包邮大数据分析及应用

前言第 1 部分 大 数 据 基 础学习目标 1第 1 章? 大数据简介 21.1 大数据发展历程 21.2 大数据时代 51.3 大数据定义 6第 2 章? 大数据来源 7前言第 1 部分 大 数 据 基 础学习目标 1第 1 章? 大数据简介 21.1 大数据发展历程 21.2 大数据时代 51.3 大数据定义 6第 2 章? 大数据来源 72.1 大数据的类别 72.2 机器生成的大数据 82.3 人类生成的大数据 112.4 组织生成的大数据 142.5 数据集成 18第 3 章? 大数据特征 203.1 大数据特征综述 203.2 大数据的特征—大量性（Volume） 213.3 大数据的特征—多样性（Variety） 223.4 大数据的特征—高速性（Velocity） 233.5 大数据的特征—准确性（Veracity） 253.6 大数据的特征—关联性（Valence） 273.7 大数据的特征—价值性（Value） 28目? 录第 4 章? 大数据研究策略 304.1 数据科学 304.2 建立大数据研究策略 324.3 大数据研究策略框架和工作流程 34第 5 章? 大数据技术 395.1 大数据技术架构 395.2 大数据的两大关键技术 405.3 大数据平台 Hadoop 43第 6 章? 大数据应用 456.1 大数据的价值何在 456.2 大数据应用领域 47测试题及答案 53第 2 部分　大数据管理及分析学习目标 57第 7 章? 大数据准备 587.1 大数据的结构 587.2 大数据的标识 627.3 大数据的关联 697.4 大数据的注释 75第 8 章? 大数据管理 838.1 数据集成和软件互操作性 838.2 不变性和永恒性 87第 9 章? 大数据分析 929.1 数据验证 929.2 大数据初步分析 959.3 大数据分析方法 1139.4 大数据分析中的特殊注意事项 1279.5 大数据分析步骤 1329.6 大数据分析的失败 138测试题及答案 145第 3 部分　大数据应用及实践学习目标 147第 10 章? 大数据挑战 14810.1 法律问题 14810.2 社会问题 15810.3 大数据的未来 164第 11 章? 大数据开发平台 16911.1 可扩展计算的基本概念 16911.2 Hadoop 生态系统 172第 12 章? 大数据实践 18512.1 下载和安装 Cloudera 虚拟机映像 18512.2 HDFS 实践：将数据复制到 Hadoop 分布式文件系统中 18712.3 MapReduce 实践：运行 WordCount 程序 189测试题及答案 192参考文献 194