✍ Scribed by 宋智军
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本书坚持以大数据基础和应用为主导的编写原则，理论联系实际，并通过大量实例循序渐进地为读者介绍了进行大数据实践所涉及的各类知识。为了更好地帮助读者在短时间内掌握大数据基础理论知识和实践能力，全书的基础知识介绍清晰，理论联系实际，具有很强的操作性，并提供了大量通过测试可运行的完整实例，这些实例都给出了设计步骤、代码详解及程序运行结果，对于容易出现问题的地方，则以“注”的方式介绍常用的技巧和注意事项。另外本书的配套资料可从清华大学出版社网站(www.tup.com.cn)上下载。本书可作为计算机专业的本科生和研究生的大数据基础教材，也可作为大数据技术培训、Hadoop应用开发和运行维护人员的必备参考书。
封面
扉页
内容简介
版权页
丛书序
前言
目录
第1章 大数据概述
1.1 大数据发展历程
1.2 大数据的定义及特征
1.3 大数据与传统数据的区别
1.4 大数据的核心价值
1.5 大数据安全与隐私保护
第2章 大数据关键技术
2.1 大数据采集与预处理技术
2.2 大数据存储与管理技术
2.3 大数据分析与挖掘技术
2.4 大数据应用与展现技术
第3章 基于Hadoop的大数据生态系统
3.1 Hadoop概述
3.2 Hadoop家族成员
3.3 Hadoop生态系统
3.4 Hadoop集群架构
3.5 Hadoop运行环境
3.6 Hadoop集群的安装与配置
第4章 分布式文件系统HDFS
4.1 HDFS概述
4.2 HDFS基本组成
4.3 HDFS体系架构
4.4 HDFS核心功能
4.5 HDFS通信机制
4.6 HDFS安全机制
4.7 HDFS容错机制
4.8 HDFS快照机制
4.9 HDFS读写机制
4.10 HDFS常用操作
第5章 分布式计算框架MapReduce
5.1 MapReduce概述
5.2 MapReduce原理
5.3 MapReduce框架
5.4 MapReduce开发环境
5.5 MapReduce编程过程
5.6 MapReduce开发实例
第6章 资源管理框架YARN
6.1 YARN概述
6.2 YARN体系架构
6.3 YARN工作流程
6.4 YARN通信机制
6.5 YARN安全机制
6.6 YARN容错机制
6.7 YARN资源调度机制
6.8 可在YARN上运行的框架
6.9 YARN编程实例
第7章 分布式列存储数据库HBase
7.1 HBase概述
7.2 HBase特点
7.3 HBase体系架构
7.4 HBase安装配置
7.5 HBase数据模型
7.6 HBase关键技术
7.7 HBase交互接口
7.8 HBase快照机制
第8章 数据仓库Hive
8.1 Hive概述
8.2 Hive特点
8.3 Hive体系架构
8.4 Hive安装配置
8.5 Hive数据模型
8.6 Hive数据类型
8.7 Hive基本操作
8.8 Hive内置运算符
8.9 Hive内置函数
8.10 Hive实例
第9章 数据分析与挖掘Mahout
9.1 Mahout概述
9.2 Mahout安装配置
9.3 Mahout算法集
9.4 分类算法
9.5 聚类算法
9.6 模式挖掘算法
9.7 协同过滤算法
第10章 大数据应用
10.1 大数据应用现状及发展趋势
10.2 互联网大数据应用
10.3 金融行业大数据应用
10.4 电信行业大数据应用
10.5 医疗行业大数据应用
10.6 智慧交通大数据应用
10.7 大数据应用案例
正文结束
附表
参考文献
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