《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘 第2版 》讀書(shū)筆記思維導(dǎo)圖

《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘第2版》最新版讀書(shū)筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板數(shù)據(jù)場(chǎng)景小結(jié)技術(shù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析第章基礎(chǔ)框架用戶概述大數(shù)據(jù)挖掘操作運(yùn)行模型查詢文件背景本書(shū)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01第一部分基礎(chǔ)篇第二部分實(shí)戰(zhàn)篇目錄02內(nèi)容摘要這是一本講解如何基于Hadoop技術(shù)棧進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析的著作。它能帶領(lǐng)你零基礎(chǔ)快速掌握Hadoop技術(shù)棧，以及基于它的大數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程和方法。全書(shū)核心內(nèi)容分為兩部分。1）Hadoop技術(shù)棧：詳細(xì)講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)、原理、應(yīng)用，通過(guò)這部分內(nèi)容讀者能對(duì)Hadoop技術(shù)棧有從宏觀到微觀的了解。2）Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘：通過(guò)3個(gè)綜合案例，逐步展示了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目研發(fā)、教育、咨詢等領(lǐng)域有10余年的豐富經(jīng)驗(yàn)，對(duì)教育界和企業(yè)界供需兩端的了解非常深入，全書(shū)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容圍繞這兩端的需求盡心設(shè)計(jì)，能讓Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘與分析的教育和學(xué)習(xí)事半功倍。本書(shū)第1版出版后，獲得了教育界和企業(yè)界的良好反饋，其中數(shù)十家高等院校采用本書(shū)作為教材或參考書(shū)。第2版在第1版的基礎(chǔ)上，在技術(shù)適應(yīng)性、案例實(shí)用性等方面做了大量更新，與時(shí)俱進(jìn)，更有競(jìng)爭(zhēng)力！為了便于學(xué)習(xí)和教學(xué)，本書(shū)配套數(shù)據(jù)文件、實(shí)現(xiàn)代碼、課后習(xí)題、教學(xué)PPT。第一部分基礎(chǔ)篇第1章淺談大數(shù)據(jù)第2章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop——實(shí)...第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive——實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)查...第4章分布式協(xié)調(diào)框架ZooKeeper...第一部分基礎(chǔ)篇第5章分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase——實(shí)現(xiàn)大...第6章分布式計(jì)算框架Spark——實(shí)現(xiàn)...第7章大數(shù)據(jù)采集框架Flume——實(shí)現(xiàn)...第8章消息訂閱系統(tǒng)Kafka——實(shí)現(xiàn)大...第一部分基礎(chǔ)篇1.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景1.2大數(shù)據(jù)概述1.3大數(shù)據(jù)挖掘概述1.4大數(shù)據(jù)平臺(tái)1.5小結(jié)12345第1章淺談大數(shù)據(jù)2.1Hadoop技術(shù)概述2.2Hadoop應(yīng)用場(chǎng)景介紹2.3Hadoop生態(tài)系統(tǒng)2.4Hadoop安裝配置第2章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop——實(shí)...2.5HadoopHDFS文件操作命...2.6HadoopMapReduce...2.7場(chǎng)景應(yīng)用：電影網(wǎng)站用戶影評(píng)分析2.8小結(jié)第2章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop——實(shí)...3.1Hive技術(shù)概述3.2Hive應(yīng)用場(chǎng)景介紹3.3Hive安裝配置3.4HiveQL查詢語(yǔ)句第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive——實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)查...3.5Hive自定義函數(shù)的使用3.7小結(jié)3.6場(chǎng)景應(yīng)用：基站掉話率排名統(tǒng)計(jì)第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive——實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)查...4.1ZooKeeper技術(shù)概述4.2ZooKeeper應(yīng)用場(chǎng)景介紹4.3ZooKeeper分布式安裝配置4.4ZooKeeper客戶端常用命令第4章分布式協(xié)調(diào)框架ZooKeeper...4.5ZooKeeperJavaA...4.7小結(jié)4.6場(chǎng)景應(yīng)用：服務(wù)器上下線動(dòng)態(tài)監(jiān)控第4章分布式協(xié)調(diào)框架ZooKeeper...5.1HBase技術(shù)概述5.2HBase應(yīng)用場(chǎng)景介紹5.3HBase安裝配置5.4HBaseShell操作第5章分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase——實(shí)現(xiàn)大...5.5HBase高級(jí)應(yīng)用5.7小結(jié)5.6場(chǎng)景應(yīng)用：用戶通話記錄數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)...第5章分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase——實(shí)現(xiàn)大...6.1Spark技術(shù)概述6.2Spark應(yīng)用場(chǎng)景介紹6.3Spark集群安裝配置6.4SparkCore——底層基礎(chǔ)...第6章分布式計(jì)算框架Spark——實(shí)現(xiàn)...6.5SparkSQL——查詢引擎框...6.6SparkMLlib——機(jī)器學(xué)...6.7SparkStreaming—...6.8小結(jié)第6章分布式計(jì)算框架Spark——實(shí)現(xiàn)...7.1Flume技術(shù)概述7.2Flume應(yīng)用場(chǎng)景介紹7.3Flume安裝與配置7.4Flume核心組件的常見(jiàn)類型及參...第7章大數(shù)據(jù)采集框架Flume——實(shí)現(xiàn)...7.5Flume采集方案設(shè)計(jì)與實(shí)踐7.7小結(jié)7.6場(chǎng)景應(yīng)用：廣告日志數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)第7章大數(shù)據(jù)采集框架Flume——實(shí)現(xiàn)...8.1Kafka技術(shù)概述8.2Kafka應(yīng)用場(chǎng)景介紹8.3Kafka集群的安裝8.4Kafka的基礎(chǔ)操作第8章消息訂閱系統(tǒng)Kafka——實(shí)現(xiàn)大...8.5KafkaJavaAPI的使...8.7小結(jié)8.6場(chǎng)景應(yīng)用：廣告日志數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)?章消息訂閱系統(tǒng)Kafka——實(shí)現(xiàn)大...第二部分實(shí)戰(zhàn)篇第9章圖書(shū)熱度實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)第11章消費(fèi)者人群畫(huà)像——信用智能評(píng)分第10章O2O優(yōu)惠券個(gè)性化投放第二部分實(shí)戰(zhàn)篇9.1背景與目標(biāo)9.2創(chuàng)建IDEA項(xiàng)目并添加依賴9.3圖書(shū)數(shù)據(jù)采集9.4圖書(shū)熱度指標(biāo)構(gòu)建第9章圖書(shū)熱度實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)9.5圖書(shū)熱度實(shí)時(shí)計(jì)算9.7小結(jié)9.6圖書(shū)熱度實(shí)時(shí)分析過(guò)程的完整實(shí)現(xiàn)第9章圖書(shū)熱度實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)10.1背景與目標(biāo)10.2數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理10.3多維度指標(biāo)構(gòu)建10.4模型構(gòu)建第10章O2O優(yōu)惠券個(gè)性化投放10.5模型評(píng)價(jià)10.7小結(jié)10.6O2O平臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)手段和策略分析第10章O2O優(yōu)惠券個(gè)性化投放1