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  • 大數據分析技術基礎(普通高等教育人工智能與大數據繫列教材)榮垂
    該商品所屬分類:圖書 -> 各出版社圖書
    【市場價】
    320-464
    【優惠價】
    200-290
    【作者】 榮垂田 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111685586
    【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



    出版社:機械工業出版社
    ISBN:9787111685586
    商品編碼:10039988425180

    包裝:平裝
    開本:16開
    出版時間:2021-08-01

    頁數:191
    字數:null
    代碼:39

    作者:榮垂田

        
        
    "
      商品基本信息,請以下列介紹為準
    商品名稱:大數據分析技術基礎(普通高等教育人工智能與大數據繫列教材)
    作者:榮垂田
    代碼:39.0
    出版社:機械工業出版社
    出版日期:2021-08-01
    ISBN:9787111685586
    印次:1
    版次:1
    裝幀:
    開本:16開

      內容簡介
    大數據已發展成為一個學科。本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能覆蓋大數據分析的基本理論和基本技術。全書共9章:第1章介紹大數據發展的背景和相關的理論知識;第2章介紹大數據的采集方法,以及數據采集案例;第3章介紹大數據處臺Hadoop,以及Hadoop在不同繫臺上的安裝和部署方法;第4章介紹MapReduce編程方法和開發工具,以及MapReduce編程實例;第5章介紹HDFS及其相關的操作方法;第6章介紹HBase及其相關的操作方法;第7章介紹Hive及其在不臺上的安裝和部署方法、應用案例;第8章介紹大數據處臺Spark,以及Spark編程實例;第9章介紹NoSQL數據庫,以及典型的NoSQL數據庫繫統。
    本書可作為高等學校計算機、數據科學與大數據技術及人工智能或相關專業的本科生或研究生教材,也可供對大數據分析感興趣的工程技術人員閱讀參考。

      目錄
    前 言
    第1章 大數據概述 1
    11 大數據時代 1
    111 大數據的發展歷程 1
    112 大數據發展的內在驅動力 2
    12 大數據的相關概念 6
    121 大數據的5V特征 6
    122 大數據的相關定義 6
    13 大數據的影響 8
    14 大數據分析 9
    141 大數據分析的特點 9
    142 大數據分析的流程 9
    143 大數據分析的核心技術 10
    144 大數據分析的計算模式 11
    15 大數據的行業應用 12
    151 社交大數據 12
    152 大數據 13
    153 房地產大數據 13
    16 大數據與其他領域的關繫 14
    161 雲計算、大數據和物聯網 14
    162 大數據與人工智能 16
    習題 16
    第2章 大數據的采集 18
    21 大數據的來源 18
    22 大數據采集工具 19
    23 大數據預處理 19
    24 Nutch應用案例 20
    241 Nutch的安裝和配置 21
    242 Nutch爬取與內容解析 23
    25 Scrapy應用案例 25
    251 Scrapy框架概述 25
    252 Scrapy的安裝和配置 27
    253 Scrapy爬取實例 27
    254 結 35
    習題 36
    第3章 大數據處臺
    Hadoop 37
    31 Hadoop概述 37
    311 Hadoop的發展歷程 37
    312 Hadoop的體繫結構 38
    313 Hadoop的特點 39
    32 Hadoop的安裝和配置 40
    321 準備工作 40
    322 Hadoop軟件的安裝和配置 42
    習題 64
    第4章 MapReduce編程 66
    41 MapReduce概述 66
    42 開發工具IntelliJ IDEA 67
    43 編程實例 71
    431 MapReduce經典入門程序——
    字數統計(WordCount) 71
    432 MapReduce經階程序 81
    433 在集群上運行MapReduce
    程序 87
    習題 93
    第5章 HDFS 94
    51 HDFS概述 94
    52 HDFS的架構及特點 95
    53 文件格式及其訪問方法 96
    531 TextFile 97
    532 SequenceFile 99
    533 MapFile 102
    534 RCFile 106
    54 分布式緩存 109
    55 HDFS Shell命令 112
    56 HDFS的其他訪問方式 116
    習題 122
    第6章 HBase 123
    61 HBase概述 123
    62 HBase的數據模型 124
    63 HBase的邏輯結構 125
    64 HBase的架構及特點 126
    65 HBase的安裝與配置 129
    66 HBase Shell命令 135
    67 使用Java API訪問 HBase 140
    習題 145
    第7章 Hive 146
    71 Hive概述 146
    72 在本地安裝運行Hive 147
    721 下載源文件 147
    722 修改配置文件 148
    723 啟動Hive 150
    724 創建數據庫和文件夾 152
    725 建表及加載數據 152
    726 測試Hive 153
    73 在Linux中安裝Hive 155
    731 機器準備 155
    732 Hive安準備 155
    733 修改Hive配置文件 156
    734 修改Linux環境變量 157
    735 啟動Hive和相關測試 158
    習題 159
    第8章 大數據處臺Spark 160
    81 Spark概述 160
    811 Spark的概念 160
    812 學習Spark的原因 160
    813 Spark組件 161
    814 Spark任務執行過程 162
    82 Spark本地(Windowr/>安裝 163
    821 安裝Scala 163
    822 安裝Hadoop 164
    823 安裝Spark 165
    83 Spark集群安裝 166
    84 Spark運行實例 169
    841 蒙特·卡羅算法求π 169
    842 WordCount程序 169
    習題 170
    第9章 NoSQL數據庫 171
    91 NoSQL數據庫概述 171
    911 NoSQL的產生 171
    912 互聯網對關繫數據庫提出的
    新要求 172
    913 NoSQL數據庫的分類 172
    92 MongoDB 173
    921 MongoDB概述 173
    922 MongoDB的優勢 173
    923 MongoDB的安裝 174
    924 MongoDB使用實例 178
    93 Redis 180
    931 Redis概述 180
    932 Redis的應用場景 181
    933 Redis的數據類型及操作 181
    934 Redis的安裝 182
    935 Redis使用實例 184
    94 Memcached 185
    941 Memcached概述 185
    942 Memcached的應用場景 186
    943 Memcached的數據類型
    及操作 186
    944 Memcached的安裝 187
    945 Memcached使用實例 188
    習題 189
    參考文獻 190

      媒體評論
    本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能覆蓋大數據分析的基本理論和基本技術。




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