實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù) 鮑亮 李倩pdf掃描版

實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)是一本大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)書(shū)籍，由鮑亮和李倩共同編著。本書(shū)內(nèi)容豐富翔實(shí)，全文共分為三大篇，包括大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)深入篇和大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇，主要講解了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)抽取和清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析與建模、異構(gòu)數(shù)據(jù)采集等內(nèi)容，知識(shí)性很強(qiáng)，同時(shí)也具實(shí)用性和操作性，推薦給學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員閱讀。

內(nèi)容介紹

“數(shù)據(jù)是重要資產(chǎn)”已成為大家的共識(shí)，眾多公司都在爭(zhēng)相分析、挖掘大數(shù)據(jù)背后的信息資源。《實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》在此背景下，對(duì)目前大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行總結(jié)，理論聯(lián)系實(shí)踐，既不缺乏理論深度又具有實(shí)用價(jià)值。

《實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》共12章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)、發(fā)展歷史，數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)抽取和清洗，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析與建模，異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，文檔的存儲(chǔ)與檢索，異種數(shù)據(jù)的統(tǒng)一訪(fǎng)問(wèn)與轉(zhuǎn)換，基于微博的股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)實(shí)例，海量視頻檢索系統(tǒng)實(shí)例，HDFS云文件系統(tǒng)實(shí)例。本書(shū)適合大數(shù)據(jù)技術(shù)初學(xué)者、大數(shù)據(jù)從業(yè)人員和研究人員，也可以作為高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生的教學(xué)參考書(shū)。

章節(jié)目錄

第一篇 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇
第1章 大數(shù)據(jù)介紹
1.1 大數(shù)據(jù)相關(guān)概念
1.1.1 大數(shù)據(jù)的歷史
1.1.2 大數(shù)據(jù)的定義
1.2 大數(shù)據(jù)研究?jī)?nèi)容
1.3 人數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
1.3.1 學(xué)術(shù)界現(xiàn)狀
1.3.2 產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)狀
1.3.3 政府機(jī)構(gòu)現(xiàn)狀
1.4 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1 大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的應(yīng)用
1.4.2 大數(shù)據(jù)在服務(wù)業(yè)的應(yīng)用
1.4.3 大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用
1.4.4 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
1.5 本章小結(jié)
第2章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)介紹
2.2 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)技術(shù)研究現(xiàn)狀
2.2.1 傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
2.2.2 新興數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.3 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)分析
2.3.1 數(shù)據(jù)劃分
2.3.2 數(shù)據(jù)一致性與可用性
2.3.3 負(fù)載均衡
2.3.4 容錯(cuò)機(jī)制
2.3.5 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的硬件支持
2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與工具
2.4.1 集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理系統(tǒng)Bigtable
2.4.2 非集中式的大規(guī)模數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)Dynamo
2.4.3 BigTable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)HBase
2.4.4 MongoDB
2.4.5 CouchDB
2.4.6 Redis
2.4.7 Hypertabie
2.4.8 其他開(kāi)源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
2.5 本章小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)抽取和清洗
3.1 數(shù)據(jù)抽取和清洗技術(shù)介紹
3.1.1 數(shù)據(jù)抽取簡(jiǎn)介
3.1.2 數(shù)據(jù)清洗簡(jiǎn)介
3.2 數(shù)據(jù)抽取和清洗研究現(xiàn)狀
3.3 數(shù)據(jù)抽取技術(shù)的實(shí)現(xiàn)
3.3.1 Web數(shù)據(jù)抽取
3.3.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取
3.3.3 基于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)分析
3.4 數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的實(shí)現(xiàn)
3.4.1 數(shù)據(jù)清洗流程
3.4.2 數(shù)據(jù)清洗框架
3.4.3 數(shù)據(jù)清洗相關(guān)技術(shù)
3.4.4 基天Hadoop的數(shù)據(jù)清洗方案
……
第二篇 大數(shù)據(jù)深入篇
第三篇 大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇

使用說(shuō)明

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