内容简介
本书系统讲解了大数据技术的核心原理与实战应用，内容涵盖大数据采集、存储、处理、分析及可视化等关键环节。作者结合多年教学与项目经验，以理论与实践相结合的方式，帮助读者快速掌握大数据技术的实际应用。
全书共分为三大部分：第一部分介绍大数据基础环境搭建，包括Hadoop、Spark等主流平台的安装与配置；第二部分深入讲解大数据处理核心技术，如分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、资源调度框架YARN、数据仓库工具Hive、NoSQL数据库HBase等；第三部分通过多个综合案例，展示大数据技术在日志分析、用户行为分析、推荐系统等场景中的完整解决方案。
本书适合作为高等院校大数据相关专业的教材，也可供大数据技术爱好者、数据工程师、数据分析师等从业人员参考学习。书中所有案例均经过企业级验证，读者可结合实际项目快速上手。
目录
第一篇 大数据基础篇
第1章 大数据介绍
第2章 数据存储技术
第3章 数据抽取和清洗
第4章 数据集成
第5章 数据查询、分析与建模技术
第二篇 大数据深入篇
第6章 采用OSGi框架构建可伸缩的异构数据采集平台
第7章 采用HBase实现海量小型XML文档的存储与检索
第8章 采用Map/Reduce进行大规模社交网络社团发现
第9章 数据统一访问与转换平台
第三篇 大数据应用篇
第10章 基于微博的股票市场预测系统
第11章 基于内容的海量视频检索系统
第12章 基于HDFS的云文件系统
底页
第1章 大数据介绍
第2章 数据存储技术
第3章 数据抽取和清洗
第4章 数据集成
第5章 数据查询、分析与建模技术
第二篇 大数据深入篇
第6章 采用OSGi框架构建可伸缩的异构数据采集平台
第7章 采用HBase实现海量小型XML文档的存储与检索
第8章 采用Map/Reduce进行大规模社交网络社团发现
第9章 数据统一访问与转换平台
第三篇 大数据应用篇
第10章 基于微博的股票市场预测系统
第11章 基于内容的海量视频检索系统
第12章 基于HDFS的云文件系统
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