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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5

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6

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8

1.1.9 大数据的应用领域9

1.2 大数据技术架构9

1.3 大数据的整体技术和关键技术10

1.4 大数据分析的五种典型工具简介13

1.5 大数据未来发展趋势16

1.5.1 数据资源化16

1.5.2 数据科学和数据联盟的成立16

1.5.3 大数据隐私和安全问题16

1.5.4 开源软件成为推动大数据发展的动力17

1.5.5 大数据在多方位改善我们的生活17

本章小结18

第2章 大数据采集及预处理19

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20

2.1.3 大数据采集的技术方法22

2.2 大数据的预处理24

2.3 大数据采集及预处理的工具31

本章小结42

第3章 大数据分析概述44

3.1 大数据分析简介45

3.1.1 什么是大数据分析45

3.1.2 大数据分析的基本方法45

3.1.3 大数据处理流程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51

3.2.3 可视化51

3.3 大数据分析处理系统简介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 大数据分析的应用57

本章小结60

第4章 大数据可视化62

4.1 大数据可视化概述62

4.1.1 大数据可视化与数据可视化63

4.1.2 大数据可视化的过程64

4.2 大数据可视化工具69

4.2.1 常见大数据可视化工具简介70

4.2.2 Tableau数据可视化入门71

本章小结79

第5章 Hadoop概论81

5.1 Hadoop简介82

5.1.1 Hadoop的发展简史82

5.1.2 Hadoop应用现状和发展趋势83

5.2 Hadoop的架构与组成85

5.2.1 Hadoop架构85

5.2.2 Hadoop组成模块介绍86

5.3 Hadoop的应用89

5.3.1 Hadoop平台搭建89

5.3.2 Hadoop的开发方式91

5.3.3 Hadoop应用分析92

本章小结93

第6章 HDFS和Common概论95

6.1 HDFS概述96

6.1.1 HDFS相关概念96

6.1.2 HDFS特点97

6.1.3 HDFS体系结构98

6.1.4 HDFS工作原理99

6.1.5 HDFS相关技术101

6.1.6 HDFS源代码结构104

6.1.7 HDFS接口105

6.2 Common概述106

本章小结108

第7章 MapReduce概论110

7.1 MapReduce简介111

7.1.1 如何理解MapReduce111

7.1.2 MapReduce功能和技术特征112

7.2 MapReduce的Map和Reduce任务114

7.2.1 Map与Reduce114

7.2.2 Map任务原理117

7.2.3 Reduce任务原理118

7.3 MapReduce架构和工作流程119

7.3.1 MapReduce的架构119

7.3.2 MapReduce工作流程120

7.4 MapReduce编程源码范例120

7.5 MapReduce接口121

本章小结122

第8章 NoSQL技术介绍124

8.1 NoSQL基础知识126

8.1.1 NoSQL的产生126

8.1.2 NoSQL的特点126

8.1.3 NoSQL的技术基础127

8.2 NoSQL的种类131

8.2.1 键值存储131

8.2.2 列存储132

8.2.3 面向文档存储132

8.2.4 图形存储133

8.3 典型的NoSQL工具134

8.3.1 Redis135

8.3.2 Bigtable135

8.3.3 CouchDB137

8.3.4 Neo4j138

本章小结138

第9章 Spark概论140

9.1 Spark概述141

9.1.1 Spark简介141

9.1.2 Spark发展141

9.1.3 Scala语言142

9.2 Spark与Hadoop142

9.2.1 Hadoop的局限与不足143

9.2.2 Spark的优点143

9.2.3 Spark速度比Hadoop快的原因分解144

9.3 Spark大数据处理架构及其生态系统145

9.3.1 底层的Cluster Manager和Data Manager145

9.3.2 中间层的Spark Runtime146

9.3.3 高层的应用模块148

9.4 Spark的应用150

9.4.1 Spark的应用场景150

9.4.2 应用Spark的成功案例150

本章小结151

第10章 云计算与大数据153

10.1 云计算概论154

10.1.1 云计算定义154

10.1.2 云计算与大数据的关系155

10.1.3 云计算基本特征155

10.1.4 云计算服务模式156

10.2 云计算核心技术157

10.2.1 虚拟化技术157

10.2.2 虚拟化软件及应用158

10.2.3 资源池化技术160

10.2.4 云计算部署模式161

10.3 云计算仿真162

10.4 云计算的安全163

10.4.1 云计算安全现状164

10.4.2 云计算安全服务体系164

10.5 云计算应用案例165

本章小结172

第11章 大数据解决方案及相关案例174

11.1 大数据解决方案基础175

11.2 Intel大数据176

11.2.1 Intel大数据解决方案176

11.2.2 Intel大数据相关案例——中国移动广东公司详单、账单查询系统178

11.3 百度大数据180

11.3.1 百度大数据引擎180

11.3.2 百度大数据＋平台181

11.3.3 相关应用181

11.3.4 百度预测的使用方法186

11.4 腾讯大数据188

11.4.1 腾讯大数据解决方案188

11.4.2 相关实例——广点通190

本章小结192

参考文献193