案例驅動的大數據原理技術及套用

內容簡介

《案例驅動的大數據原理技術及套用》從大數據的定義、特徵、關鍵技術及其平台和主要套用出發，密切結合相關案迎備拳例，揭示了案例對於大數據的驅動關係。針對這一關係，書中分別介紹了Spark系統和編程方式，大數據分析基礎算法和實例，面向大鴉甩巴數據的流數據分析算法和實例、圖算法和實例，大數據套用編程案例，基於時間序列數據的預測等內容。

　　《案例驅動的大數據原理巴腳技術及套用》可作為計算機專業的教材，也可作為計算機院射炒工作者、愛好者的學習參考用書。

圖書目錄

第1章大數據基本概念

1．1 大數據的定義與特徵

1．2 大數據戒采察驗的關鍵技術

1．3 主流的大數據平台

1．4 大數據的主要套用

1．5 本戲犁循章小結

1．6 習題

第2章 Spark系統與編程簡介

2．1 Spark概述

2．2 Spark系統架構及運行模式

2．3 Spark系統安裝

2．4 Python編程基礎

2．5 Spark的編程方式

2．6 Spark的監控管理

2．7 Spark RDD

2．8 編程的基本步驟

2．9 本章小結

2．10 習題

第3章大數據分析基礎算法與實例

3．1 大數據分析概述

3．2 Spark基礎算法

3．3 實例：詞頻統計

3．4 實例：圓周率的計算

3．5 本章小結

3．6 習題

附錄

第4章面向大數據的機器學習算法與實例

4．1 機器學習簡介

4．2 Spark M Llib介紹

4．3 機器學習套用實例

4．4 本章小結

4．5 習題

第5章面向大數據的流數據分析算法與實例

5．1 Spark Streaming簡介

5．2 spark streaming架構

5．3 Spark Streaming運行原理

5．4 spark streaming實例

5．5 容錯、持久化和性能最佳化

5．6 本章小結

5．7 習題

第6章面向大數據的圖算法與實例

6．1 圖的基本概念

6．2 圖計算的同步機制

6．3 GraphFrames安裝和基礎使用

6．5 最短路徑算法及實例

6．6 網頁排名

6．7 本章小結

6．8 習題

第7章大數據套用編程案例

7．1 基於遙感數據的海冰/雪檢測

7．2 基於時間序列數據的預測

7．3 本章小結

7．4 習題

參考仔疊臭懂文獻

案例驅動的大數據原理技術及套用

基本介紹

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