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大數(shù)據(jù)概論是了解和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。本書系統(tǒng)地講解了大數(shù)據(jù)的基本概念、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、大數(shù)據(jù)的特征、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)的計算模式、大數(shù)據(jù)的采集與存儲、大數(shù)據(jù)的管理、大數(shù)據(jù)的分析與處理、大數(shù)據(jù)的可視化、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)的發(fā)展與展望。本書以易學(xué)、全面和實用為目的，從基礎(chǔ)到應(yīng)用，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用。本書共分為8章，主要內(nèi)容如下。
第1章介紹大數(shù)據(jù)的基本知識，包括大數(shù)據(jù)的定義、大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型、大數(shù)據(jù)的特征、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)的計算模式、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)的發(fā)展、大數(shù)據(jù)的意義。
第2章介紹Hadoop分布式架構(gòu)，包括Hadoop的由來、Hadoop的優(yōu)勢、Hadoop的特性、Hadoop的應(yīng)用現(xiàn)狀、Hadoop的架構(gòu)元素、Hadoop的集群系統(tǒng)、Hadoop的開源實現(xiàn)、Hadoop的信息安全、Hadoop的應(yīng)用領(lǐng)域。
第3章介紹大數(shù)據(jù)采集與存儲，包括大數(shù)據(jù)采集概述、大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來源、大數(shù)據(jù)的采集方法、分布式存儲系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)、HDFS概述、云存儲、數(shù)據(jù)倉庫。
第4章介紹大數(shù)據(jù)管理，包括數(shù)據(jù)管理概述、數(shù)據(jù)模型的管理、主數(shù)據(jù)的管理、元數(shù)據(jù)的管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理、數(shù)據(jù)安全的管理。
第5章介紹大數(shù)據(jù)分析與處理，包括數(shù)據(jù)分析的概念、數(shù)據(jù)分析常用工具、數(shù)據(jù)分析的技術(shù)、數(shù)據(jù)分析的類型、數(shù)據(jù)分析的流程、數(shù)據(jù)分析的算法、大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型、大數(shù)據(jù)分析的方法、大數(shù)據(jù)分析的總體框架、大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)處理。
第6章介紹大數(shù)據(jù)可視化，包括數(shù)據(jù)可視化的概念、數(shù)據(jù)可視化的類型、數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)與作用、數(shù)據(jù)可視化的主要技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化的流程、大數(shù)據(jù)可視化的方法、大數(shù)據(jù)可視化的工具、大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用。
第7章介紹大數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢。第8章介紹大數(shù)據(jù)的發(fā)展與展望，包括大數(shù)據(jù)與云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能、大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)發(fā)展前景、大數(shù)據(jù)未來展望。
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由于編者水平有限，書中難免存在疏漏，敬請讀者批評、指正。
大數(shù)據(jù)概論
編者2021年2月

第1章大數(shù)據(jù)概述1
1.1大數(shù)據(jù)的概念1
1.1.1數(shù)據(jù)與信息2
1.1.2大數(shù)據(jù)的定義3
1.2大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型4
1.3大數(shù)據(jù)的特征5
1.4大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)7
1.5大數(shù)據(jù)的計算模式16
1.5.1批處理計算17
1.5.2流式計算17
1.5.3迭代計算17
1.5.4交互式計算18
1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用18
1.7大數(shù)據(jù)的發(fā)展19
1.8大數(shù)據(jù)的意義21
練習(xí)題22
第2章Hadoop分布式架構(gòu)23
2.1Hadoop概述23
2.1.1簡介24
2.1.2Hadoop的由來25
2.1.3Hadoop的優(yōu)勢25
2.1.4Hadoop的特性26
2.1.5Hadoop的應(yīng)用現(xiàn)狀26
2.2Hadoop的架構(gòu)元素27
2.3Hadoop的集群系統(tǒng)32
2.4Hadoop的開源實現(xiàn)36
2.5Hadoop的信息安全36
2.6Hadoop的應(yīng)用領(lǐng)域36
練習(xí)題37第3章大數(shù)據(jù)采集與存儲39
3.1大數(shù)據(jù)采集概述39
3.2大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來源40
3.3大數(shù)據(jù)的采集方法40
3.3.1系統(tǒng)日志采集方法41
3.3.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)采集方法42
3.3.3教育大數(shù)據(jù)采集方法43
3.4分布式存儲系統(tǒng)44
3.5分布式文件系統(tǒng)45
3.5.1計算機(jī)集群結(jié)構(gòu)45
3.5.2分布式文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)45
3.5.3分布式文件系統(tǒng)的設(shè)計需求46
3.6HDFS概述46
3.6.1HDFS相關(guān)概念46
3.6.2HDFS的特點48
3.6.3HDFS的體系結(jié)構(gòu)49
3.6.4HDFS的工作原理50
3.6.5HDFS的相關(guān)技術(shù)50
3.6.6HDFS的源代碼結(jié)構(gòu)51
3.6.7HDFS的接口52
3.7云存儲52
3.8數(shù)據(jù)倉庫53
練習(xí)題61
第4章大數(shù)據(jù)管理62
4.1數(shù)據(jù)管理概述62
4.2數(shù)據(jù)模型的管理63
4.3主數(shù)據(jù)的管理65
4.4元數(shù)據(jù)的管理65
4.5數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理68
4.6數(shù)據(jù)安全的管理70
練習(xí)題73
第5章大數(shù)據(jù)分析與處理75
5.1數(shù)據(jù)分析概述75
5.1.1數(shù)據(jù)分析的概念76
5.1.2數(shù)據(jù)分析常用工具76
5.1.3數(shù)據(jù)分析的技術(shù)86
5.1.4數(shù)據(jù)分析的類型88
5.1.5數(shù)據(jù)分析的流程89
5.1.6數(shù)據(jù)分析的算法89
5.2大數(shù)據(jù)分析92
5.2.1大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型92
5.2.2大數(shù)據(jù)分析的方法92
5.2.3大數(shù)據(jù)分析的總體框架94
5.2.4大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用94
5.3大數(shù)據(jù)處理95
5.3.1大數(shù)據(jù)處理方法95
5.3.2大數(shù)據(jù)處理模式96
5.3.3大數(shù)據(jù)處理基本過程97
5.3.4大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)97
5.3.5大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)99
練習(xí)題99
第6章大數(shù)據(jù)可視化101
6.1數(shù)據(jù)可視化102
6.1.1數(shù)據(jù)可視化的概念102
6.1.2數(shù)據(jù)可視化的類型104
6.1.3數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)與作用106
6.1.4數(shù)據(jù)可視化的主要技術(shù)106
6.1.5數(shù)據(jù)可視化的流程107
6.2大數(shù)據(jù)可視化的方法108
6.3大數(shù)據(jù)可視化的工具111
6.4大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用117
練習(xí)題119
第7章大數(shù)據(jù)應(yīng)用121
7.1大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用122
7.1.1基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建123
7.1.2基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的混合教學(xué)模式構(gòu)建125
7.1.3大數(shù)據(jù)技術(shù)下的數(shù)據(jù)驅(qū)動教學(xué)范式127
7.1.4基于大數(shù)據(jù)的智慧教育云平臺128
7.2大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用134
7.2.1智能推薦系統(tǒng)135
7.2.2協(xié)同過濾136
7.3大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用137
7.4大數(shù)據(jù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用141
7.5大數(shù)據(jù)應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢141
練習(xí)題142
第8章大數(shù)據(jù)的發(fā)展與展望143
8.1大數(shù)據(jù)與云計算143
8.1.1云計算的概念144
8.1.2云計算的特點145
8.1.3云計算的體系結(jié)構(gòu)145
8.1.4云計算的關(guān)鍵技術(shù)146
8.1.5云計算的服務(wù)模式147
8.1.6云計算服務(wù)體系結(jié)構(gòu)148
8.1.7云計算的部署模式149
8.1.8大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系150
8.2大數(shù)據(jù)與人工智能150
8.2.1人工智能的概念150
8.2.2人工智能的關(guān)鍵技術(shù)151
8.2.3人工智能的應(yīng)用154
8.2.4大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系156
8.3大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈157
8.4大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)發(fā)展前景158
8.5大數(shù)據(jù)未來展望163
練習(xí)題164
參考文獻(xiàn)166

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