java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 大数据之美：挖掘、Hadoop、架构，更精准地发现业务与营销》2 ]% ?' x; k! K1 v, L
java电子书推荐理由：本书以基本概念和发展现状作为切入点，对多种大数据关键技术进行逻辑性阐述和分析，同时结合典型应用领域，论述了大数据技术在通信、互联网中扮演的重要角色，系统地向读者阐述了大数据的内涵。; B* ~, Y3 J9 n* k8 Q' }
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作者：黄宏程
7 C3 g2 `. n2 j: B# y9 M% B o出版社：电子工业出版社6 ?' }, B* Y& h
出版时间：2016-07-01 2 D( r/ d ]( \: u% @9 z7 a. ~
书籍价格：46.60元
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java电子书目录：! D _5 T' N( g: N7 K+ K3 e( X1 r+ U
第1章 大数据概述 1
- z( \ B) ^6 I0 b5 E# u0 y1 U1.1 大数据的概念 1. ]3 q1 A2 f" }! @! C
1.1.1 什么是大数据 1
% x5 B4 J1 A& Z* P0 i1 p1.1.2 大数据的产生和来源 2
1 x; n/ W/ q: q; \1.1.3 大数据的技术 3
) A J4 [9 B3 W7 {8 [, C7 U @1.1.4 大数据的特征 8
: y r: P! n- T8 x8 u4 W! J1.1.5 数据、信息与知识 108 H9 S, U% [6 o4 V
1.2 大数据的价值与挑战 104 E' P3 |9 G- _' n6 I3 ^+ z
1.2.1 大数据的潜在价值 11( @, d" \, I0 ^
1.2.2 大数据对业务的挑战 12
; S/ `: }( t, K7 |1.2.3 大数据对技术架构的挑战 138 u5 ?+ |6 {+ v4 C& t; k$ ?5 {
1.2.4 大数据对管理策略的挑战 142 P. y1 O* P0 q* k1 K- j9 D+ L- N: A
1.3 大数据与相关领域的关系 16; ]' E9 L& p$ X; w
1.3.1 大数据与统计分析 16& @. z0 Z1 ]( H. m7 h- {, Z
1.3.2 大数据与数据挖掘 16; z- Q) K8 `2 T3 N8 D
1.3.3 大数据与云计算 17+ o8 e" ]: @( `* k) C
1.4 大数据发展状况 20
+ S: O3 ^3 D: V0 j参考文献 23* _* `" l. {$ ~3 d, R: V
第2章 大数据挖掘技术 24
! Y6 k' g% t0 [2.1 数据挖掘与过程 24' O$ `3 q2 {) t
2.1.1 数据挖掘的七大功能 24
y0 |4 k, f; l! g/ K2.1.2 数据挖掘的实质 25
+ ?5 X" x! J8 `! t7 z( D; k1 E2.2 数据挖掘过程 263 S) K& ?7 P) h8 ^7 U: Q# j( I
2.2.1 定义挖掘目标 27. B7 H a6 a y) O' p% R
2.2.2 数据取样 28
& Y2 Q: v+ p. F% R1 p( Y2.2.3 数据探索 30
0 {' d5 Q# P# J2.2.4 数据预处理 32( o$ z" w( O1 o( u4 e
2.2.5 数据模式发现 37
8 O, q& i7 F3 O/ s1 Z+ }5 e2.2.6 模型评价 402 @. b- [) R5 ^( g3 [: l8 a$ i
2.3 常用算法 47
& T! E2 y1 u4 a; m2.3.1 决策树 48( E& W/ I6 }5 Z
2.3.2 回归 506 g9 F0 S$ U: g
2.3.3 关联规则 54
; b% v2 d* ?6 A( ~2.3.4 聚类 59% Z5 r+ a9 l, H/ Y3 M- y
2.3.5 贝叶斯分类方法 66
- c7 w! b+ i% a6 t. i1 t: j; N2.3.6 神经网络 69
7 e2 E3 c, B% O1 d% e9 M2.3.7 支持向量机（SVM） 736 v3 V8 k/ r1 v5 T5 o( W) T
2.3.8 假设检验 77+ E2 m+ P4 E" x" |$ U
2.3.9 遗传算法 81* R% r, H$ d9 n4 j, Y! A/ \, s
参考文献 849 `# |7 A- i+ t4 Z' K+ X
第3章 大规模存储与处理技术 86
: P0 Z& a( ^' k1 L9 \3.1 Hadoop概述 868 ?' ]- y7 t o/ V5 \
3.1.1 什么是Hadoop 86
7 u5 M- v" W/ D4 l% U5 K7 W3.1.2 Hadoop发展简史 88, I' ?9 g( }( d* N
3.1.3 Hadoop的优势 90; B( y- R( q9 _6 R. x
3.1.4 Hadoop的子项目 90# y' o% N! S4 h
3.2 HDFS 92
& ~: P) H3 Q" y' r3.2.1 HDFS的设计目标 93' C# U5 l2 V8 Q. ?
3.2.2 HDFS文件系统的原型GFS 93* N& [1 {$ k( l0 Z
3.2.3 HDFS文件的基本结构 95
. _" a, x( C k) b3.2.4 HDFS的文件读/写操作 97- d! p: X& }2 N( |! c
3.2.5 HDFS的存储过程 1019 P# o8 m+ U, z# o4 i
3.3 MapReduce编程框架 105- e) P* Q3 D7 H) `% ~ ^
3.3.1 MapReduce的发展历史 105
" ?# K$ @ w& c; r+ z) ^3.3.2 MapReduce的基本工作过程 107
2 }1 z! D! j3 F5 O# E, Q4 g3.3.3 MapReduce的特点 1109 g$ M/ k7 b+ v6 |
3.4 建立Hadoop开发环境 111
; o% U( t' q- P- e) E1 {% l3.4.1 相关准备工作 111
$ z* D! q" M/ u; Q3.4.2 JDK的安装配置 113/ O3 k" {" n8 \* r6 J$ [* f
3.4.3 SSH无钥登录 113
% T9 Q/ X. M# h/ F S4 J9 K7 G3.4.4 安装、配置Hadoop环境变量 115& k- U% c1 o# j- d( u
3.5 大数据处理系统分类 118
. U/ E1 f7 [- ]. o8 f: G3.5.1 批量数据处理系统 118% D0 w5 d7 V( w
3.5.2 流式数据处理系统 119
/ x7 V" s% P8 r$ y/ b3.5.3 交互式数据处理 122$ E6 c3 V$ e8 `0 Y. A
3.5.4 图数据处理系统 124
. Q2 s; e% F4 H. I3.6 大数据查询和分析技术：SQL on Hadoop 126
( u- _ k$ u% h, \3.6.1 数据库简介 1262 C3 G9 K0 }' w2 d1 W3 w
3.6.2 图数据库 128; W1 f: e9 Q; e& w2 P
3.6.3 Hive：基本的Hadoop分析 130. h( p! r: `, P: |- \. j# u
3.6.4 实时互动的SQL：Impala和Drill 134
% b7 q1 x5 Z7 c. l4 p( G3.7 以通信业务分析为例的大数据的技术环境部署 1366 o. N X; R4 l" S
3.7.1 应用架构规划与设计 1368 R& Y1 F. v8 f& e+ }" b
3.7.2 技术环境部署与配置 137& Z; g, ?5 K: v" O7 g$ f; ]$ r
第4章 大数据应用的总体架构和关键技术 1483 i% t' I/ A( G) O# F; D5 K
4.1 大数据的业务分析 148% _$ M7 k- q4 {# l: N w1 R: Z' w
4.2 大数据的总架体构模型 152
, D. B; F/ c4 o* n' S) c4 `" f# r& D4.3 大数据高级分析 161
6 r1 E) a3 p2 n; O/ a4.3.1 数据仓库与联机分析处理技术 162
! @6 m3 `3 d/ l! }2 m: E( a% m4.3.2 大数据分析与传统分析 167
& W7 l8 c& d" g4.3.3 非结构化复杂数据分析 168% {; `, Q# P* f8 [- h" \
4.3.4 实时预测分析 177
" [( _" y% U6 s, m" r/ S4.4 可视化分析 1813 @9 V# \; ~1 @
4.4.1 可视化技术 181 4.4.2 可视化工具 192
# z. @& h0 D. q* F: W7 Z参考文献 195
8 g) a; E6 E; {6 W第5章 运营商数据分析 196
( p# O+ q- j) o$ |( Q5 B/ ^7 t* b5.1 案例背景 196$ F) W1 T: W$ \
5.1.1 大数据运营已为大势所趋 1963 ?! e) W/ j+ u1 v2 u# @7 v
5.1.2 采取大数据运营的原因 196
/ W }& u* N( d5 m' J( i+ L: N8 X) U5.1.3 大数据分析如何提升电信行业绩效 197
9 L: ]7 T! R1 H! W$ @& h% D+ V, T( q5.1.4 大数据的社会价值 199
, \* c5 {6 u9 p/ r. S5.2 挖掘目标的提出 200
: e5 M$ V. T6 w8 s9 m* J# s, C5.3 案例分析 201
* X O; e! T) u6 K3 ]5.3.1 体系架构 201" |& j. ]( g- v7 A% t3 i3 s, s
5.3.2 Hadoop集群抽取模块 2029 w, A2 N9 d) Z; b' `+ P
5.3.3 数据处理模块 208
/ c n8 t, W( v ~+ } @3 `% C5.3.4 数据分发 2113 s6 R+ b K& ^- d/ F y( y
5.4 MapReduce操作 218
+ N- z1 r7 m4 x4 X/ {5.5 结果分析 221
& x/ c4 D6 {! h9 p) \+ p第6章 互联网电影推荐系统 223$ l* x B) Y7 z2 ]* j
6.1 背景描述 223. P* {+ Z! k2 z
6.2 业务目标 224
, o$ y8 G% I4 B% k7 y* o6 `0 |6.3 业务需求 225" i# _0 @* x1 ~$ }) j0 ~8 M2 g
6.4 协同过滤推荐系统建模 225
2 b$ {' t& S3 w5 O& p6.4.1 推荐系统概述 225
( r$ v7 ~5 o% d- J! L7 y6.4.2 基于对立用户的协同过滤模型 227
6 `6 h7 O% C( A3 v! _% L( Q, p! A% u$ \6.5 项目处理过程 229
% a: P) g F% l+ t* y6.5.1 项目数据 2299 G) n4 b+ V% W
6.5.2 数据预处理 230
: c- `7 B& b0 C$ ?6.5.3 Hadoop并行算法 2423 q/ Z7 j0 Y5 T
6.6 总结 250
+ \$ @4 t% V# d# o; O0 EJava资料百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com） 大数据之美：挖掘、Hadoop、架构，更精准地发现业务与营销 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】# Q1 t8 {5 u% J0 V
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发表于 2018-6-17 00:59:00
