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国内高校大数据课程知名教师倾心之作，带你“零基础”学习大数据。
内容简介
（1） 概念篇：介绍当前紧密关联的**新IT领域技术云计算、大数据和物联网。
（2） 大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。
（3） 大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。
（4） 大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。
作者简介
作者林子雨，北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校首个"数字教师"的提出者和建设者。在数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网等领域有着十多年的知识积累，对各个领域知识都有比较深入的了解，有比较宽泛的视野。
章节目录
版权信息
前言（第2版）
前言（第1版）
作者介绍
第一篇 大数据基础
第1章 大数据概述
1.1 大数据时代
1.2 大数据的概念
1.3 大数据的影响
1.4 大数据的应用
1.5 大数据关键技术
1.6 大数据计算模式
1.7 大数据产业
1.8 大数据与云计算、物联网
1.9 本章小结
1.10 习题
第2章 大数据处理架构Hadoop
2.1 概述
2.2 Hadoop生态系统
2.3 Hadoop的安装与使用
2.4 本章小结
2.5 习题
实验1 安装Hadoop
第二篇 大数据存储与管理
第3章 分布式文件系统HDFS
3.1 分布式文件系统
3.2 HDFS简介
3.3 HDFS的相关概念
3.4 HDFS体系结构
3.5 HDFS的存储原理
3.6 HDFS的数据读写过程
3.7 HDFS编程实践
3.8 本章小结
3.9 习题
实验2 熟悉常用的HDFS操作
第4章 分布式数据库HBase
4.1 概述
4.2 HBase访问接口
4.3 HBase数据模型
4.4 HBase的实现原理
4.5 HBase运行机制
4.6 HBase编程实践
4.7 本章小结
4.8 习题
实验3 熟悉常用的HBase操作
第5章 NoSQL数据库
5.1 NoSQL简介
5.2 NoSQL兴起的原因
5.3 NoSQL与关系数据库的比较
5.4 NoSQL的四大类型
5.5 NoSQL的三大基石
5.6 从NoSQL到NewSQL数据库
5.7 本章小结
5.8 习题
第6章 云数据库
6.1 云数据库概述
6.2 云数据库产品
6.3 云数据库系统架构
6.4 云数据库实践
6.5 本章小结
6.6 习题
实验4 熟练使用RDS for MySQL数据库
第三篇 大数据处理与分析
第7章 MapReduce
7.1 概述
7.2 MapReduce的工作流程
7.3 实例分析：WordCount
7.4 MapReduce的具体应用
7.5 MapReduce编程实践
7.6 本章小结
7.7 习题
实验5 MapReduce编程初级实践
第8章 Hadoop再探讨
8.1 Hadoop的优化与发展
8.2 HDFS2.0的新特性
8.3 新一代资源管理调度框架YARN
8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件
8.5 本章小结
8.6 习题
第9章 Spark
9.1 概述
9.2 Spark生态系统
9.3 Spark运行架构
9.4 Spark的部署和应用方式
9.5 Spark编程实践
9.6 本章小结
9.7 习题
第10章 流计算
10.1 流计算概述
10.2 流计算的处理流程
10.3 流计算的应用
10.4 开源流计算框架Storm
10.5 Spark Streaming
10.6 本章小结
10.7 习题
第11章 图计算
11.1 图计算简介
11.2 Pregel简介
11.3 Pregel图计算模型
11.4 Pregel的C++API
11.5 Pregel的体系结构
11.6 Pregel的应用实例
11.7 Pregel和MapReduce实现PageRank算法的对比
11.8 本章小结
11.9 习题
第12章 数据可视化
12.1 可视化概述
12.2 可视化工具
12.3 可视化典型案例
12.4 本章小结
12.5 习题
第四篇 大数据应用
第13章 大数据在互联网领域的应用
13.1 推荐系统概述
13.2 协同过滤
13.3 协同过滤实践
13.4 本章小结
13.5 习题
第14章 大数据在生物医学领域的应用
14.1 流行病预测
14.2 智慧医疗
14.3 生物信息学
14.4 案例：基于大数据的综合健康服务平台
14.5 本章小结
14.6 习题
第15章 大数据的其他应用
15.1 大数据在物流领域中的应用
15.2 大数据在城市管理中的应用
15.3 大数据在金融行业中的应用
15.4 大数据在汽车行业中的应用
15.5 大数据在零售行业中的应用
15.6 大数据在餐饮行业中的应用
15.7 大数据在电信行业中的应用
15.8 大数据在能源行业中的应用
15.9 大数据在体育和娱乐领域中的应用
15.10 大数据在安全领域中的应用
15.11 大数据在政府领域中的应用
15.12 大数据在日常生活中的应用
15.13 本章小结
15.14 习题
参考文献
大数据技术原理与应用（第2版）是2017年由人民邮电出版社出版,作者林子雨。
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