 大数据的基础设施t128
4．1．4 大数据文件存储方式t136
4．1．5 大数据存储的特点及技术路线t142
4．2 数据仓库及开发模型t144
4．2．1 数据仓库简介t144
4．2．2 数据仓库模型设计t149
思考题 t161
第5章　大数据分析t163
5．1　大数据分析概述t163
5．1．1　数据分析的概念和分类t164
5．1．2　大数据存在模式与结构大数据t167
5．1．3　大数据分析与数据分析的区别t169
5．1．4 大数据分析的背景及挑战t170
5．2　大数据分析工具及方法t170
5．2．1　大数据分析工具及手段t170
5．2．2　大数据分析方法t175
5．3　数据挖掘t192
5．3．1　数据挖掘概述t192
5．3．2　数据挖掘工具t194
思考题 t199
第6章　大数据可视化t200
6．1 数据可视化概述t200
6．2 大数据可视化的实现t204
6．2．1 数据可视化方式t204
6．2．2 大数据可视化模式及应用t210
6．2．3 大数据可视化方法t210
6．2．4 大数据可视化的设计t217
6．3　主流大数据可视化工具及应用t220
6．3．1　Excel及应用t220
6．3．2　Processing及应用t221
6．3．3　NodeXL及应用t235
思考题 t240
参考文献t241