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第1章 概论1

1.1 什么是大数据1

1.1.1 大数据产生的背景1

1.1.2 大数据的概念及特征5

1.2 大数据带来的变革7

1.3 大数据的价值与挑战9

1.3.1 大数据的价值9

1.3.2 大数据时代面临的新挑战10

1.4 大数据的相关技术12

1.4.1 大数据存储和管理技术14

1.4.2 大数据分析技术20

1.4.3 大数据处理工具与平台21

1.5 大数据的处理流程22

1.5.1 数据抽取与集成22

1.5.2 数据分析23

1.5.3 数据解释23

1.5.4 大数据处理模型24

1.6 大数据的发展机遇28

习题29

第2章 大数据存储30

2.1 大数据存储概述30

2.2 传统的大数据存储系统30

2.3 分布式文件系统33

2.3.1 HDFS相关概念35

2.3.2 HDFS分布式文件系统的结构36

2.3.3 HDFS存储原理37

2.3.4 HDFS数据读／写41

2.4 NoSQL数据库43

2.4.1 NoSQL的产生44

2.4.2 NoSQL与RDBMS45

2.4.3 NoSQL的分类46

2.4.4 HBase数据库47

2.4.5 NoSQL与NewSQL52

习题53

第3章 大数据处理55

3.1 多处理器技术55

3.2 并行计算59

3.3 MapReduce并行计算技术65

3.3.1 MapReduce简介65

3.3.2 MapReduce编程模型68

3.3.3 Hadoop MapReduce 173

3.3.4 Yarn/MapReduce276

3.3.5 MapReduce性能调优79

习题82

第4章 大数据分析83

4.1 大数据分析概述83

4.1.1 数据分析的原则84

4.1.2 大数据分析的特点84

4.1.3 大数据分析路线及流程85

4.1.4 大数据分析技术87

4.1.5 大数据分析的难点90

4.2 大数据分析模型91

4.2.1 大数据分析模型建立方法91

4.2.2 分类分析模型93

4.2.3 关联分析模型94

4.2.4 聚类分析模型95

4.3 大数据分析算法98

4.3.1 大数据算法概述99

4.3.2 决策树算法简介101

4.3.3 Apriori算法简介105

4.3.4 K-Means算法简介109

4.4 大数据分析应用111

4.4.1 文本分析111

4.4.2 情感分析113

4.4.3 推荐系统115

4.5 大数据分析常用工具117

习题119

第5章 大数据可视化120

5.1 大数据可视化技术概述120

5.1.1 数据可视化简史120

5.1.2 数据可视化的功能122

5.1.3 大数据可视化简介123

5.2 大数据可视化技术基础126

5.2.1 数据可视化流程126

5.2.2 数据可视化编码128

5.2.3 数据可视化设计132

5.3 大数据可视化应用134

5.3.1 文本可视化135

5.3.2 社交网络可视化138

5.3.3 日志数据可视化140

5.3.4 地理信息可视化140

5.3.5 数据可视化交互141

5.4 大数据可视化软件和工具143

5.4.1 大数据可视化软件分类143

5.4.2 科学可视化软件和工具144

5.4.3 可视化分析软件和工具145

5.4.4 信息可视化软件和工具147

习题148

第6章 大数据应用149

6.1 互联网行业大数据149

6.2 交通大数据153

6.3 医疗大数据159

6.4 问答系统164

习题169

第7章 大数据发展趋势与展望170

7.1 大数据安全与隐私保护170

7.1.1 数据安全与隐私保护的现状170

7.1.2 大数据带来的安全挑战171

7.1.3 大数据安全与隐私保护关键技术172

7.2 大数据共享174

7.2.1 大数据共享面临的挑战174

7.2.2 大数据共享的措施与机制175

7.3 数据科学176

7.3.1 数据科学的概念176

7.3.2 数据分析的难题176

习题177

参考文献178