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第1章 大数据概论1

1.1 大数据技术简介2

1.1.1 IT产业的发展简史2

1.1.2 大数据的主要来源3

1.1.3 数据生成的三种主要方式4

1.1.4 大数据的特点4

1.1.5 大数据的处理流程4

1.1.6 大数据的数据格式5

1.1.7 大数据的基本特征6

1.1.8 大数据的应用领域6

1.2 大数据的技术架构7

1.3 大数据的整体技术8

1.4 大数据分析的四种典型工具简介9

1.5 大数据未来发展趋势9

1.5.1 数据资源化10

1.5.2 数据科学和数据联盟的成立10

1.5.3 大数据隐私和安全问题10

1.5.4 开源软件成为推动大数据发展的动力11

1.5.5 大数据在多方位改善人们的生活11

本章小结12

习题112

第2章 大数据采集及预处理14

2.1 数据采集简介15

2.1.1 数据采集15

2.1.2 数据采集的数据来源15

2.1.3 数据采集的技术方法17

2.2 大数据的预处理18

2.3 数据采集及预处理的主要工具20

本章小结28

习题229

第3章 大数据分析概论30

3.1 大数据分析简介30

3.1.1 大数据分析31

3.1.2 大数据分析的基本方法31

3.1.3 大数据处理流程33

3.2 大数据分析的主要技术35

3.2.1 深度学习35

3.2.2 知识计算36

3.3 大数据分析处理系统简介37

3.3.1 批量数据及处理系统37

3.3.2 流式数据及处理系统38

3.3.3 交互式数据及处理系统38

3.3.4 图数据及处理系统38

3.4 大数据分析的应用39

本章小结41

习题342

第4章 大数据可视化43

4.1 大数据可视化简介43

4.2 大数据可视化工具Tableau47

本章小结53

习题454

第5章 Hadoop概论55

5.1 Hadoop简介55

5.1.1 Hadoop简史56

5.1.2 Hadoop应用和发展趋势57

5.2 Hadoop的架构与组成58

5.2.1 Hadoop架构介绍58

5.2.2 Hadoop组成模块59

5.3 Hadoop应用分析61

本章小结62

习题563

第6章 HDFS和Common概论64

6.1 HDFS简介64

6.1.1 HDFS的相关概念64

6.1.2 HDFS特性65

6.1.3 HDFS体系结构66

6.1.4 HDFS的工作原理67

6.1.5 HDFS的相关技术69

6.2 Common简介71

本章小结72

习题673

第7章 MapReduce概论75

7.1 MapReduce简介75

7.1.1 MapReduce75

7.1.2 MapReduce功能、特征和局限性77

7.2 Map和Reduce任务78

7.3 MapReduce架构和工作流程80

7.3.1 MapReduce的架构80

7.3.2 MapReduce的工作流程80

本章小结81

习题781

第8章 NoSQL概论83

8.1 NoSQL简介83

8.1.1 NoSQL的含义83

8.1.2 NoSQL的产生84

8.1.3 NoSQL的特点85

8.2 NoSQL技术基础85

8.2.1 大数据的一致性策略85

8.2.2 大数据的分区与放置策略86

8.2.3 大数据的复制与容错技术87

8.2.4 大数据的缓存技术88

8.3 NoSQL的类型89

8.3.1 键值存储89

8.3.2 列存储89

8.3.3 面向文档存储90

8.3.4 图形存储91

8.4 典型的NoSQL工具92

8.4.1 Redis92

8.4.2 Bigtable93

8.4.3 CouchDB93

本章小结94

习题895

第9章 Spark概论97

9.1 Spark平台97

9.1.1 Spark简介98

9.1.2 Spark发展98

9.1.3 Scala语言98

9.2 Spark与Hadoop99

9.2.1 Hadoop的局限与不足99

9.2.2 Spark的优点99

9.2.3 Spark速度比Hadoop快的原因分析100

9.3 Spark处理架构及其生态系统101

9.3.1 底层的Cluster Manager和Data Manager101

9.3.2 中间层的Spark Runtime101

9.3.3 高层的应用模块102

9.4 Spark的应用104

9.4.1 Spark的应用场景104

9.4.2 应用Spark的成功案例104

本章小结105

习题9106

第10章 云计算与大数据108

10.1 云计算简介108

10.1.1 云计算109

10.1.2 云计算与大数据的关系109

10.1.3 云计算基本特征110

10.1.4 云计算服务模式110

10.2 云计算核心技术112

10.2.1 虚拟化技术112

10.2.2 虚拟化软件及应用113

10.2.3 资源池技术114

10.2.4 云计算部署模式116

10.3 云计算应用案例117

本章小结120

习题10120

第11章 典型大数据解决方案122

11.1 Intel大数据123

11.1.1 Intel大数据解决方案123

11.1.2 Intel大数据相关案例124

11.2 百度大数据125

11.2.1 百度大数据引擎125

11.2.2 百度大数据＋平台126

11.2.3 相关应用127

11.2.4 百度预测的使用方法128

11.3 腾讯大数据130

11.3.1 腾讯大数据解决方案130

11.3.2 相关实例132

本章小结132

习题11133

第12章 大数据应用案例分析（医疗领域）134

12.1 大数据在临床领域的应用134

12.1.1 基于大数据的比较效果研究135

12.1.2 基于大数据的临床决策系统135

12.1.3 医疗数据透明化136

12.1.4 病人的远程监控137

12.1.5 基于大数据的电子病历分析138

12.2 大数据在医药支付领域的应用138

12.2.1 基于大数据的多种自动化系统139

12.2.2 基于大数据和卫生经济学的定价计划140

12.3 大数据在医疗研发领域的应用140

12.3.1 基于大数据的预测建模140

12.3.2 临床试验及其数据分析141

12.3.3 基于大数据的个性化治疗142

12.3.4 基于大数据的疾病模式分析143

12.4 大数据在医疗商业模式领域的应用143

12.4.1 基于大数据的患者临床记录和医疗保险数据集143

12.4.2 基于大数据的网络平台和社区143

12.5 大数据在公共健康领域的应用144

本章小结145

习题12146

习题参考答案147

参考文献159