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2019-11-08 17:12 來(lái)源：京東作者：京東

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及應(yīng)用/大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專(zhuān)業(yè)規(guī)劃教材

編輯推薦:　　本書(shū)詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念、原理與方法，以及通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)踐來(lái)講述大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，包括如何運(yùn)用阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)解決和分析實(shí)際的問(wèn)題。本書(shū)*后還提供了大數(shù)據(jù)實(shí)踐案例，完整地體現(xiàn)了理論與實(shí)踐的有機(jī)結(jié)合。

內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　本書(shū)從大數(shù)據(jù)的基本概念開(kāi)始，由淺入深地領(lǐng)會(huì)大數(shù)據(jù)的精髓。本書(shū)除了講述必要的大數(shù)據(jù)理論之外，還通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)踐來(lái)講述大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，包括如何運(yùn)用阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)分析和解決實(shí)際問(wèn)題，很好地體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)理論與實(shí)踐的有機(jī)結(jié)合。
　　本書(shū)分為三大部分，分別是大數(shù)據(jù)概述及基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。其中，大數(shù)據(jù)概述及基礎(chǔ)部分重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)組織、重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、大數(shù)據(jù)協(xié)同技術(shù)以及大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)等內(nèi)容；大數(shù)據(jù)處理部分重點(diǎn)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(yīng)用部分重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容，以及如何利用阿里云的數(shù)加平臺(tái)進(jìn)行基本的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作。
　　本書(shū)既可以作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程及相關(guān)專(zhuān)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(gòu)師、軟件開(kāi)發(fā)工程師和項(xiàng)目經(jīng)理，以及其他準(zhǔn)備或正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的讀者（包括參加計(jì)算機(jī)等級(jí)考試或相關(guān)專(zhuān)業(yè)自學(xué)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(chǔ)
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(diǎn)
1.3大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1.4大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
1.5習(xí)題
第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)概述
2.1總體架構(gòu)概述
2.1.1總體架構(gòu)設(shè)計(jì)原則
2.1.2總體架構(gòu)參考模型
2.2運(yùn)行架構(gòu)概述
2.2.1物理架構(gòu)
2.2.2集成架構(gòu)
2.2.3安全架構(gòu)
2.3阿里云飛天系統(tǒng)體系架構(gòu)
2.3.1阿里云飛天整體架構(gòu)
2.3.2阿里云飛天平臺(tái)內(nèi)核
2.3.3阿里云飛天開(kāi)放服務(wù)
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(tái)
2.4.2Cloudera
2.4.3Hortonworks
2.4.4Amazon
2.4.5Google
2.4.6微軟
2.5習(xí)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(kù)
3.2分布式通信系統(tǒng)
3.2.1遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用
3.2.2消息隊(duì)列
3.2.3應(yīng)用層多播通信
3.2.4阿里云夸父RPC系統(tǒng)
3.2.5Hadoop IPC的應(yīng)用
3.3分布式協(xié)同系統(tǒng)
3.3.1Chubby鎖服務(wù)
3.3.2ZooKeeper
3.3.3阿里云女?huà)z協(xié)同系統(tǒng)
3.3.4ZooKeeper在HDFS高可用方案中的使用
3.4習(xí)題
第4章大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
4.1大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展
4.2海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)
4.2.1數(shù)據(jù)分片與路由
4.2.2數(shù)據(jù)復(fù)制與一致性
4.3重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(chǔ)格式
4.4.2GFS
4.4.3HDFS
4.4.4阿里云盤(pán)古
4.5分布式數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL
4.5.1NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)概述
4.5.2KV數(shù)據(jù)庫(kù)
4.5.3列式數(shù)據(jù)庫(kù)
4.5.4圖數(shù)據(jù)庫(kù)
4.5.5文檔數(shù)據(jù)庫(kù)
4.6阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)
4.6.1云數(shù)據(jù)庫(kù)Redis
4.6.2云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS
4.6.3云數(shù)據(jù)庫(kù)Memcache
4.7大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的趨勢(shì)
4.8習(xí)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(jì)算框架
5.3Hadoop MapReduce
5.4Spark
5.5數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展
5.6習(xí)題
第6章Hadoop MapReduce解析
6.1Hadoop MapReduce架構(gòu)
6.2Hadoop MapReduce與高效能計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算的區(qū)別
6.3MapReduce工作機(jī)制
6.3.1Map
6.3.2Reduce
6.3.3Combine
6.3.4Shuffle
6.3.5Speculative Task
6.3.6任務(wù)容錯(cuò)
6.4應(yīng)用案例
6.4.1WordCount
6.4.2WordMean
6.4.3Grep
6.5MapReduce的缺陷與不足
6.6習(xí)題

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