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2019-11-08 17:12 來源：京東作者：京東

大數(shù)據(jù)基礎及應用/大數(shù)據(jù)技術與應用專業(yè)規(guī)劃教材

編輯推薦:　　本書詳細介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念、原理與方法，以及通過大數(shù)據(jù)實踐來講述大數(shù)據(jù)技術的應用，包括如何運用阿里云大數(shù)據(jù)計算平臺解決和分析實際的問題。本書*后還提供了大數(shù)據(jù)實踐案例，完整地體現(xiàn)了理論與實踐的有機結合。

內(nèi)容簡介:　　本書從大數(shù)據(jù)的基本概念開始，由淺入深地領會大數(shù)據(jù)的精髓。本書除了講述必要的大數(shù)據(jù)理論之外，還通過大數(shù)據(jù)實踐來講述大數(shù)據(jù)技術的應用，包括如何運用阿里云大數(shù)據(jù)計算平臺分析和解決實際問題，很好地體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)理論與實踐的有機結合。
　　本書分為三大部分，分別是大數(shù)據(jù)概述及基礎、大數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析與應用。其中，大數(shù)據(jù)概述及基礎部分重點介紹數(shù)據(jù)組織、重要數(shù)據(jù)結構、大數(shù)據(jù)協(xié)同技術以及大數(shù)據(jù)存儲技術等內(nèi)容；大數(shù)據(jù)處理部分重點介紹大數(shù)據(jù)處理框架，包括大數(shù)據(jù)批處理和流處理框架等內(nèi)容；大數(shù)據(jù)分析與應用部分重點介紹數(shù)據(jù)分析技術和機器學習的相關內(nèi)容，以及如何利用阿里云的數(shù)加平臺進行基本的大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。
　　本書既可以作為高等院校計算機科學、軟件工程及相關專業(yè)“大數(shù)據(jù)”課程的教材，也可以供系統(tǒng)分析師、系統(tǒng)架構師、軟件開發(fā)工程師和項目經(jīng)理，以及其他準備或正在學習大數(shù)據(jù)技術的讀者（包括參加計算機等級考試或相關專業(yè)自學考試的人員）閱讀和參考。

目錄:第一部分大數(shù)據(jù)概述及基礎
第1章大數(shù)據(jù)概念和發(fā)展背景
1.1什么是大數(shù)據(jù)
1.2大數(shù)據(jù)的特點
1.3大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1.4大數(shù)據(jù)的應用
1.5習題
第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構概述
2.1總體架構概述
2.1.1總體架構設計原則
2.1.2總體架構參考模型
2.2運行架構概述
2.2.1物理架構
2.2.2集成架構
2.2.3安全架構
2.3阿里云飛天系統(tǒng)體系架構
2.3.1阿里云飛天整體架構
2.3.2阿里云飛天平臺內(nèi)核
2.3.3阿里云飛天開放服務
2.3.4阿里云飛天的特色
2.4主流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)廠商
2.4.1阿里云數(shù)加平臺
2.4.2Cloudera
2.4.3Hortonworks
2.4.4Amazon
2.4.5Google
2.4.6微軟
2.5習題
第3章分布式通信與協(xié)同
3.1數(shù)據(jù)編碼傳輸
3.1.1數(shù)據(jù)編碼概述
3.1.2LZSS算法
3.1.3Snappy壓縮庫
3.2分布式通信系統(tǒng)
3.2.1遠程過程調(diào)用
3.2.2消息隊列
3.2.3應用層多播通信
3.2.4阿里云夸父RPC系統(tǒng)
3.2.5Hadoop IPC的應用
3.3分布式協(xié)同系統(tǒng)
3.3.1Chubby鎖服務
3.3.2ZooKeeper
3.3.3阿里云女媧協(xié)同系統(tǒng)
3.3.4ZooKeeper在HDFS高可用方案中的使用
3.4習題
第4章大數(shù)據(jù)存儲
4.1大數(shù)據(jù)存儲技術的發(fā)展
4.2海量數(shù)據(jù)存儲的關鍵技術
4.2.1數(shù)據(jù)分片與路由
4.2.2數(shù)據(jù)復制與一致性
4.3重要數(shù)據(jù)結構和算法
4.3.1Bloom Filter
4.3.2LSM Tree
4.3.3Merkle Tree
4.3.4Cuckoo Hash
4.4分布式文件系統(tǒng)
4.4.1文件存儲格式
4.4.2GFS
4.4.3HDFS
4.4.4阿里云盤古
4.5分布式數(shù)據(jù)庫NoSQL
4.5.1NoSQL數(shù)據(jù)庫概述
4.5.2KV數(shù)據(jù)庫
4.5.3列式數(shù)據(jù)庫
4.5.4圖數(shù)據(jù)庫
4.5.5文檔數(shù)據(jù)庫
4.6阿里云數(shù)據(jù)庫
4.6.1云數(shù)據(jù)庫Redis
4.6.2云數(shù)據(jù)庫RDS
4.6.3云數(shù)據(jù)庫Memcache
4.7大數(shù)據(jù)存儲技術的趨勢
4.8習題
第二部分大數(shù)據(jù)處理
第5章分布式處理
5.1CPU多核和POSIX Thread
5.2MPI并行計算框架
5.3Hadoop MapReduce
5.4Spark
5.5數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展
5.6習題
第6章Hadoop MapReduce解析
6.1Hadoop MapReduce架構
6.2Hadoop MapReduce與高效能計算、網(wǎng)格計算的區(qū)別
6.3MapReduce工作機制
6.3.1Map
6.3.2Reduce
6.3.3Combine
6.3.4Shuffle
6.3.5Speculative Task
6.3.6任務容錯
6.4應用案例
6.4.1WordCount
6.4.2WordMean
6.4.3Grep
6.5MapReduce的缺陷與不足
6.6習題

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