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云時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐

云時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐

定 價(jià):¥62.00

作 者: 朱利華
出版社: 遼寧大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787561093405 出版時(shí)間: 2019-03-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 264 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  云時(shí)代是指計(jì)算時(shí)代,而云計(jì)算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計(jì)算的發(fā)展。當(dāng)前,谷歌、阿里巴巴正在采用云計(jì)算搭建數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)已發(fā)展成為一種新興技術(shù)。尤其互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的快速興起,數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)更加超乎人們的想象。據(jù)統(tǒng)計(jì),預(yù)計(jì)到2020年,全球以電子形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB,比2016年全球存儲(chǔ)量增長(zhǎng)了30倍??傮w來(lái)看,大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、要求處理速度快的特征,涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用等方面的技術(shù),如海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)(模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等)?!对茣r(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》以云時(shí)代為背景,研究大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)算法、大數(shù)據(jù)鏈接分析技術(shù)、大規(guī)模文件系統(tǒng)MapReduce、HDFS海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、HBase存儲(chǔ)百科數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,希望為研究大數(shù)據(jù)的相關(guān)人員提供幫助,促進(jìn)“大數(shù)據(jù)技術(shù)”未來(lái)的發(fā)展,為社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)更大的利益。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《云時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一章 云時(shí)代下的大數(shù)據(jù)技術(shù)研究緒論
第一節(jié) 研究背景——云時(shí)代
第二節(jié) 研究?jī)?nèi)容——大數(shù)據(jù)技術(shù)
第二章 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的研究
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的要求
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
第三節(jié) 云存儲(chǔ)技術(shù)
第三章 大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的研究
第一節(jié) 數(shù)據(jù)分析概述
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘概述
第三節(jié) 關(guān)聯(lián)技術(shù)分析
第四章 大數(shù)據(jù)分析工具技術(shù)的研究
第一節(jié) Apriori算法
第二節(jié) 聚類分析
第三節(jié) 分類分析
第四節(jié) 時(shí)間序列分析
第五節(jié) 確定性時(shí)間序列分析
第六節(jié) 隨機(jī)性時(shí)間序列分析
第五章 大數(shù)據(jù)鏈接分析技術(shù)研究
第一節(jié) 鏈接分析中的數(shù)據(jù)采集研究
第二節(jié) PageRank工具
第三節(jié) 搜索引擎研究
第四節(jié) 鏈接作弊
第六章 大規(guī)模文件系統(tǒng)MapRedLice技術(shù)的研究
第一節(jié) 分布式文件系統(tǒng)
第二節(jié) MapReduce模型
第三節(jié) MapReduce使用算法
第四節(jié) MapReduce復(fù)合鍵值對(duì)的使用
第五節(jié) 鏈接MapReduce作業(yè)
第六節(jié) MapReduce遞歸擴(kuò)展與集群算法
第七章 HDFS存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)技術(shù)研究
第一節(jié) HDFS技術(shù)設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 圖像存儲(chǔ)技術(shù)研究
第三節(jié) HDFS管理操作技術(shù)
第四節(jié) FS Shell使用指南與API技術(shù)
第八章 HBase存儲(chǔ)百科數(shù)據(jù)技術(shù)研究
第一節(jié) HBase的系統(tǒng)框架簡(jiǎn)介
第二節(jié) HBase的基本接口簡(jiǎn)介
第三節(jié) HBase存儲(chǔ)模塊總體設(shè)計(jì)
第四節(jié) HBase存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐
第九章 云時(shí)代的大數(shù)據(jù)的安全與隱私
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全挑戰(zhàn)
第二節(jié) 解決安全問(wèn)題的技術(shù)研究
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)分析
第十章 云時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用案例
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)技術(shù)在出版物選題與內(nèi)容框架篩選中的應(yīng)用
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)技術(shù)在鐵路客運(yùn)旅游平臺(tái)的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

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