大数据基础与应用

前言
第1章 初识大数据
1．1 大数据产生的背景
1．2 大数据的结构与特征
1．2．1 大数据的结构
1．2．2 大数据的特征
1．3 大数据相关概念
1．3．1 大数据关键技术
1．3．2 数据类型与数据管理
1．3．3 数据仓库
1．3．4 数据挖掘
1．4 大数据可视化
1．4．1 什么是数据可视化
1．4．2 数据可视化的工具与方法
1．4．3 数据可视化的建模
1．4．4 数据可视化分类
1．5 大数据相关工具
1．5．1 Hadoop
1．5．2 R语言
1．5．3 Python语言
1．5．4 Rapid Miner
1．5．5 Tableau
1．6 大数据时代的新机遇
1．6．1 数据价值
1．6．2 应用价值
1．6．3 发展前景
1．7 本章小结
1．8 习题
第2章 大数据处理架构Hadoop
2．1 Hadoop简介
2．2 Hadoop发展史及特点
2．3 Hadoop体系结构
2．3．1 HDFS体系结构
2．3．2 MapReduce体系结构
2．4 醌置Linux环境
2．4．1 安装VMware12虚拟机
2．4．2 部署CentOS64位操作系统
2．4．3 配置网络
2．4．4 Linux终端
2．5 Hadoop环境搭建
2．5．1 JDK安装和测试
2．5．2 Hadoop安装和配置
2．5．3 SSH免密码配置
2．6 Hadoop关键组件
2．6．1 HDFS
2．6．2 HBase
2．6．3 MapReduce
2．6．4 Hive
2．6．5 Pig
2．6．6 Mahout
2．6．7 Zoo Keeper
2．6．8 Flume
2．6．9 Sqoop
2．6．10 Ambari
2．7 本章小结
2．8 习题
第3章 分布式文件系统HDFS
3．1 HDFS概念
3．1．1 HDFS简介
3．1．2 HDFS相关概念
3．2 HDFS体系结构
3．3 HDFS文件存储机制
3．4 HDFS的数据读写过程
3．4．1 读数据的过程
3．4．2 写数据的过程
3．5 HDFS应用实践
3．5．1 HDFS常用命令
3．5．2 HDFS的Web界面
3．5．3 HDFS常用JavaAPI及应用实例
3．6 本章小结
3．7 习题
第4章 计算系统MapReduce
4．1 MapReduce概述
4．1．1 MapReduce简介
4．1．2 MapReduce数据类型与格式
4．1．3 数据类型Writable接口
4．1．4 Hadoop序列化与反序列化机制
4．2 MapReduce架构
4．2．1 数据分片
4．2．2 MapReduce的集群行为
4．2．3 MapReduce作业执行过程
4．3 MapReduce接口类
4．3．1 MapReduce输入的处理类
4．3．2 MapReduce输出的处理类
4．4 MapReduce应用案例——单词计数程序
4．4．1 WordCount代码分析
4．4．2 WordCount处理过程
4．5 本章小结
4．6 习题
……
第5章 分布式数据库HBase
第6章 NoSQL数据库
第7章 集群计算Spark
第8章 流计算Storm
第9章 分布式协调系统ZooKeeper
第10章 销售数据分析系统
第11章 交互式数据处理
第12章 协同过滤推荐系统
附录 课后习题答案
参考文献