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大數據技能競賽知識點解析與實踐

  • 作者：編者:李輝//張瑩//盧興民|責編:王斌
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111731122
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：364
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以大學生大數據技能競賽、「智警杯」大數據技能競賽為背景，全面系統地講述了大數據技術的基本原理和應用。
    本書共5章，主要介紹了Linux操作系統的常用命令和服務的使用；MySQL資料庫操作與管理、非關係型資料庫NoSQL；圍繞大數據框架講述了Hadoop技術、Hive數據倉庫等大數據組件架構的應用；數據採集與分析；數據挖掘與數據可視化、業務分析報告撰寫等內容。
    本書內容循序漸進，條理性強，全部內容基於項目需求進行設計，同時對所需的系統環境、軟體版本、數據等信息進行詳細說明，有助於讀者本地環境的復現和練習。
    本書既可作為大數據技能競賽的參賽輔導書，也可作為高等院校本、專科數據科學與大數據技術以及其他電腦相關專業大數據技術綜合實訓教材。
作者介紹
編者:李輝//張瑩//盧興民|責編:王斌
目錄
前言
實驗環境配置說明
第1章  Linux操作系統
  1.1  主機名配置
    1.1.1  設置主機名
    1.1.2  Hosts映射
  1.2  防火牆配置與管理
    1.2.1  防火牆操作命令
    1.2.2  配置防火牆規則
  1.3  時間同步
    1.3.1  同步網路時間
    1.3.2  同步伺服器時間
  1.4  定時任務管理
  1.5  SSH遠程訪問
    1.5.1  SSH協議
    1.5.2  SSH連接工具
  1.6  軟體包管理
    1.6.1  軟體配置
    1.6.2  下載安裝軟體
  思考與練習
第2章  資料庫技術
  2.1  MySQL資料庫
    2.1.1  MySQL的安裝
    2.1.2  資料庫操作管理
    2.1.3  數據表操作管理
    2.1.4  數據操作管理
    2.1.5  視圖
    2.1.6  許可權管理
    2.1.7  備份與還原
    2.1.8  SQL優化
  2.2  非關係型資料庫NoSQL
    2.2.1  HBase列式資料庫
    2.2.2  Redis資料庫
    2.2.3  MongoDB文件資料庫
  思考與練習
第3章  大數據平台技術
  3.1  Hadoop分散式大數據框架
    3.1.1  搭建Hadoop偽分散式集群
    3.1.2  搭建Hadoop完全分散式集群
    3.1.3  命令行方式管理HDFS
    3.1.4  使用開發工具連接Hadoop集群
    3.1.5  Java API操作HDFS
    3.1.6  分散式計算框架之MapReduce
    3.1.7  編寫MapReduce方法
    3.1.8  配置Hadoop集群高可用（HA）
  3.2  Hive數據倉庫
    3.2.1  本地模式安裝Hive數據倉庫
    3.2.2  Hive數據倉庫的常見屬性
    3.2.3  Hive DDL操作
    3.2.4  Hive DML操作

    3.2.5  Hive中的數據查詢
    3.2.6  Hive中的窗口函數
    3.2.7  案例：國內主要城市房屋出租
情況統計分析
  3.3  HBase資料庫
    3.3.1  搭建HBase偽分散式集群
    3.3.2  HBase的Shell操作
    3.3.3  HBase的Java API操作
    3.3.4  使用HBase的過濾器
    3.3.5  HBase與MapReduce的集成
    3.3.6  HBase與Hive的集成
    3.3.7  HBase與Sqoop的集成
  3.4  Spark技術框架
    3.4.1  集群安裝部署
    3.4.2  Spark Shell
    3.4.3  Spark SQL
    3.4.4  Spark Streaming
    3.4.5  Spark MLlib
    3.4.6  Structured Streaming實時計算
  3.5  大數據平台運維與管理
    3.5.1  故障排查
    3.5.2  性能調優
  3.6  大數據框架應用
    3.6.1  協調框架：ZooKeeper
    3.6.2  數據收集：Flume
    3.6.3  數據傳輸：Sqoop
    3.6.4  任務調度工具：Azkaban
  思考與練習
第4章  數據採集與分析
  4.1  報表數據處理
    4.1.1  數據預處理
    4.1.2  數據分析
  4.2  網路信息獲取技術
    4.2.1  HTTP基本原理
    4.2.2  網頁組成
    4.2.3  網路請求
    4.2.4  正則表達式
    4.2.5  XPath解析
    4.2.6  Beautiful Soup
    4.2.7  數據存儲
  4.3  數據統計分析
    4.3.1  描述性分析
    4.3.2  探索性分析
    4.3.3  缺失值分析
    4.3.4  方差分析
    4.3.5  T檢驗
    4.3.6  卡方檢驗
  思考與練習
第5章  數據挖掘與數據可視化
  5.1  數據挖掘

    5.1.1  線性回歸
    5.1.2  邏輯回歸
    5.1.3  支持向量機
    5.1.4  樸素貝葉斯
    5.1.5  決策樹
    5.1.6  時間序列分析
    5.1.7  關聯分析
    5.1.8  K-Means聚類
    5.1.9  主成分分析
  5.2  數據可視化
    5.2.1  報表可視化
    5.2.2  Matplotlib可視化
    5.2.3  Seaborn可視化
    5.2.4  ECharts實現數據可視化
    5.2.5  D3實現數據可視化
    5.2.6  FineBI實現數據可視化
    5.2.7  Tableau實現數據可視化
  5.3  業務分析報告撰寫
    5.3.1  明確背景與目的
    5.3.2  尋找合適數據
    5.3.3  數據分析與圖表
    5.3.4  報告結論與建議
    5.3.5  邏輯結構清晰
  思考與練習

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