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大數(shù)據(jù)應(yīng)用部署與調(diào)優(yōu)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用部署與調(diào)優(yōu)

定　價：￥69.00

作　者： 劉鵬，李肖俊
出版社： 清華大學(xué)出版社
叢編項： 大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)系列教材
標(biāo)　簽： 暫缺
ISBN： 9787302609971 出版時間： 2022-07-01 包裝：
開本： 16開 頁數(shù)： 313 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡介

　　\n本書主要面向從事數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)規(guī)劃、部署、配置、實(shí)施、維護(hù)、優(yōu)化升級以及數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)監(jiān)控、 管理、資源協(xié)調(diào)等相關(guān)工作的人員。其中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用部分介紹了云計算基礎(chǔ)架構(gòu)（包括公有云和私有云 架構(gòu)）、數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型業(yè)務(wù)流程（包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲和處理、挖掘等方面）以及各種行業(yè)數(shù) 據(jù)場景應(yīng)用；數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)維部分包括系統(tǒng)安裝部署、基礎(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)維、高級系統(tǒng)運(yùn)維，其中系統(tǒng)安裝部 署包括數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的部署安裝、測試及變更管理，基礎(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)維涵蓋日常維護(hù)、性能監(jiān)控、故障管理和 資源管理，高級系統(tǒng)運(yùn)維涉及安全管理、系統(tǒng)優(yōu)化和高可用架構(gòu)介紹；應(yīng)用開發(fā)入門部分以 Python 分析 和可視化應(yīng)用項目開發(fā)為例，介紹應(yīng)用開發(fā)所涉及的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和開發(fā)環(huán)境、Python 編程、數(shù)據(jù)挖 掘及可視化的相關(guān)理論與實(shí)踐。 \n 本書注重知識的系統(tǒng)性和實(shí)踐指導(dǎo)性，主要作為培養(yǎng)系統(tǒng)運(yùn)維方向高、中、低不同層次的“1+X”應(yīng) 用型人才的課程教材，也同樣適合有意從事 IT 系統(tǒng)運(yùn)維工作的學(xué)習(xí)者和愛好者以及廣大從業(yè)者。 \n

作者簡介

　　劉鵬，清華大學(xué)博士畢業(yè)，現(xiàn)任南京云創(chuàng)大數(shù)據(jù)科技股份有限公司總經(jīng)理，兼任中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任、中國信息協(xié)會教育分會人工智能專家委員會主任、教育部全國普通高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)委員會委員、第45屆世界技能大賽中國區(qū)云計算選拔賽裁判長/專家指導(dǎo)組組長、2019年全國大學(xué)生數(shù)據(jù)建模比賽命題人、工信部云計算研究中心專家。 \n李肖俊，管理學(xué)博士，軟件工程師，CCF專業(yè)會員，參與國家自然基金3項，陜西省自然基金1項。近兩年發(fā)表研究論文3篇，主編教材2部。《計算機(jī)學(xué)報》《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》審稿專家。 \n肖晨，資深軟件研發(fā)工程師，從事軟件開發(fā)9年，現(xiàn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘平臺研發(fā)與大數(shù)據(jù)/人工智能/融合實(shí)驗(yàn)平臺產(chǎn)品線研發(fā)。 \n

圖書目錄

目 錄

\n

第1 章 大數(shù)據(jù)導(dǎo)論 

\n

1.1 大數(shù)據(jù)的概念 ·

\n

1.1.1 大數(shù)據(jù)的來源 

\n

1.1.2 大數(shù)據(jù)的分類 

\n

1.2 大數(shù)據(jù)的特征 

\n

1.2.1 數(shù)量（volume） 

\n

1.2.2 多樣性（variety） 

\n

1.2.3 速度（velocity） 

\n

1.2.4 價值（value） 

\n

1.3 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù) 

\n

1.3.1 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù) 

\n

1.3.2 并行計算技術(shù) 

\n

1.3.3 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 

\n

1.3.4 數(shù)據(jù)可視化技術(shù) 

\n

1.3.5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 

\n

1.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 

\n

1.4.1 電商行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.2 金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.3 醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.4 教育行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.5 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.6 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.7 環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

1.4.8 智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第2 章 基礎(chǔ)云架構(gòu) 

\n

2.1 云計算簡介 

\n

X 大數(shù)據(jù)應(yīng)用部署與調(diào)優(yōu)

\n

2.1.1 云計算的概念 

\n

2.1.2 云計算發(fā)展現(xiàn)狀 

\n

2.1.3 云計算實(shí)現(xiàn)機(jī)制 

\n

2.1.4 云計算部署模型 

\n

2.2 云計算與大數(shù)據(jù) 

\n

2.2.1 云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系 

\n

2.2.2 云計算與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的優(yōu)勢 

\n

2.3 私有云平臺OpenStack 

\n

2.3.1 OpenStack 背景介紹 

\n

2.3.2 計算服務(wù)Nova 

\n

2.3.3 對象存儲服務(wù)Swift ·

\n

2.3.4 鏡像服務(wù)Glance 

\n

2.4 公有云平臺阿里云 

\n

2.4.1 阿里云簡介 

\n

2.4.2 計算服務(wù)ECS 

\n

2.4.3 存儲服務(wù) 

\n

2.4.4 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)VPC 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第3 章 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程 

\n

3.1 數(shù)據(jù)采集 

\n

3.1.1 數(shù)據(jù)采集的概念 

\n

3.1.2 數(shù)據(jù)采集的工具 

\n

3.1.3 數(shù)據(jù)采集的方法 

\n

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理ETL 

\n

3.2.1 數(shù)據(jù)清洗 

\n

3.2.2 數(shù)據(jù)集成 

\n

3.2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 

\n

3.2.4 數(shù)據(jù)歸約 

\n

3.2.5 常用ETL 工具 

\n

3.3 大數(shù)據(jù)存儲 

\n

3.3.1 大數(shù)據(jù)存儲困境 

\n

3.3.2 大數(shù)據(jù)存儲中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理樣例 ·

\n

目錄 XI

\n

3.3.3 分布式系統(tǒng) ·

\n

3.3.4 Hadoop 框架 

\n

3.3.5 NoSQL 數(shù)據(jù)庫 

\n

3.3.6 云存儲 

\n

3.4 大數(shù)據(jù)處理 

\n

3.4.1 大數(shù)據(jù)處理框架 

\n

3.4.2 批處理系統(tǒng) ·

\n

3.4.3 流處理系統(tǒng) ·

\n

3.4.4 混合處理系統(tǒng) 

\n

3.4.5 大數(shù)據(jù)處理框架的選擇 

\n

3.5 環(huán)境監(jiān)控大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第4 章 系統(tǒng)安裝部署 ·

\n

4.1 安裝部署的概念 

\n

4.1.1 軟件安裝概述 

\n

4.1.2 大數(shù)據(jù)部署概述 

\n

4.2 安裝部署分布式系統(tǒng) 

\n

4.2.1 Hadoop 安裝部署 ·

\n

4.2.2 Spark 部署 

\n

4.3 升級管理 

\n

4.3.1 系統(tǒng)升級的概念 

\n

4.3.2 Hadoop 升級管理 

\n

4.3.3 Spark 升級管理 ·

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第5 章 日常維護(hù)管理 

\n

5.1 系統(tǒng)管理對象 ·

\n

5.1.1 系統(tǒng)軟件 

\n

5.1.2 系統(tǒng)硬件 

\n

5.1.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù) 

\n

XII 大數(shù)據(jù)應(yīng)用部署與調(diào)優(yōu)

\n

5.2 系統(tǒng)管理的內(nèi)容 

\n

5.2.1 事件管理 

\n

5.2.2 問題管理 

\n

5.2.3 故障管理 

\n

5.2.4 性能管理 

\n

5.2.5 配置管理 

\n

5.2.6 日志管理 

\n

5.2.7 備份管理 

\n

5.3 故障管理 

\n

5.3.1 集群結(jié)構(gòu) 

\n

5.3.2 故障報告 

\n

5.3.3 故障處理 

\n

5.3.4 故障后期管理 

\n

5.4 性能管理 

\n

5.4.1 性能監(jiān)控 

\n

5.4.2 性能分析 

\n

5.5 日志管理 

\n

5.5.1 平臺及組件相關(guān)命令行 ·

\n

5.5.2 日志和告警監(jiān)控 

\n

5.6 日常巡檢 

\n

5.6.1 檢查內(nèi)容分類 

\n

5.6.2 巡檢方法分類 

\n

5.6.3 巡檢流程 

\n

5.7 系統(tǒng)管理制度規(guī)范 

\n

5.7.1 系統(tǒng)管理標(biāo)準(zhǔn) 

\n

5.7.2 系統(tǒng)管理制度 

\n

5.7.3 系統(tǒng)管理規(guī)范 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第6 章 高級系統(tǒng)運(yùn)維 

\n

6.1 安全管理 

\n

6.1.1 資產(chǎn)安全 

\n

6.1.2 應(yīng)用安全 

\n

目錄 XIII

\n

6.1.3 安全威脅 

\n

6.1.4 安全措施 

\n

6.2 系統(tǒng)優(yōu)化 

\n

6.2.1 Hadoop 配置優(yōu)化 

\n

6.2.2 Hadoop 性能優(yōu)化 

\n

6.2.3 作業(yè)優(yōu)化 

\n

6.3 高可用 

\n

6.3.1 高可用概述 

\n

6.3.2 高可用技術(shù) 

\n

6.3.3 業(yè)務(wù)連續(xù)性 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第7 章 基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā) 

\n

7.1 Python 簡介 

\n

7.1.1 Python 的前世今生 

\n

7.1.2 Python 的應(yīng)用場合 

\n

7.1.3 Python 的特性 

\n

7.2 Python 語法 

\n

7.2.1 Python 賦值語句 

\n

7.2.2 順序結(jié)構(gòu) 

\n

7.2.3 選擇結(jié)構(gòu) 

\n

7.2.4 循環(huán)結(jié)構(gòu) 

\n

7.2.5 繪圖（用matplotlib 等新庫） 

\n

7.2.6 函數(shù) 

\n

7.2.7 常用模塊 

\n

7.3 Python 程序調(diào)試 

\n

7.3.1 拼接字符串 

\n

7.3.2 使用 generator 

\n

7.3.3 死循環(huán) 

\n

7.3.4 巧用多重賦值 

\n

7.3.5 使用C 擴(kuò)展（extension） 

\n

7.3.6 并行編程 

\n

習(xí)題 

\n

XIV 大數(shù)據(jù)應(yīng)用部署與調(diào)優(yōu)

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

第8 章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā) 

\n

8.1 數(shù)據(jù)獲取 

\n

8.1.1 通過傳感器采集數(shù)據(jù) 

\n

8.1.2 通過API 獲取數(shù)據(jù) 

\n

8.1.3 網(wǎng)絡(luò)信息抓取 

\n

8.1.4 通過網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù) ·

\n

8.2 數(shù)據(jù)分析 

\n

8.2.1 數(shù)據(jù)分析概念和分類 

\n

8.2.2 數(shù)據(jù)分析方法 

\n

8.3 數(shù)據(jù)可視化

\n

8.3.1 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 

\n

8.3.2 大數(shù)據(jù)可視化方法 

\n

8.4 應(yīng)用案例開發(fā)

\n

8.4.1 案例一 Python 數(shù)據(jù)分析：商圈分析 ·

\n

8.4.2 案例二 Python 數(shù)據(jù)分析：招聘信息可視化案例 

\n

習(xí)題 

\n

參考文獻(xiàn) 

\n

附錄A 大數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)驗(yàn)環(huán)境 

\n


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