大数据应用基础--详细介绍

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 当前位置:本科及研究生教材 公共课 公共课 公共课 大数据应用基础
   
大数据应用基础
作者:娄岩
书名:大数据应用基础
定价:¥ 33 元
光盘: 
丛书名:  普通高等教育公共基础课系列教材·计算机类
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本书PPT下载: 课件下载地址
目录和样章下载: 样章下载地址
开本: 16K
标准书号: 978-7-03-064347-6
字数(千): 
页数: 176
出版日期: 2020-3-11
发行号: TP-8450.0101
装帧: 平装
点击热度: 242
最新印刷日期:    
 
编辑推荐
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获奖情况
...........................................................................................................................................
 
图书介绍
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  本书是将大数据这一计算机前沿科学理论和基本应用有机结合的典型教材,全面介绍了大数据及其相关的基础知识,由浅入深地剖析了大数据的分析处理方法和技术手段,重点介绍了大数据最新的发展趋势和技术成果。本书包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析概论、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案及相关案例等内容。本书体系完整、内容丰富、注重应用、前瞻性强、适用性好,并有开放式的课程教学网站(http://www.cmu.edu.cn/computer)提供技术支持。
  本书既可以作为普通高校大数据技术的基础教材,也可以作为职业培训教育及相关技术人员的参考用书。
 
前言
...........................................................................................................................................
  2015年8月国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》)。《纲要》明确指出,信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为国家基础性战略资源,大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动,以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
  《纲要》鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养,大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。
  在当前大数据浪潮的猛烈冲击下,各个专业的高校大学生迫切需要充实和完善自己原有的IT知识体系,掌握两个“本领”:一是大数据基本技术与应用,使大数据能够为我所用;二是挖掘数据之间隐藏的规律与关系,使大数据更好地服务于社会发展。
  本书围绕大数据及其相关技术这一主题,采用深入浅出的叙述方式,简明扼要地阐述了大数据及其相关最新技术的基本理论、关键技术和实际应用,目的是让广大师生以计算机公共基础课程为知识载体,对大数据在各个领域的应用方法和相关知识有所了解。将大数据相关课程纳入大学基础教育中,引领学生更好地把握科学发展的脉搏和历史赋予的机遇。
  在编写原则上,本书既保持了大数据技术本身应有的系统性和理论性,又着重体现其在各个领域的应用性与针对性。本着理论联系实际的教学目标,注重启发式教学策略,同时适合混合式教学模式,便于读者理解和掌握。全书各章均附有实际应用案例与基本概念注释,方便读者查阅和自学。
  本书主编为娄岩,副主编为徐东雨。全书共分为 11 章,其中第1章大数据概论由娄岩编写;第2章大数据采集及预处理由郑琳琳编写;第3章大数据分析概论由刘尚辉编写;第4章大数据可视化由李静编写;第5章Hadoop概论由马瑾编写;第6章HDFS和Common概论由丁林编写;第7章MapReduce概论由徐东雨编写;第8章NoSQL技术由曹阳编写;第9章Spark概论由庞东兴编写;第10章云计算与大数据由张志常编写;第11章大数据解决方案及相关案例由霍妍编写。
  科学出版社对本书的出版做了精心策划,充分论证,在此向所有参加编写的同事们及帮助和指导过我们工作的朋友们表示衷心的感谢。由于编者水平有限,加之时间仓促,书中难免存在不足之处,恳请广大读者批评斧正。

                                                                娄  岩  
                                                               2019年11月
 
图书目录
...........................................................................................................................................
第1章  大数据概论    1
1.1  大数据技术概述    2
1.1.1  大数据的基本概念    2
1.1.2  IT产业的发展简史    3
1.1.3  大数据的来源    6
1.1.4  大数据产生的三个发展阶段    6
1.1.5  大数据的特点    7
1.1.6  大数据处理流程    7
1.1.7  大数据的数据格式特性    8
1.1.8  大数据的特征    9
1.1.9  大数据的应用领域    9
1.2  大数据时代的新理念    10
1.3  大数据的整体技术和关键技术    11
1.4  大数据分析的五种典型工具简介    14
1.5  大数据未来发展趋势    17
1.5.1  数据资源化    17
1.5.2  数据科学和数据联盟的成立    17
1.5.3  大数据隐私和安全问题    18
1.5.4  开源软件成为推动大数据发展的动力    18
1.5.5  大数据在多方位改善我们的生活    19
本章小结    19
第2章  大数据采集及预处理    20
2.1  大数据采集    20
2.1.1  大数据采集概述    20
2.1.2  大数据采集的数据来源    21
2.1.3  大数据采集的技术方法    23
2.2  大数据的预处理    25
2.3  大数据采集及预处理的工具    32
本章小结    42
第3章  大数据分析概论    44
3.1  大数据分析简介    44
3.1.1  什么是大数据分析    44
3.1.2  大数据分析的基本方法    45
3.1.3  大数据分析处理流程    47
3.2  大数据分析的主要技术    49
3.2.1  深度学习    49
3.2.2  知识计算    52
3.3  大数据分析处理系统    54
3.3.1  批量数据及处理系统    54
3.3.2  流式数据及处理系统    54
3.3.3  交互式数据及处理系统    55
3.3.4  图数据及处理系统    55
3.4  医学大数据分析应用    56
本章小结    58
第4章  大数据可视化    60
4.1  大数据可视化简介    60
4.1.1  大数据可视化的概念    60
4.1.2  医学大数据可视化    62
4.2  大数据可视化工具    65
4.2.1  大数据可视化工具简介    65
4.2.2  大数据可视化工具实例    66
本章小结    75
第5章  Hadoop概论    76
5.1  Hadoop简介    76
5.1.1  Hadoop的起源    76
5.1.2  Hadoop的特点    77
5.1.3  Hadoop的发展    77
5.2 Hadoop架构与组成    78
5.2.1  Hadoop架构    78
5.2.2  Hadoop组成    79
5.3  Hadoop应用    82
5.3.1  Hadoop平台搭建    83
5.3.2  Hadoop的开发方式    85
5.3.3  Hadoop应用分析    85
本章小结    86
第6章  HDFS和Common概论    88
6.1  HDFS简介    88
6.1.1  HDFS的相关概念    88
6.1.2  HDFS的体系结构    90
6.1.3  HDFS的工作原理    91
6.2  HDFS在医学领域的应用    93
6.3  Common简介    94
本章小结    95
第7章  MapReduce概论    97
7.1  MapReduce简介    97
7.1.1  MapReduce的概念    97
7.1.2  MapReduce的内涵、特征和局限性    98
7.2  MapReduce的架构和工作流程    99
7.2.1  MapReduce的架构    99
7.2.2  MapReduce的工作流程    100
7.3  Map和Reduce工作原理    101
7.4  MapReduce在医学领域的应用    103
本章小结    104
第8章  NoSQL技术    106
8.1  NoSQL基础知识    107
8.1.1  NoSQL的产生    107
8.1.2  NoSQL的特点    107
8.1.3  NoSQL的技术基础    108
8.2  NoSQL的种类    112
8.2.1  键值存储    113
8.2.2  列存储    113
8.2.3  文档存储    114
8.2.4  图形存储    115
8.3  典型的NoSQL工具    116
8.3.1  Redis    117
8.3.2  Bigtable    117
8.3.3  CouchDB    119
8.3.4  Neo4j    120
本章小结    121
第9章  Spark概论    122
9.1  Spark概述    122
9.1.1  Spark简介    122
9.1.2  Spark发展    123
9.1.3  Scala语言    123
9.2  Spark与Hadoop    124
9.2.1  Hadoop的局限与不足    124
9.2.2  Spark的优点    124
9.2.3  Spark速度比Hadoop快的原因    125
9.3  Spark的生态系统    126
9.3.1  底层的Cluster Manager和Data Manager    127
9.3.2  中间层的Spark Runtime    127
9.3.3  高层的应用模块    129
9.4  Spark的应用    130
9.4.1  Spark的应用场景    130
9.4.2  应用Spark的成功案例    131
本章小结    132
第10章  云计算与大数据    134
10.1  云计算简介    134
10.1.1  云计算的定义    134
10.1.2  云计算与大数据的关系    135
10.1.3  云计算服务模式    136
10.2  云计算核心技术    137
10.2.1  虚拟化技术    137
10.2.2  资源池化技术    139
10.2.3  云计算部署模式    139
10.3  云计算在医学领域的应用    140
10.3.1  医疗云    141
10.3.2  移动医疗健康服务云    142
10.3.3  医学科研分析服务云    143
本章小结    150
第11章  大数据解决方案及相关案例    151
11.1  大数据解决方案基础    151
11.2  Intel大数据    153
11.2.1  Intel大数据解决方案    153
11.2.2  Intel大数据相关案例——中国移动广东分公司详单、账单查询系统    155
11.3  百度大数据    156
11.3.1  百度大数据引擎    156
11.3.2  百度数智平台    157
11.3.3  百度指数    158
11.4  腾讯大数据    159
11.4.1  腾讯大数据解决方案    159
11.4.2  相关实例——腾讯广告    161
本章小结    163
参考文献    164
 
 
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