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大數據技術原理與案例應用(微課版)/面向新工科數據科學與大數據技術叢書

  • 作者：編者:鄂海紅//王冀彬//朱一凡//尚晶//宋美娜等|責編:劉博
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115638991
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：268
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共5章，包括大數據技術及實訓學習概述、大數據離線處理開發實踐、大數據實時處理開發實踐、大數據互動式OLAP多維分析開發實踐、大數據可視化應用開發實踐，系統介紹離線處理、實時處理、互動式OLAP多維分析、可視化應用開發的基礎理論知識和工程實踐方法。本書在基本概念、基本原理和操作方法的基礎上，突出工程應用，結合中國移動梧桐大數據平台，以中國移動的真實大數據分析工程為案例，詳細講解通過在線實訓平台實現大數據處理開發的過程，力圖做到基礎理論知識成體系、結構與條理清晰、內容精煉，工程實踐聯繫實際、重點突出、實操性強。
    本書可作為數據科學與大數據技術、電腦科學與技術、軟體工程、人工智慧、網路空間安全、金融科技等專業大數據課程的教材；可供零基礎大數據技術學習者使用；適合有經驗的軟體工程師使用，可幫助其掌握大數據綜合工程實踐的技術路線，更好地將相關知識運用於實際工作；可提各行各業致力於使用大數據技術快速推動本行業數字化轉型的相關科技人員參考。
作者介紹
編者:鄂海紅//王冀彬//朱一凡//尚晶//宋美娜等|責編:劉博
目錄
第1章  大數據技術及實訓學習概述
  1.1  大數據技術概述
    1.1.1  大數據概念與大數據技術發展歷史簡述
    1.1.2  數據要素與數字經濟發展趨勢
  1.2  大數據平台架構
    1.2.1  大數據平台概述
    1.2.2  大數據離線處理架構
    1.2.3  大數據實時處理架構
    1.2.4  大數據互動式OLAP多維分析架構
    1.2.5  大數據可視化應用架構
    1.2.6  大數據工程學習技能樹
  1.3  大數據開發案例實訓學習介紹
    1.3.1  梧桐·鴻鵠大數據實訓平台介紹
    1.3.2  梧桐·鴻鵠大數據實訓開發案例介紹
    1.3.3  梧桐·鴻鵠校企合作平台介紹
  1.4  本章小結
  1.5  習題
第2章  大數據離線處理開發實踐
  2.1  大數據離線批處理技術棧
    2.1.1  大數據離線批處理應用場景
    2.1.2  大數據離線批處理技術棧演進
  2.2  分散式文件系統HDFS
    2.2.1  HDFS體系框架及基本原理
    2.2.2  HDFS操作實踐
  2.3  分散式計算框梁MapReduce
    2.3.1  MapReduce基木原理
    2.3.2  MapReduce
    2.3.3  Map任務和Reduce任務與HDFS的配合
    2.3.4  MapReduce運行機制
    2.3.5  MapReduce操作實踐
  2.4  分散式資源管理組件YARN
    2.4.1  YARN資源調度框架產生的背景
    2.4.2  YARN的基本原理
    2.4.3  YARN的作業調度
  2.5  分散式內存計算框架Spark
    2.5.1  Spark體系框架及基本原理
    2.5.2  Spark RDD及Spark運算元知識
    2.5.3  Spark操作實踐一Scala語言
  2.6  金融行業「羊毛黨」識別案例實踐
    2.6.1  「羊毛黨」識別需求背景概述
    2.6.2  「羊毛黨」識別基礎理論概述
    2.6.3  「羊毛黨」識別數據方案設計
    2.6.4  基於梧桐·鴻鵠大數據實訓平台的「羊毛黨」識別實踐
  2.7  本章小結
  2.8  習題
第3章  大數據實時處理開發實踐
  3.1  大數據實時處理技術棧
    3.1.1  大數據實時處理應用場景
    3.1.2  大數據實時處理技術棧演進
  3.2  分散式消息系統Kafka

    3.2.1  Kafka體系框架及基本原理
    3.2.2  Kafka操作實踐
  3.3  分散式實時處理Spark Streaming
    3.3.1  Spark Streaming基本原理
    3.3.2  Spark Streaming操作實踐
  3.4  分散式實時處理Flink
    3.4.1  Flink體系框梁及基本原理
    3.4.2  Flink DataStream知識
    3.4.3  Flink操作實踐
  3.5  高速道路及服務區擁堵洞察案例實踐
    3.5.1  高速道路及服務區擁堵洞察背景概述
    3.5.2  高速道路及服務區擁堵人數數據方案設計
    3.5.3  基於梧桐·鴻鵠大數據實訓平台的高速道路用戶速度和服務區人數的計算
    3.5.4  高速用戶和服務區實時數據的應用
  3.6  本章小結
  3.7  習題
第4章  大數據互動式OLAP多維分析開發實踐
  4.1  大數據交五式分析技術棧
    4.1.1  大數據互動式分析應用場景
    4.1.2  數據倉庫基本概念
    4.1.3  多維數據模型與多維數據分析
    4.1.4  OLAP與數據立方體
    4.1.5  大數據互動式分析技術棧演進
  4.2  分散式數據倉庫Hive
    4.2.1  Hive體系框架及基本原理
    4.2.2  Hive在數據倉庫中的應用
  4.3  Hive SQL操作實踐
    4.3.1  Hive SQL：數據定義
    4.3.2  Hive SQL：數據導人
    4.3.3  Hive SQL：數據查詢
  4.4  分散式計算框架Spark SQL
    4.4.1  Spark SQL簡介
    4.4.2  Spark SQL原理
    4.4.3  Spark SQL操作實踐
  4.5  分散式計算框架Flink關係型API
    4.5.1  Flink的關係型API概述及實現原理
    4.5.2  Flink SQL操作實踐
  4.6  大數據交互武OLAP多維分析案例實踐
    4.6.1  大數據交互武OLAP多維分析需求背景概述
    4.6.2  大數據互動式OLAP多維分析數據方案設計
    4.6.3  基於梧桐·鴻鵠大數據實訓平台的案例實踐
  4.7  本章小結
  4.8  習題
第5章  大數據可視化應用開發實踐
  5.1  基於Java Web的大數據可視化應用技術棧
    5.1.1  大數據可視化應用場景
    5.1.2  大數據可視化應用技術棧
  5.2  開源大數據可視化應用介紹
    5.2.1  開源大數據可視化系統簡介
    5.2.2  系統架構

    5.2.3  系統界面
  5.3  開源大數據可視化工具部署及核心代碼分析
    5.3.1  搭建後端開發環境
    5.3.2  搭建前端開發環境
    5.3.3  前後端核心代碼邏輯
  5.4  「園區務工人員洞察」可視化分析案例應用
    5.4.1  「園區務工人員洞察」用戶識別需求背景概述
    5.4.2  「園區務工人員洞察」用戶識別數據方案設計
    5.4.3  基於梧桐·鴻鵠大數據實訓平台的「園區務工人員洞察」用戶識別實踐
  5.5  「園區務工人員洞察」可視化數據大屏案例應用
    5.5.1  分析數據導人
    5.5.2  數據大屏設計
    5.5.3  數據大屏發布
  5.6  本章小結
  5.7  習題

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