实战大数据

第一篇大数据基础篇
第1章大数据介绍
1.1大数据相关概念
1.1.1大数据的历史
1.1.2大数据的定义
1.2大数据研究内容
1.3大数据研究现状
1.3.1学术界现状
1.3.2产业界现状
1.3.3政府机构现状
1.4大数据的应用领域
1.4.1大数据在制造业的应用
1.4.2大数据在服务业的应用
1.4.3大数据在交通行业的应用
1.4.4大数据在医疗行业的应用
1.5本章小结
第2章数据存储技术
2.1数据存储技术介绍
2.2数据采集与存储技术研究现状
2.2.1传统关系型数据库
2.2.2新兴数据存储系统
2.3海量数据存储的关键技术分析
2.3.1数据划分
2.3.2数据一致性与可用性
2.3.3负载均衡
2.3.4容错机制
2.3.5海量数据存储的硬件支持
2.4数据存储技术的实现与工具
2.4.1集中式数据存储管理系统BigtabIe
2.4.2非集中式的大规模数据管理系统Dynamo
2.4.3BigTable的开源实现HBase
2.4.4MOngoDB
2.4.5COUChDB
2.4.6RediS
2.4.7Hypertable
2.4.8其他开源NoSQL数据库
2.5本章小结
第3章数据抽取和清洗
3.1数据抽取和清洗技术介绍
3.1.1数据抽取简介
3.1.2数据清洗简介
3.2数据抽取和清洗研究现状
3.3数据抽取技术的实现
3.3.1Web数据抽取
3.3.2非结构化数据抽取
3.3.3基于云计算的海量数据分析
3.4数据清洗技术的实现
3.4.1数据清洗流程
3.4.2数据清洗框架
3.4.3数据清洗相关技术
3.4.4基于Hadoop的数据清洗方案
3.5ETL现状与发展
3.5.1数据ETL简介
3.5.2基于MapReduce的ETL框架
3.5.3ETL工具
3.5.4ETL展望
3.6本章小结
第4章数据集成
4.1数据集成技术介绍
4.2数据集成技术研究现状
4.2.1Information Manifold：具有统一的查询接口
4.2.2数据集成系统的发展建设
4.2.3企业信息集成
4.2.4未来的挑战
4.3数据集成技术的实现与工具
4.3.1Oracle Datalntegrator （ODI）简介
4.3.2ODI的特点
4.3.3Microsoft SQL Server Integration Services （SSIS）简介
4.3.4SSIS的特点
4.3.5IBM InfoSphere Information Server筒介
4.3.6Sybase Data Integrator Suite简介
4.4本章小结
第5章数据查询、分析与建模技术
5.1数据查询、分析与建模技术介绍
5.1.1数据查询
5.1.2数据分析
5.1.3数据建模
5.2数据查询、分析与建模技术研究现状
5.2.1并行处理
5.2.2海量数据查询与搜索
5.2.3数据分析中的OLAP与数据挖掘技术
5.2.4数据模型与数据建模方法
5.3数据查询、分析与建模技术的实现与工具
5.3.1数据查询相关技术实现与工具
5.3.2数据分析相关技术实现与工具
5.3.3数据建模相关技术实现与工具
5.4本章小结
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
6.1应用背景
6.2需求分析与总体设计
6.2.1功能需求
6.2.2非功能需求
6.2.3总体设计
6.3相关技术介绍
6.3.1OSGi框架介绍
6.3.2多源异构数据的获取
6.4系统设计与实现
6.4.1异构数据采集平台的设计
6.4.2数据采集插件的设计与实现
6.4.3系统服务框架的设计与实现
6.5部署与测试
6.5.1系统部署
6.5.2系统测试
6.6本章小结
第7章采用HBase实现海量小型XML文档的存储与检索
7.1应用背景
7.2需求分析与总体设计
7.2.1需求分析
7.2.2总体设计
7.3相关技术介绍
7.3.1XML相关技术
7.3.2XQuery语句
7.3.3XML检索技术
7.3.4云计算和HBase
7.3.5JavaCC工具介绍
7.4详细设计与实现
7.4.1数据存储模块的详细设计与实现
7.4.2数据检索模块的详细设计与实现
7.4.3用户模块的详细设计与实现
7.5本章小结
……
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章基本内容的海量视频检索系统
第12章基于HDFS的云文件系统