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简介

大数据技术全解: 基础、设计、开发与实践豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 04:28:53

作者：杨巨龙

出版社：出版社电子工业出版社

出版日期：2014-03

ISBN：9787121223433

文件格式： pdf

标签：互联网计算机编程大数据

简介· · · · · ·

“大数据”一词已成为当下最热门的词汇之一。人们热切期待大数据能给工作、学习和生活等方面带来前所未有的变化，而大数据的采集、存储、计算、分析挖掘、呈现和安全等技术正是实现这一变化的关键。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》的重点不在于对大数据技术的原理性介绍，而是从实战角度出发，系统地阐述如何基于Hadoop开源软件为客户设计、安装和开发一个大数据系统。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》还着重分享了具体实践中的一些案例，不仅对于从事大数据系统开发的IT技术人员具有珍贵的参考价值，而且对准备实施大数据系统项目的企业级客户也具有指导作用。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》可以作为计算机软件专业的本科生和研究生的大数据技术教材，也可作为大数据技术开发培训、大数据系统咨询规划培训的教材，更是大数据领域内一线的需求分析人员、系统分析人员、高级开发人员和开发管理人员的必备参考书。

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简介

大数据技术全解: 基础、设计、开发与实践 豆 0.0分

简介· · · · · ·

目录

序1

序2

前言

第1篇 基础篇

第1章 大数据的三把利剑

1.1 豌豆杂交实验

1.2 曹冲称象启示

1.3 谷歌的三把利剑

1.4 智慧改变世界

第2章 企业的大数据观

2.1 企业面临的挑战

2.2 企业大数据从哪来

2.3 企业大数据如何存储

2.4 企业大数据如何加工

2.5 企业的大数据到哪里去

2.6 企业大数据观总结

第3章 大数据和大数据系统

3.1 大数据

3.2 大数据系统

第2篇 技术篇

第4章 分布、键值对与族

4.1 分布与MapReduce

4.2 键值对的奥妙所在

4.3 动态数据库表原理

第5章 HDFS（分布式文件系统）

5.1 设计目标

5.2 基本概念

5.3 系统架构

5.4 运行机制

5.5 系统功能

5.6 系统I/O特性

5.7 非Java访问接口

5.8 系统性能

第6章 MapReduce分布式编程模式

6.1 不同于传统

6.2 设计思想

6.3 基本概念

6.4 系统架构

6.5 运行机制

6.6 关键技术

6.7 类型与格式

6.8 MR的开发

6.9 MR工作流

第7章 HBase分布式数据库

7.1 设计目标

7.2 基本概念

7.3 系统架构

7.4 运行机制

7.5 系统功能

7.6 库表设计

7.7 访问接口

第3篇 设计篇

第8章 系统设计背景和目标

8.1 系统设计背景

8.2 系统设计目标

第9章 系统架构设计

9.1 逻辑架构设计

9.2 功能架构设计

9.3 数据架构设计

第10章 运行架构设计

10.1 物理架构设计

10.2 集成架构设计

10.3 安全架构设计

10.4 开发架构设计

第4篇 安装篇

第11章 安装规划

11.1 安装目标

11.2 安装步骤

第12章 环境准备

12.1 主机准备

12.2 介质准备

12.3 基础安装

第13章 集群安装

13.1 HDFS集群

13.2 HBase集群

13.3 ZooKeeper集群

大数据技术全解: 基础、设计、开发与实践豆 0.0分

第1篇基础篇

第1章大数据的三把利剑

第2章企业的大数据观

第3章大数据和大数据系统

第2篇技术篇

第4章分布、键值对与族

第3篇设计篇

第8章系统设计背景和目标

第9章系统架构设计

第10章运行架构设计

第4篇安装篇

第11章安装规划

第12章环境准备

第13章集群安装

第14章分布式应用安装

第15章集成联调

第5篇开发篇

第16章大数据系统应用开发思路和环境

第6篇实践篇

第23章企业大数据盘系统