《大数据导论》——导读

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 本节书摘来自华章社区《大数据导论》一书中的目录,作者瓦吉德·哈塔克(Wajid Khattak),保罗·布勒(Paul Buhler),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

本节书摘来自华章社区《大数据导论》一书中的目录,作者瓦吉德·哈塔克(Wajid Khattak),保罗·布勒(Paul Buhler),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看


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目  录

译者序
致谢
作者简介
第一部分 大数据基础
第1章 理解大数据
1.1 概念与术语
1.2 大数据特征
1.3 不同数据类型
1.4 案例学习背景
1.5 案例学习
第2章 采用大数据的商业动机与驱动
2.1 市场动态
2.2 业务架构
2.3 业务流程管理
2.4 信息与通信技术
2.5 万物互联网
2.6 案例学习
第3章 大数据采用及规划考虑
3.1 组织的先决条件
3.2 数据获取
3.3 隐私性
3.4 安全性
3.5 数据来源
3.6 有限的实时支持
3.7 不同的性能挑战
3.8 不同的管理需求
3.9 不同的方法论
3.10 云
3.11 大数据分析的生命周期
3.12 案例学习
第4章 企业级技术与大数据商务智能
4.1 联机事务处理
4.2 联机分析处理
4.3 抽取、转换和加载技术
4.4 数据仓库
4.5 数据集市
4.6 传统商务智能
4.7 大数据商务智能
4.8 案例学习
第二部分 存储和分析大数据
第5章 大数据存储的概念
5.1 集群
5.2 文件系统和分布式文件系统
5.3 NoSQL
5.4 分片
5.5 复制
5.6 分片和复制
5.7 CAP定理
5.8 ACID
5.9 BASE
5.10 案例学习
第6章 大数据处理的概念
6.1 并行数据处理
6.2 分布式数据处理
6.3 Hadoop
6.4 处理工作量
6.5 集群
6.6 批处理模式
6.7 实时模式处理
6.8 案例学习
第7章 大数据存储技术
7.1 磁盘存储设备
7.2 内存存储设备
7.3 案例学习
第8章 大数据分析技术
8.1 定量分析
8.2 定性分析
8.3 数据挖掘
8.4 统计分析
8.5 机器学习
8.6 语义分析
8.7 视觉分析
8.8 案例学习
附录A 案例结论
索引

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