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简介

大数据技术入门豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 02:26:18

作者：杨正洪

出版社：出版社清华大学出版社

出版日期：2016-08

ISBN：9787302442837

文件格式： pdf

标签：技术计算机大数据数据处理

简介· · · · · ·

从2015年开始，国内大数据市场继续保持高速的发展态势，作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现，他们对大数据技术很感兴趣，并希望从大数据技术、大数据采集、管理、分析以及可视化等方面得到指导和应用帮助。因此编写了这本大数据技术的快速入门书。本书共12章，以Hadoop和Spark框架为线索，比较全面地介绍了Hadoop技术、Spark技术、大数据存储、大数据访问、大数据采集、大数据管理、大数据分析等内容。最后还给出两个案例：环保大数据和公安大数据，供读者参考。本书适合大数据技术初学者，政府、金融机构的大数据应用决策和技术人员，IT经理，CTO，CIO等快速学习大数据技术。本书也可以作为高等院校和培训学校相关专业的培训教材。杨正洪，是国内知名大数据专家，毕业于美国State University of New York at Stony Brook，在IBM公司从事大数据相关研发工作12年多。从2003~2013年，杨正洪在美国加州的IBM硅谷实验室（IBM Silicon Valley Lab）负责IBM大数据平台的设计、研发和实施，主持了保险行业、金融行业、政府行业的大数据系统的架构设计和实施。杨正洪是华中科技大学和中国地质大学客座教授，拥有国家专利，是湖北省2013年海外引进人才。受武汉市政府邀请，杨正洪于2012年12月发起成立武汉市云升科技发展有限公司，并获得东湖高新技术开发区办公场所和资金支持。目前公司在浙江和上海分别有全资子公司，在美国硅谷设有研发中心。公司的核心产品是大数据管理平台EasyDoop，并以EasyDoop为基础研发了公安大数据产品和环保大数据产品。这些产品在公安和环保行业得到成功实施，三次被中央电视台新闻联播节目播报，省部长级政府领导亲自考察，并给予了很高的评价。杨正洪参与了多项大数据相关标准的制定工作，曾受邀参与了公安部主导的“信息安全技术-大数据平台安全管理产品安全技术要求”的国家标准制定。

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简介

大数据技术入门 豆 0.0分

简介· · · · · ·

目录

前言

第1章 大数据时代

1.1 什么是大数据

1.2 大数据的四大特征

1.3 大数据的商用化

1.4 大数据分析

1.5 大数据与云计算的关系

1.6 大数据的国家战略

1.6.1 政府大数据的价值

1.6.2 政府大数据的应用场景

1.7 企业如何迎接大数据

1.7.1 评估大数据方案的维度

1.7.2 业务价值维度

1.7.3 数据维度

1.7.4 现有IT环境和成本维度

1.7.5 数据治理维度

1.8 大数据产业链分析

1.8.1 技术分析

1.8.2 角色分析

1.8.3 大数据运营

1.9 大数据交易

1.10 大数据之我见

第2章 大数据软件框架

2.1 Hadoop框架

2.1.1 HDFS（分布式文件系统）

2.1.2 MapReduce（分布式计算框架）

2.1.3 YARN（集群资源管理器）

2.1.4 Zookeeper（分布式协作服务）

2.1.5 Ambari（管理工具）

2.2 Spark（内存计算框架）

2.2.1 Scala

2.2.2 Spark SQL

2.2.3 Spark Streaming

2.3 实时流处理框架

2.4 框架的选择

第3章 安装与配置大数据软件

3.1 Hadoop发行版

3.1.1 Cloudera

3.1.2 HortonWorks

3.1.3 MapR

3.2 安装Hadoop前的准备工作

3.2.1 Linux主机配置

3.2.2 配置Java环境

3.2.3 安装NTP和python

3.2.4 安装和配置openssl

3.2.5 启动和停止特定服务

3.2.6 配置SSH无密码访问

3.3 安装Ambari和HDP

3.3.1 配置安装包文件

3.3.2 安装Ambari

3.3.3 安装和配置HDP

3.4 初识Hadoop

3.4.1 启动和停止服务

3.4.2 使用HDFS

3.5 Hadoop的特性

第4章 大数据存储：文件系统

4.1 HDFS shell命令

4.2 HDFS配置文件

4.3 HDFS API编程

4.3.1 读取HDFS文件内容

4.3.2 写HDFS文件内容

4.4 HDFS API总结

4.4.1 Configuration类

4.4.2 FileSystem抽象类

4.4.3 Path类

4.4.4 FSDataInputStream类

4.4.5 FSDataOutputStream类

4.4.6 IOUtils类

4.4.7 FileStatus类

4.4.8 FsShell类

4.4.9 ChecksumFileSystem抽象类

4.4.10 其他HDFS API实例

4.4.11 综合实例

4.5 HDFS文件格式

4.5.1 SequenceFile

4.5.2 TextFile（文本格式）

大数据技术入门豆 0.0分

第1章　大数据时代

1.1　什么是大数据

1.2　大数据的四大特征

1.3　大数据的商用化

1.4　大数据分析

1.5　大数据与云计算的关系

1.6　大数据的国家战略

1.6.1　政府大数据的价值

1.6.2　政府大数据的应用场景

1.7　企业如何迎接大数据

1.7.1　评估大数据方案的维度

1.7.2　业务价值维度

1.7.3　数据维度

1.7.4　现有IT环境和成本维度

1.7.5　数据治理维度

1.8　大数据产业链分析

1.8.1　技术分析

1.8.2　角色分析

1.8.3　大数据运营

1.9　大数据交易

1.10　大数据之我见

第2章　大数据软件框架

2.1　Hadoop框架

2.1.1　HDFS（分布式文件系统）

2.1.2　MapReduce（分布式计算框架）

2.1.3　YARN（集群资源管理器）

2.1.4　Zookeeper（分布式协作服务）

2.1.5　Ambari（管理工具）

2.2　Spark（内存计算框架）

2.2.1　Scala

2.2.2　Spark SQL

2.2.3　Spark Streaming

2.3　实时流处理框架

2.4　框架的选择

第3章　安装与配置大数据软件

3.1　Hadoop发行版

3.1.1　Cloudera

3.1.2　HortonWorks

3.1.3　MapR

3.2　安装Hadoop前的准备工作

3.2.1　Linux主机配置

3.2.2　配置Java环境

3.2.3　安装NTP和python

3.2.4　安装和配置openssl

3.2.5　启动和停止特定服务

3.2.6　配置SSH无密码访问

3.3　安装Ambari和HDP

3.3.1　配置安装包文件

3.3.2　安装Ambari

3.3.3　安装和配置HDP

3.4　初识Hadoop

3.4.1　启动和停止服务

3.4.2　使用HDFS

3.5　Hadoop的特性

第4章　大数据存储：文件系统

4.1　HDFS shell命令

4.2　HDFS配置文件

4.3　HDFS API编程

4.3.2　写HDFS文件内容

4.4　HDFS API总结

4.4.1　Configuration类

4.4.2　FileSystem抽象类

4.4.3　Path类

4.4.4　FSDataInputStream类

4.4.5　FSDataOutputStream类

4.4.6　IOUtils类

4.4.7　FileStatus类

4.4.8　FsShell类

4.4.9　ChecksumFileSystem抽象类

4.4.10　其他HDFS API实例

4.4.11　综合实例

4.5　HDFS文件格式

4.5.1　SequenceFile

4.5.2　TextFile（文本格式）

4.5.3　RCFile

4.5.4　Avro

第5章　大数据存储：数据库

5.1　NoSQL

5.2　HBase管理