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目 录

第一章 绪论 （1）
概述 （1）
第一节 大数据的概念 （1）
 何谓大数据 （2）
 大数据结构类型 （6）
 大数据的作用和影响 （8）
 练习 （9）
第二节 大数据分析和计算 （9）
 大数据分析计算的意义 （10）
 大数据计算的特点 （11）
 大数据计算系统架构 （12）
 练习 （16）目    录
<；br />；
<；br />；第一章  绪论	（1）
<；br />；概述	（1）
<；br />；第一节  大数据的概念	（1）
<；br />；     何谓大数据	（2）
<；br />；     大数据结构类型	（6）
<；br />；     大数据的作用和影响	（8）
<；br />；     练习	（9）
<；br />；第二节  大数据分析和计算	（9）
<；br />；     大数据分析计算的意义	（10）
<；br />；     大数据计算的特点	（11）
<；br />；     大数据计算系统架构	（12）
<；br />；     练习	（16）
<；br />；第三节  大数据技术体系	（17）
<；br />；     大数据技术栈	（17）
<；br />；     大数据计算支撑技术	（20）
<；br />；     Hadoop生态系统	（28）
<；br />；     练习	（30）
<；br />；第四节  Hadoop平台构建	（30）
<；br />；     Hadoop 集群配置	（30）
<；br />；     Hadoop的安装与运行	（32）
<；br />；     练习	（39）
<；br />；本章小结	（39）
<；br />；第二章  大数据采集和预处理	（41）
<；br />；概述	（41）
<；br />；第一节  大数据采集	（41）
<；br />；     大数据采集的基本概念	（42）
<；br />；     大数据采集的技术和方法	（45）
<；br />；     大数据采集工具的设计	（48）
<；br />；     练习	（50）
<；br />；第二节  互联网数据采集	（51）
<；br />；     基于网络爬虫的数据采集	（51）
<；br />；     系统日志采集	（59）
<；br />；     日志数据采集示例	（63）
<；br />；     练习	（67）
<；br />；第三节  大数据清洗	（68）
<；br />；     数据质量问题	（68）
<；br />；     大数据清洗的对象	（70）
<；br />；     大数据清洗的基本方法	（71）
<；br />；     日志文件数据清洗示例	（73）
<；br />；     练习	（75）
<；br />；第四节  大数据采集和预处理工具	（76）
<；br />；     Apache Flume	（76）
<；br />；     Splunk Forwarder	（83）
<；br />；     国内常见的大数据处理软件	（84）
<；br />；     练习	（86）
<；br />；本章小结	（86）
<；br />；第三章  大数据存储与管理	（88）
<；br />；概述	（88）
<；br />第一节  分布式存储系统	（89）
<br />     集中式存储	（89）
<br />     分布式存储	（90）
<br />     练习	（95）
<br />第二节  Hadoop分布式文件系统（HDFS）	（96）
<br />     HDFS的相关概念	（96）
<br />     HDFS的系统架构	（100）
<br />     HDFS的存储机制	（102）
<br />     HDFS的数据读写过程	（104）
<br />     HDFS应用编程	（106）
<br />     练习	（114）
<br />第三节  非关系数据库（NoSQL）	（115）
<br />     NoSQL概述	（115）
<br />     NoSQL的技术基础	（118）
<br />     NoSQL的数据存储类型	（120）
<br />     典型的NoSQL工具	（125）
<br />     练习	（132）
<br />第四节  分布式数据库HBase	（132）
<br />     HBase系统结构	（133）
<br />     HBase数据模型与存储	（138）
<br />     HBase数据读写	（144）
<br />     HBase应用编程	（145）
<br />     练习	（152）
<br />本章小结	（153）
<br />第四章  大数据分析与计算	（156）
<br />概述	（156）
<br />第一节  大数据分析	（156）
<br />     何谓大数据分析	（157）
<br />     大数据分析的类别	（158）
<br />     大数据分析的基本方法	（160）
<br />     练习	（166）
<br />第二节  大数据挖掘	（167）
<br />     数据关联分析	（168）
<br />     数据聚类分析	（169）
<br />     数据分类与预测	（177）
<br />     练习	（181）
<br />第三节  大数据处理系统（MapReduce/Spark）	（182）
<br />     MapReduce	（182）
<br />     Spark	（191）
<br />     练习	（202）
<br />第四节  Spark应用示例	（203）
<br />     Spark配置及运行	（203）
<br />     Spark的Scala编程	（208）
<br />     Spark的主要应用场景	（210）
<br />     练习	（211）
<br />本章小结	（211）
<br />第五章  大数据可视化	（214）
<br />第一节  可视化基础知识	（214）
<br />     数据可视化	（215）
<br />     大数据可视化	（217）
<br />     大数据可视化设计	（220）
<br />     练习	（222）
<br />第二节  可视化分析研发资源与工具	（222）
<br />     信息图表工具	（223）
<br />     时间线工具	（225）
<br />     地图工具	（226）
<br />     可视化分析研发资源与编程语言	（227）
<br />     练习	（229）
<br />第三节  大数据可视化应用	（229）
<br />     基于Web的数据可视化	（229）
<br />     文本数据可视化	（234）
<br />     社交网络可视化	（235）
<br />     练习	（236）
<br />本章小结	（237）
<br />第六章  大数据应用	（239）
<br />第一节  大数据查询	（239）
<br />     大数据查询分析引擎	（239）
<br />     基于Spark的大数据实时查询	（245）
<br />     大数据查询实例及其技术发展	（248）
<br />     练习	（249）
<br />第二节  大数据应用与发展	（249）
<br />     大数据的社会价值	（249）
<br />     大数据应用场景	（252）
<br />     大数据应用发展趋势	（257）
<br />     练习	（259）
<br />第三节  大数据隐私与安全	（259）
<br />     大数据应用中的安全	（260）
<br />     大数据安全技术	（261）
<br />     大数据安全与隐私保护措施	（264）
<br />     练习	（265）
<br />本章小结	（265）
<br />附录A  课程测验	（267）
<br />附录B  术语表	（270）
<br />参考文献	（278）