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本書(shū)詳細(xì)闡述了培養(yǎng)復(fù)合型大數(shù)據(jù)專業(yè)人才所需要的大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共9章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)與其他新興技術(shù)的關(guān)系、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)分析綜合案例。在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)部分，本書(shū)詳細(xì)介紹了與培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)素養(yǎng)相關(guān)的知識(shí)，包括大數(shù)據(jù)安全、大數(shù)

本書(shū)是高校的大數(shù)據(jù)導(dǎo)論課程教材，清楚地介紹了大數(shù)據(jù)相關(guān)的概念、理論、術(shù)語(yǔ)與基礎(chǔ)技術(shù)，并使用真實(shí)連貫的商業(yè)案例以及簡(jiǎn)單的圖表，幫助讀者更清晰地理解大數(shù)據(jù)技術(shù)。本書(shū)可作為高等院校相關(guān)專業(yè)“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”“大數(shù)據(jù)導(dǎo)論”等課程的教材，也可供有一定實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的軟件開(kāi)發(fā)人員、管理人員和所有對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的人士閱讀。

共分11章，第1章對(duì)大數(shù)據(jù)及Hadoop進(jìn)行總體介紹，第2章講解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章講解了HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架以及Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。第6章講解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要講解了Hadoop生態(tài)圈中的相關(guān)輔助系統(tǒng)，包括Hive、HBas

本書(shū)系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)和相關(guān)技術(shù)，全書(shū)分為大數(shù)據(jù)概述篇、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理篇、大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理篇、大數(shù)據(jù)分析與挖掘篇、大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop實(shí)踐與案例分析篇。全書(shū)共15章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理概念及技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)計(jì)算模式、大數(shù)據(jù)分布式并行處理框架Hadoop、大數(shù)據(jù)分

本書(shū)作為Spark的入門(mén)書(shū)，從Spark核心編程語(yǔ)言Scala講起，涵蓋當(dāng)前Spark主流的開(kāi)發(fā)組件。以實(shí)操為主，深入講解每一個(gè)操作步驟，包括SparkRDD離線數(shù)據(jù)處理、SparkSQL快速結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、SparkStreaming實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，同時(shí)包括案例講解、源碼剖析、常用Shell命令和JavaAPI詳解。即

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本書(shū)按照處理數(shù)據(jù)的邏輯順序和習(xí)慣，從數(shù)據(jù)的整理開(kāi)始入手。從數(shù)據(jù)的抽樣開(kāi)始，介紹了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的抽樣理論，并進(jìn)一步探討大數(shù)據(jù)樣本的代表性問(wèn)題。并且通過(guò)具體案例向讀者介紹整個(gè)數(shù)據(jù)探索性分析的主要步驟。然后是數(shù)據(jù)的展示技術(shù)，也就是常說(shuō)的數(shù)據(jù)可視化，從數(shù)據(jù)的類型以及展示的內(nèi)容不同，分別介紹了單變量和多變量數(shù)據(jù)的多種圖示方法，數(shù)據(jù)的

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