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《大数据技术概论》，娄岩 徐东雨 著，出版社： 清华大学出版社。

清华大学出版社成立于1980年6月，是教育部主管、清华大学主办的综合性大学出版社。清华社先后荣获 “先进高校出版社”“全国优秀出版社”“全国百佳图书出版单位”“中国版权最具影响力企业”“首届全国教材建设奖全国教材建设先进集体”等荣誉。

内容简介

本书从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理，非常便于自学。 本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。 本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材，也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。

目录

第1章大数据概论

1.1大数据技术概述

1.1.1大数据的基本概念

1.1.2IT产业的发展简史

1.1.3大数据的来源

1.1.4大数据产生的三个发展阶段

1.1.5大数据的点

1.1.6大数据处理流程

1.1.7大数据的数据格式性

1.1.8大数据的征

1.1.9大数据的应用领域

1.2大数据技术架构

1.3大数据的整体技术和关键技术

1.4大数据分析的五种典型工具简介

1.5大数据未来发展趋势

1.5.1数据资源化

1.5.2数据科学和数据联盟的成立

1.5.3大数据隐私和安全问题

1.5.4开源软件成为推动大数据发展的动力

1.5.5大数据在多方位改善我们的生活

本章小结

第2章大数据采集及预处理

2.1大数据采集

2.1.1大数据采集概述

2.1.2大数据采集的数据来源

2.1.3大数据采集的技术方法

2.2大数据的预处理

2.3大数据采集及预处理的工具

本章小结

第3章大数据分析概述

3.1大数据分析简介

3.1.1什么是大数据分析

3.1.2大数据分析的基本方法

3.1.3大数据处理流程

3.2大数据分析的主要技术

3.2.1深度学习

3.2.2知识计算

3.2.3可视化

3.3大数据分析处理系统简介

3.3.1批量数据及处理系统

3.3.2流式数据及处理系统

3.3.3交互式数据及处理系统

3.3.4图数据及处理系统

3.4大数据分析的应用

本章小结

第4章大数据可视化

4.1大数据可视化概述

4.1.1大数据可视化与数据可视化

4.1.2大数据可视化的过程

4.2大数据可视化工具

4.2.1常见大数据可视化工具简介

4.2.2Tableau数据可视化入门

本章小结

第5章Hadoop概论

5.1Hadoop简介

5.1.1Hadoop的发展简史

5.1.2Hadoop应用现状和发展趋势

5.2Hadoop的架构与组成

5.2.1Hadoop架构

5.2.2Hadoop组成模块介绍

5.3Hadoop的应用

5.3.1Hadoop平台搭建

5.3.2Hadoop的开发方式

5.3.3Hadoop应用分析

本章小结

第6章HDFS和Common概论

6.1HDFS概述

6.1.1HDFS相关概念

6.1.2HDFS点

6.1.3HDFS体系结构

6.1.4HDFS工作原理

6.1.5HDFS相关技术

6.1.6HDFS源代码结构

6.1.7HDFS接口

6.2Common概述

本章小结

第7章MapReduce概论

7.1MapReduce简介

7.1.1如何理解MapReduce

7.1.2MapReduce功能和技术征

7.2MapReduce的Map和Reduce任务

7.2.1Map与Reduce

7.2.2Map任务原理

7.2.3Reduce任务原理

7.3MapReduce架构和工作流程

7.3.1MapReduce的架构

7.3.2MapReduce工作流程

7.4MapReduce编程源码范例

7.5MapReduce接口

本章小结

第8章NoSQL技术介绍

8.1NoSQL基础知识

8.1.1NoSQL的产生

8.1.2NoSQL的点

8.1.3NoSQL的技术基础

8.2NoSQL的种类

8.2.1键值存储

8.2.2列存储

8.2.3面向文档存储

8.2.4图形存储

8.3典型的NoSQL工具

8.3.1Redis

8.3.2Bigtable

8.3.3CouchDB

8.3.4Neo4j

本章小结

第9章Spark概论

9.1Spark概述

9.1.1Spark简介

9.1.2Spark发展

9.1.3Scala语言

9.2Spark与Hadoop

9.2.1Hadoop的局限与不足

9.2.2Spark的优点

9.2.3Spark速度比Hadoop快的原因分解

9.3Spark大数据处理架构及其生态系统

9.3.1底层的Cluster Manager和Data Manager

9.3.2中间层的Spark Runtime

9.3.3高层的应用模块

9.4Spark的应用

9.4.1Spark的应用场景

9.4.2应用Spark的成功案例

本章小结

第10章云计算与大数据

10.1云计算概论

10.1.1云计算定义

10.1.2云计算与大数据的关系

10.1.3云计算基本征

10.1.4云计算服务模式

10.2云计算核心技术

10.2.1虚拟化技术

10.2.2虚拟化软件及应用

10.2.3资源池化技术

10.2.4云计算部署模式

10.3云计算仿真

10.4云计算的安全

10.4.1云计算安全现状

10.4.2云计算安全服务体系

10.5云计算应用案例

本章小结

第11章大数据解决方案及相关案例

11.1大数据解决方案基础

11.2Intel大数据

11.2.1Intel大数据解决方案

11.2.2Intel大数据相关案例——中国移动广东公司详单、账单

查询系统

11.3百度大数据

11.3.1百度大数据引擎

11.3.2百度大数据 平台

11.3.3相关应用

11.3.4百度预测的使用方法

11.4腾讯大数据

11.4.1腾讯大数据解决方案

11.4.2相关实例——广点通

本章小结

参考文献