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  • 寫給大家看的大數據
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    651-944
    【優惠價】
    407-590
    【作者】 美赫爾維茨 等著,麥稈創智 譯 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據倉庫與數據挖掘 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115356130
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115356130
    叢書名:達人迷

    作者:[美]赫爾維茨等著,麥稈創智譯
    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2014年10月 


        
        
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    編輯推薦
    不同於目前市面上側重於宏觀分析和商業分析的大數據圖書,本書是一本真正立足於“大數據技術”本身的圖書,為讀者全面掌握和學習大數據這門技術本身知識而敘述,進而進階到大數據分析,*終講到大數據的商業應用。是廣大讀者學習“入門級”內容的不二選擇。 
    內容簡介
    大數據是當前信息科技領域最為炙手可熱的話題之一。《寫給大家看的大數據》簡單而繫統地介紹了大數據體繫涉及的各方面知識,涵蓋大數據的基本概念、大數據的技術基礎、大數據管理、大數據分析、大數據在現實工作中如何實現和實施等關鍵內容,涉及大數據基礎架構、大數據使用的數據庫和分布式技術、對大數據進行基礎分析和高級分析的特點及異同,以及企業如何應用大數據轉變其商業運作模式等內容,能夠對想要了解大數據全貌,或是想要使用大數據的企業和個人提供全面的知識內容和學習借鋻。

    《寫給大家看的大數據》語言生動,內容覆蓋面廣,理論結合實例,非常適合對大數據感興趣的廣大讀者。對於從事與大數據相關工作的人員,本書也有很高的參考價值。
    作者簡介
    Judith Hurwitz是Hurwitz&Associates的主席兼CEO。這是一家專注於新興科技的調研和咨詢公司,涵蓋領域包括雲計算、大數據、數據分析、軟件開發、服務和管理。作為參與技術創新和應用的先驅,朱迪絲多年來以受信顧問的身份服務了許多行業中的領軍企業,包括阿波羅計算機公司和約翰·漢考克。她撰寫過大量涵蓋分布式軟件各方面知識的文章。她出版過多本圖書。
    目錄
    第一部分大數據入門
    第1章大數據基礎
    數據管理的演化過程
    理解數據管理的幾個關鍵
    關鍵1:創建可管理的數據結構
    關鍵2:Web和內容管理
    關鍵3:管理大數據
    大數據的定義
    構建成功的大數據管理架構
    捕捉、組織、集成分析與模擬
    建立架構基礎
    性能問題
    傳統與高級分析
    大數據之旅第一部分大數據入門

    第1章大數據基礎

    數據管理的演化過程

    理解數據管理的幾個關鍵

    關鍵1:創建可管理的數據結構

    關鍵2:Web和內容管理

    關鍵3:管理大數據

    大數據的定義

    構建成功的大數據管理架構

    捕捉、組織、集成分析與模擬

    建立架構基礎

    性能問題

    傳統與高級分析

    大數據之旅

    第2章研究大數據類型

    定義結構化的數據

    探索大結構化數據源

    理解關繫型數據庫在大數據中的角色

    定義非結構化數據

    探索非結構化數據源

    理解CMS在大數據管理中的角色

    理解實時需求和非實時需求

    聚合大數據

    管理不同類型的數據

    將不同類型的數據整合到大數據環境中

    第3章當老古董遇上新生代:分布式計算

    分布式計算簡史

    感謝

    可持續模型的價值

    了解分布式計算基礎

    為什麼大數據需要分布式計算

    計算經濟的改變

    時延帶來的問題

    當需求遇上解決方案

    獲取所需的性能

    第二部分大數據的技術基礎

    第4章深入大數據技術組件

    探索大數據棧

    第0層:帶冗餘的物理基礎架構

    物理冗餘網絡

    管理硬件:存儲與服務器

    基礎架構操作

    ……

    第5章虛擬化及其如何支持分布式計

    第6章雲和大數據

    第三部分大數據管理

    第7章操作型數據庫

    第8章MapReduce基礎

    第9章探索Hadoop的世界

    第10章Hadoop基礎和生態

    第11章設備和大數據倉庫

    第四部分數據分析與大數據

    第12章定義大數據分析

    第13章理解文本分析和大數據

    第14章大數據分析的定制化

    第五部分大數據實現

    第15章集成數據源

    第16章處理實時數據流和復雜事件

    第17章可操作的大數據

    第18章在企業中應用大數據

    第19章大數據環境的安全和管理

    第六部分現實中的大數據解決方案

    第20章大數據對業務的重要性

    第21章從現實視角看數據分析

    第22章從現實視角看大數據分析對業務流程的優化

    第七部分十項注意

    第23章十條大數據最佳實踐

    第24章十個大數據資源

    第25章十條“要”與“不要”

    術語表
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