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大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏

作者：肖政宏李俊杰谢志明

出版社：清华大学出版社出版时间：2020-06-01

开本：其他页数： 329

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内容简介
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作者简介

大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏版权信息

ISBN：9787302538431
条形码：9787302538431 ; 978-7-302-53843-1
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
教材
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工学

大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏本书特色

《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》共分12章，分为基础篇、核心篇和应用篇。基础篇包括大数据概论、大数据集群系统基础、Hadoop分布式系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算、HBase分布式数据库应用；核心篇包括YARN资源分配、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库应用、ZooKeeper协调服务；应用篇包括医药大数据案例分析。
《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》可以作为高等院校大数据技术相关课程本科生教材，也可以作为大数据技术基础相关课程研究生教材，还可以作为从事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。
《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》特点：
内容全面：包括大数据概论、大数据集群系统、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Spark、Hive、ZooKeeper等内容
案例真实：通过项目概述、功能需求分析、软件关键技术、效果展示、系统架构设计、数据存储设计、数据分析、数据展示来呈现一个实际的大数据分析系统
平台通用：基于PC Linux VMware，搭建Hadoop大数据分析平台

大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏内容简介

本书共分12章，分为基础篇、核心篇和应用篇。基础篇包括大数据概论、大数据集群系统基础、Hadoop分布式系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算、HBase分布式数据库应用；核心篇包括YARN资源分配、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库应用、ZooKeeper协调服务；应用篇包括医药大数据案例分析。本书可以作为高等院校大数据技术相关课程本科生教材，也可以作为大数据技术基础相关课程研究生教材，还可以作为从事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。

大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏目录

基础篇第1章大数据概论 1.1 大数据概述 1.1.1 大数据的定义 1.1.2 大数据的特征 1.2 大数据的分析过程 1.2.1 大数据的采集 1.2.2 大数据的存储方式 1.2.3 大数据分析技术 1.2.4 大数据的展示及应用 1.3 大数据的价值、挑战与风险 1.3.1 商业价值 1.3.2 社会生活价值 1.3.3 大数据的挑战与风险 1.4 大数据的应用 1.5 大数据的处理流程 1.6 大数据成为人工智能产业的燃料 1.7 大数据技术的发展前景小结习题第2章大数据集群系统基础 2.1 大数据集群系统概述 2.1.1 集群的分类 2.1.2 集群的目的 2.2 Linux操作系统 2.2.1 Linux操作系统简介 2.2.2 Linux操作系统的特性 2.2.3 Linux安装与基础操作 2.2.4 Linux常用命令 2.3 虚拟化技术 2.3.1 虚拟化技术简介 2.3.2 虚拟技术的原理 2.3.3 常见的虚拟化软件 2.3.4 虚拟化技术的优势和劣势 2.4 CentOS大数据集群系统的组成 2.5 大数据集群技术的架构 2.6 操作实践：大数据集群的部署 2.6.1 集群规划 2.6.2 网络配置 2.6.3 安全配置 2.6.4 时间同步 2.6.5 SSH登录小结习题第3章 Hadoop分布式系统 3.1 Hadoop概述 3.1.1 Hadoop简介 3.1.2 Hadoop的发展历程 3.1.3 Hadoop原理及运行机制 3.2 Hadoop相关技术及生态系统 3.3 操作实践： Hadoop安装与配置 3.3.1 安装JDK 3.3.2 安装Hadoop 3.3.3 配置Hadoop 3.3.4 格式化 3.3.5 运行Hadoop 小结习题第4章 HDFS分布式文件系统 4.1 HDFS 4.1.1 设计前提和设计目标 4.1.2 Namenode和Datanode 4.1.3 文件系统的名字空间 4.1.4 数据复制 4.1.5 HDFS读流程 4.1.6 HDFS写流程 4.2 HDFS操作实践 4.2.1 HDFS Shell 4.2.2 HDFS Java API 4.2.3 Eclipse开发环境 4.2.4 综合实例小结习题第5章 MapReduce分布式计算 5.1 MapReduce简介 5.1.1 MapReduce架构 5.1.2 MapReduce的原理 5.1.3 MapReduce的工作机制 5.2 MapReduce操作实践 5.2.1 MapReduce WordCount编程实例 5.2.2 MapReduce倒排索引编程实例小结习题第6章 HBase分布式数据库应用 6.1 HBase简介 6.1.1 HBase架构 6.1.2 HBase的存储 6.2 HBase集群部署 6.2.1 HBase参数配置 6.2.2 HBase运行与测试 6.3 HBase Shell操作命令 6.3.1 general操作 6.3.2 namespace操作 6.3.3 DDL操作 6.3.4 DML操作 6.3.5 授权 6.4 HBase过滤器 6.5 HBase编程 6.5.1 HBase表操作编程 6.5.2 HBase过滤查询编程小结习题核心篇第7章 YARN资源分配 7.1 统一资源管理和调度平台引例 7.1.1 背景 7.1.2 特点 7.1.3 典型的统一资源调度平台 7.2 YARN简介 7.2.1 YARN架构 7.2.2 YARN的工作流程 7.2.3 YARN的优势 7.3 操作实践： YARN Shell实例小结习题第8章 Spark集群计算 8.1 Spark简介 8.1.1 Spark生态系统 8.1.2 Spark架构 8.2 Spark RDD 8.2.1 RDD的依赖关系 8.2.2 作业调度 8.2.3 内存管理 8.2.4 检查点支持 8.3 Spark集群部署及应用案例 8.3.1 Spark参数配置 8.3.2 Spark集群运行 8.3.3 Spark交互 8.3.4 Spark算子 8.3.5 Spark算法实例1：词频统计 8.3.6 Spark算法实例2：相关系数小结习题第9章 Spark机器学习 9.1 机器学习概述 9.1.1 机器学习的发展史 9.1.2 机器学习步骤 9.2 Spark MLlib概述 9.2.1 数据类型 9.2.2 基本统计——基于DataFrame的API 9.2.3 基本统计——基于RDD的API 9.3 Spark实例 9.3.1 聚类问题 9.3.2 随机森林小结习题第10章 Hive数据仓库应用 10.1 Hive简介 10.1.1 Hive组成模块 10.1.2 Hive执行流程 10.1.3 MetaStore存储模式 10.2 Hive安装与配置 10.2.1 Hive参数配置 10.2.2 Hive运行与测试 10.2.3 Hive Beeline 10.3 数据类型和文件格式 10.3.1 数据类型 10.3.2 文件格式 10.4 Hive数据定义与数据操作 10.4.1 基本概念 10.4.2 数据库管理 10.4.3 表的管理 10.4.4 外部表的管理 10.4.5 分区管理 10.4.6 数据操作 10.4.7 桶的操作 10.4.8 索引 10.5 Hive数据查询 10.5.1 简单查询 10.5.2 复杂查询 10.5.3 JOIN连接查询 10.5.4 其他语句 10.6 Hive编程 10.6.1 JDBC函数 10.6.2 完整实例小结习题第11章 ZooKeeper协调服务 11.1 ZooKeeper简介 11.1.1 ZAB协议 11.1.2 ZooKeeper数据模型 11.1.3 会话 11.1.4 事件监听器 11.1.5 访问权限 11.2 ZooKeeper集群部署 11.3 ZooKeeper基本命令 11.4 ZooKeeper应用 11.4.1 Hadoop 11.4.2 Spark 11.4.3 Hive 11.5 ZooKeeper编程 11.5.1 ZooKeeper读/写操作 11.5.2 集群状态监控小结习题应用篇第12章医药大数据案例分析 12.1 项目概述 12.2 功能需求 12.3 软件关键技术 12.4 效果展示 12.5 系统构架设计 12.5.1 系统组成 12.5.2 系统协作方式 12.5.3 系统网络拓扑 12.5.4 系统建设方案 12.6 数据存储设计 12.7 数据分析 12.8 数据展示小结习题参考文献

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大数据与人工智能技术丛书大数据技术与应用(微课视频版)/肖政宏作者简介

1、个人简介
肖政宏，博士、教授，硕士生导师，广东技术师范大学计算机科学学院副院长（主管教学、实验室）。主要研究方向：大数据理论与技术
，智能信息处理、机器学习，以第一作者身份共计发表论文二十多篇，其中SCI\EI检索8篇，中文核心8篇，近年来主持承担省部级科研课题
3项，其他厅级课题及横向课题5项，获得计算机软件著作权2项，申请发明专利5项。
学术兼职(或社会兼职)：广州市智能工程研究会常务理事、广东省科技厅咨询专家、广东省经济与社会化委员会专家、广东省软件工程教
学指导委员会委员、广东省计算机学会竞赛委员会常务委员。
2、教育背景
1982.9-1986.7南京理工大学,计算机软件专业，获学士学位；
1998.9-2001.2北京理工大学，计算机应用专业，获硕士学位；1、个人简介肖政宏，博士、教授，硕士生导师，广东技术师范大学计算机科学学院副院长（主管教学、实验室）。主要研究方向：大数据理论与技术，智能信息处理、机器学习，以第一作者身份共计发表论文二十多篇，其中SCI\EI检索8篇，中文核心8篇，近年来主持承担省部级科研课题 3项，其他厅级课题及横向课题5项，获得计算机软件著作权2项，申请发明专利5项。学术兼职(或社会兼职)：广州市智能工程研究会常务理事、广东省科技厅咨询专家、广东省经济与社会化委员会专家、广东省软件工程教学指导委员会委员、广东省计算机学会竞赛委员会常务委员。 2、教育背景 1982.9-1986.7南京理工大学,计算机软件专业，获学士学位； 1998.9-2001.2北京理工大学，计算机应用专业，获硕士学位； 2004.9-2005.7清华大学计算机科学与技术系人工智能国家重点实验室做访问学者。 2007.9-2012.12中南大学，计算机应用技术专业，获博士学位。 3、著译作品 (1) 曾文、肖政宏、盘茂杰、韩腊萍. 软件测试基础教程，清华大学出版社，2016.6 (2)陈智斌、梁鹏、肖政宏. Linux 综合实训案例教程，

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