包邮大数据技术与应用 第2版

前言第1章 大数据介绍 1.1 大数据概述 1.1.1 认识大数据 1.1.2 大数据的特征 1.1.3 大数据技术应用与基础 1.2 大数据的意义 1.2.1 大数据的国家战略意义 1.2.2 大数据的企业意义 1.2.3 我国大数据市场的预测 1.3 大数据的产业链分析 1.3.1 技术分析 1.3.2 运营分析 1.4 大数据与云计算前言第1章 大数据介绍 1.1 大数据概述 1.1.1 认识大数据 1.1.2 大数据的特征 1.1.3 大数据技术应用与基础 1.2 大数据的意义 1.2.1 大数据的国家战略意义 1.2.2 大数据的企业意义 1.2.3 我国大数据市场的预测 1.3 大数据的产业链分析 1.3.1 技术分析 1.3.2 运营分析 1.4 大数据与云计算 1.4.1 云计算概述 1.4.2 大数据与云计算的联系与区别 1.5 大数据与人工智能 1.5.1 人工智能概述 1.5.2 大数据与人工智能的联系与区别 1.6 实训1 用百度指数进行大数据分析 1.7 实训2 确定数据的不同类型 1.8 实训3 了解阿里云的使用 本章小结 习题1 第2章 大数据架构 2.1 大数据架构概述 2.1.1 大数据架构介绍 2.1.2 大数据架构分类 2.2 Hadoop架构 2.2.1 Hadoop介绍 2.2.2 Hadoop发展史 2.2.3 Hadoop核心组件 2.3 HDFS概述 2.3.1 HDFS的概念 2.3.2 HDFS的操作 2.4 MapReduce概述 2.4.1 MapReduce的概念 2.4.2 MapReduce设计方式 2.4.3 MapReduce架构 2.5 实训 Hadoop搭建（基于Windows7） 本章小结 习题2 第3章 数据采集与清洗 3.1 数据采集 3.1.1 数据采集介绍 3.1.2 数据采集平台 3.1.3 网络数据的采集 3.2 数据清洗 3.2.1 数据清洗概述 3.2.2 数据清洗的流程 3.2.3 数据清洗的常用方法 3.2.4 数据标准化概述 3.2.5 数据标准化的实例 3.3 数据仓库概述 3.3.1 数据仓库介绍 3.3.2 数据集成 3.3.3 数据变换 3.3.4 数据仓库的构建工具 3.4 Kettle工具概述 3.5 实训1 使用Python实现网络数据的采集 3.6 实训2 清洗Excel数据 3.7 实训3 清洗异常数据 3.8 实训4 使用Kettle进行数据排序 本章小结 习题3 第4章 大