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大資料庫/高級大數據人才培養叢書

  • 作者：編者:劉鵬
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121316197
  • 出版日期：2017/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    劉鵬主編的《大資料庫》是全國高校標準教材《大數據》的姊妹篇，是中國大數據專家委員會劉鵬教授聯合國內多位專家歷時兩年的心血之作。本書系統地介紹了大資料庫的理論知識和實戰應用，包括大資料庫概述、分散式資料庫HBase、數據倉庫工具Hive、大數據查詢系統Impala、內存資料庫Spark、Spark SQL、鍵值資料庫、流式資料庫和大數據應用托管平台Docker等。本書緊跟大數據的發展前沿，既有理論深度，又有實踐價值。劉鵬教授創辦的網站中國大數據(thebigdata．cn)、中國雲計算(chinacloud．cn)和微信公眾號劉鵬看未來(1poutlook)將免費提供PPT和其他資料，為本書的學習提供技術支撐。
    「讓學習變得輕鬆」是本書的初衷。本書適合作為相關專業本科和研究生教材，高職高專學校也可以選用部分內容開展教學，同時也可作為大數據研發人員和愛好者的學習和參考資料。
作者介紹
編者:劉鵬
    劉鵬，教授，清華大學博士畢業，現任南京大數據研究院院長，兼任中國大數據應用聯盟人工智慧專家委員會主任，2019年全國大學生數學建模競賽命題人，第45屆世界技能大賽中國雲計算專家指導組組長。曾於2002年獲得全球數據處理比賽PennySort世界冠軍，獲全軍「十大學習成才標兵」（排名第一）、南京「十大傑出青年」、「中國大數據創新百人」、江蘇省中青年領軍人才、清華大學「學術新秀」等稱號。
目錄
第1章 大資料庫概述
  1.1 傳統關係型資料庫面臨的問題
  1.2 大資料庫技術
    1.2.1 列式資料庫
    1.2.2 內存資料庫
    1.2.3 鍵值資料庫
    1.2.4 流式資料庫
  1.3 大數據SQL
  1.4 當前主流大數據SQL簡介
    1.4.1 Hive
    1.4.2 Impala
    1.4.3 Shark
    1.4.4 Spark SQL
  1.5 本章總結
  習題
  參考文獻
第2章 分散式資料庫HBase
  2.1 HBase基礎
    2.1.1 體系架構
    2.1.2 數據模型
  2.2 HBase操作簡介
    2.2.1 HBase介面簡介
    2.2.2 HBase Shell實戰
    2.2.3 HBase API
  2.3 HBase實戰
    2.3.1 實戰HBase之綜例
    2.3.2 實戰HBase之使用MapReduce構建索引
  習題
  參考文獻
第3章 數據倉庫工具Hive
  3.1 Hive簡介
    3.1.1 工作原理
    3.1.2 體系架構
    3.1.3 計算模型
    3.1.4 Hive部署模式
  3.2 Hive的使用
    3.2.1 Hive的數據類型
    3.2.2 Hive介面匯總
  3.3 實戰Hive Shell
    3.3.1 DDL操作
    3.3.2 DML操作
    3.3.3 SQL操作
  3.4 實戰Hive之複雜語句
  3.5 實戰Hive之綜合示例
  3.6 實戰Hive API介面
    3.6.1 UDF編程示例
    3.6.2 UDAF編程示例
  習題
  參考文獻
第4章 大數據查詢系統Impala

  4.1 Impala簡介
    4.1.1 Impala的起源
    4.1.2 Impala的特點
    4.1.3 Impala 前輩及競爭對手
  4.2 Impala工作原理
    4.2.1 Impala 設計目標
    4.2.2 Impala 伺服器組件
    4.2.3 Impala 編程特點
    4.2.4 Impala在Hadoop生態圈中的生存之道
  4.3 Impala環境搭建
    4.3.1 Impala 安裝前的考慮
    4.3.2 Impala 安裝途徑與安裝示範
  4.4 Impala操作實例
    4.4.1 Impala 基本操作
    4.4.2 Impala 資料庫操作
  習題
  參考文獻
第5章 內存資料庫Spark
  5.1 Spark簡介
    5.1.1 Spark的引入
    5.1.2 Spark生態系統BDAS
    5.1.3 Spark系統架構
    5.1.4 Spark工作流程
    5.1.5 Spark應用案例
  5.2 Spark計算模型
    5.2.1 Spark程序模型
    5.2.2 彈性分散式數據集（RDD）
    5.2.3 Spark運算元
  5.3 Spark工作機制
    5.3.1 Spark運行機制
    5.3.2 Spark調度機制
    5.3.3 Spark I/O機制
    5.3.4 Spark通信機制
    5.3.5 Spark容錯機制
    5.3.6 Spark Shuffle機制
  5.4 Scala快速入門
    5.4.1 Scala解釋器
    5.4.2 變數
    5.4.3 函數
    5.4.4 編寫Scala腳本
    5.4.5 while 配合if實現循環
    5.4.6 foreach和 for 來實現迭代
    5.4.7 類型參數化數組
    5.4.8 Lists
    5.4.9 使用元組（Tuples）
    5.4.10 Sets和Maps
    5.4.11 函數編程風格
    5.4.12 讀取文件
  5.5 Spark環境部署
    5.5.1 安裝與配置Spark

    5.5.2 Intellij IDEA構建Spark開發環境
    5.5.3 SBT構建Spark程序
    5.5.4 編譯Spark程序
    5.5.5 遠程調試Spark程序
    5.5.6 生成Spark部署包
  5.6 Spark 編程案例
    5.6.1 WordCount
    5.6.2 Top K
    5.6.3 倒排索引
  習題
  參考文獻
第6章 Spark SQL
  6.1 Spark SQL簡介
    6.1.1 Spark SQL發展歷程
    6.1.2 Spark SQL 架構
  6.2 Spark SQL編程基礎
    6.2.1 數據類型及表達式
    6.2.2 Spark SQL查詢引擎Catalyst
    6.2.3 SQL DSL API
    6.2.4 Spark SQL ThriftServer和CLI
    6.2.5 Spark SQL常用操作
  6.3 Spark SQL實戰
    6.3.1 Spark SQL開發環境搭建
    6.3.2 Spark SQL使用入門
  習題
  參考文獻
第7章 鍵值資料庫
  7.1 概述
    7.1.1 鍵值存儲
    7.1.2 鍵值資料庫
  7.2 Redis
    7.2.1 簡介
    7.2.2 Redis數據服務及集群技術
    7.2.3 Redis安裝
    7.2.4 Redis數據操作
    7.2.5 案例：網站訪問歷史記錄查詢
  7.3 Memcached
    7.3.1 簡介
    7.3.2 Memcached緩存技術
    7.3.3 Memcached安裝
    7.3.4 Memcached數據操作
    7.3.5 Memcached分散式技術
    7.3.6 案例：論壇帖子信息緩存
  7.4 典型應用及局限
    7.4.1 典型應用
    7.4.2 鍵值資料庫局限
  習題
  參考文獻
第8章 流式資料庫
  8.1 流式計算模型

    8.1.1 流式計算概念
    8.1.2 流式計算數據特點
    8.1.3 流式計算典型應用
    8.1.4 典型流式計算平台
  8.2 流式計算關鍵技術
    8.2.1 計算拓撲
    8.2.2 消息傳遞
    8.2.3 高可用性
    8.2.4 語義保障
    8.2.5 其他關鍵技術
  8.3 Storm平台
    8.3.1 Storm簡介
    8.3.2 Storm原理
    8.3.3 Storm部署
    8.3.4 案例：Maven環境下的Storm編程
  8.4 Spark Streaming平台
    8.4.1 Spark Streaming簡介
    8.4.2 Spark Streaming原理
    8.4.3 案例：集群環境下的Spark Streaming編程
  習題
  參考文獻
第9章 數據應用托管平台Docker
  9.1 Docker技術簡介
    9.1.1 Docker是什麼
    9.1.2 Docker的架構和流程
  9.2 Docker的優勢和局限
    9.2.1 Docker的優勢
    9.2.2 Docker的局限性
  9.3 基於Docker的大數據系統設計
    9.3.1 分散式Docker網路環境的搭建
    9.3.2 Docker集群管理系統：Kubernetes
  習題
  參考文獻

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