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內(nèi)容簡介

　　云時代是指計算時代，而云計算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計算的發(fā)展。當前，谷歌、阿里巴巴正在采用云計算搭建數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)已發(fā)展成為一種新興技術。尤其互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算的快速興起，數(shù)據(jù)的爆炸式增長更加超乎人們的想象。據(jù)統(tǒng)計，預計到2020年，全球以電子形式存儲的數(shù)據(jù)量將達到35ZB，比2016年全球存儲量增長了30倍?？傮w來看，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、要求處理速度快的特征，涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲、處理到應用等方面的技術，如海量分布式文件系統(tǒng)、并行計算框架、NoSQL數(shù)據(jù)庫、實時流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術（模式識別、自然語言理解等）?！对茣r代的大數(shù)據(jù)技術與應用實踐》以云時代為背景，研究大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)算法、大數(shù)據(jù)鏈接分析技術、大規(guī)模文件系統(tǒng)MapReduce、HDFS海量存儲數(shù)據(jù)、HBase存儲百科數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)安全問題，希望為研究大數(shù)據(jù)的相關人員提供幫助，促進“大數(shù)據(jù)技術”未來的發(fā)展，為社會經(jīng)濟帶來更大的利益。

作者簡介

暫缺《云時代的大數(shù)據(jù)技術與應用實踐》作者簡介

圖書目錄

第一章云時代下的大數(shù)據(jù)技術研究緒論
第一節(jié) 研究背景——云時代
第二節(jié) 研究內(nèi)容——大數(shù)據(jù)技術
第二章大數(shù)據(jù)存儲技術的研究
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲技術的要求
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲技術
第三節(jié) 云存儲技術
第三章大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術的研究
第一節(jié) 數(shù)據(jù)分析概述
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘概述
第三節(jié) 關聯(lián)技術分析
第四章大數(shù)據(jù)分析工具技術的研究
第一節(jié) Apriori算法
第二節(jié) 聚類分析
第三節(jié) 分類分析
第四節(jié) 時間序列分析
第五節(jié) 確定性時間序列分析
第六節(jié) 隨機性時間序列分析
第五章大數(shù)據(jù)鏈接分析技術研究
第一節(jié) 鏈接分析中的數(shù)據(jù)采集研究
第二節(jié) PageRank工具
第三節(jié) 搜索引擎研究
第四節(jié) 鏈接作弊
第六章大規(guī)模文件系統(tǒng)MapRedLice技術的研究
第一節(jié) 分布式文件系統(tǒng)
第二節(jié) MapReduce模型
第三節(jié) MapReduce使用算法
第四節(jié) MapReduce復合鍵值對的使用
第五節(jié) 鏈接MapReduce作業(yè)
第六節(jié) MapReduce遞歸擴展與集群算法
第七章 HDFS存儲海量數(shù)據(jù)技術研究
第一節(jié) HDFS技術設計與結構
第二節(jié) 圖像存儲技術研究
第三節(jié) HDFS管理操作技術
第四節(jié) FS Shell使用指南與API技術
第八章 HBase存儲百科數(shù)據(jù)技術研究
第一節(jié) HBase的系統(tǒng)框架簡介
第二節(jié) HBase的基本接口簡介
第三節(jié) HBase存儲模塊總體設計
第四節(jié) HBase存儲技術應用實踐
第九章云時代的大數(shù)據(jù)的安全與隱私
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)時代的安全挑戰(zhàn)
第二節(jié) 解決安全問題的技術研究
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)隱私的保護分析
第十章云時代的大數(shù)據(jù)技術應用案例
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)技術在出版物選題與內(nèi)容框架篩選中的應用
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)技術在鐵路客運旅游平臺的應用
參考文獻