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大数据原理与技术
更新时间:2021-01-06 18:27:02
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本书是华为ICT学院大数据技术官方教材,旨在帮助学生进一步学习大数据的基本概念、技术原理,以及大数据平台的搭建和使用。本书从大数据的概念和特征开始讲起,首先让读者对大数据有一个感性的认识;接下来结合大数据平台的各个功能模块,详细介绍大数据的存储、处理、分析、可视化等原理和操作;对大数据在各种行业中的应用加以叙述,让读者更加充分地感受到大数据应用的价值。除华为ICT学院的学生之外,本书同样适合正在备考HCNA-BigData认证,或者正在参加HCNA-BigData技术培训的学员进行阅读和参考。其他有志进入ICT行业的人员和大数据技术爱好者也可以通过阅读本书,加深自己对大数据技术的理解。
品牌:人邮图书
上架时间:2018-01-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
大数据原理与技术最新章节
查看全部- 参考文献
- 第12章 大数据行业应用
- 第11章 数据可视化
- 第10章 大数据流计算
- 第9章 大数据实时计算框架(Spark)
- 第8章 大数据日志处理(Flume)
- 第7章 大数据数据转换(Sqoop与Loader)
- 第6章 大数据数据仓库(Hive)
- 第5章 大数据数据库(HBase)
- 第4章 大数据离线计算框架(MapReduce&YARN)
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大数据SQL优化:原理与实践
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OLAP引擎底层原理与设计实践
本书分为6篇,共14章。从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识(第1章和第2章)介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识,并给出了后续贯穿全书的SQL代码;第二篇核心原理(第3章和第4章)非常详细地串讲了SQL执行流程,介绍了执行计划的生成和优化;第三篇经典SQL(第5计算机19.7万字 - 会员
码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
数据挖掘算法实践与案例详解
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网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字 - 会员
ETL数据整合与处理(Kettle)
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商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题
本书本书基于业务问题,就如何搭建分析框架,厘清分析思路,按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理,选择合适的分析方法和分析模型,使用恰当的分析工具对数据进行分析,以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解,帮助业务专家做出合适的业务判断,制定准确的业务策略。计算机13万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字