大数据技术与应用实践指南（第2版）

大数据技术原理与应用 复习要点 第一章 绪论 大数据概念及特征 大数据发展历程与应用领域 大数据关键技术 第二章 大数据处理架构Hadoop Hadoop生态系统组件 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 资源管理系统YARN 第三章 分布式数据库HBase HBase数据模型与架构 HBase读写流程 HBase应用场景 第四章 NoSQL数据库 NoSQL数据库概述 键值数据库Redis 文档数据库MongoDB 图数据库Neo4j 第五章 流数据处理技术 流数据处理概述 流数据处理框架Storm 流数据处理框架Spark Streaming 第六

深入掌握 MongoDB 大数据处理 本书紧跟 MongoDB 最新发展，涵盖了版本 2.2 的聚合框架和版本 2.4 的哈希索引等重要特性。由 10gen 的 David Hows 携手资深 MongoDB 开发者 Peter Membrey 和 Eelco Plugge 共同撰写，分享其宝贵经验和专业知识，助您成为 MongoDB 专家。

BigData技术原理与应用(第2版) 本资源深入探讨了大数据技术的核心理论及其广泛应用。内容涵盖了大数据概念的阐释、存储方案的设计、处理方法的比较、分析技术的解读以及实际应用案例的解析。

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

本教材深入探讨华为在大数据领域的创新与实践，涵盖以下核心内容： 大数据技术发展趋势: 分析当前大数据技术发展方向，解读行业最新动态，展望未来趋势。 华为大数据解决方案: 详细介绍华为在大数据平台、数据仓库、数据湖等方面的解决方案，阐述其核心技术架构、优势及应用场景。 大数据应用案例: 结合实际案例，展示华为大数据解决方案在不同行业的应用，例如智慧城市、金融科技、智能制造等，体现其商业价值。

大数据开发涉及利用多种技术和工具对海量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，以支持业务决策、产品优化及市场洞察。关键流程包括数据采集与存储（从传感器、日志文件、API等获取数据并选择合适存储系统）、数据清洗与预处理（质量检查、数据转换和整合）、数据建模与分析（应用统计分析和机器学习算法）。

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革

通过实验，让读者掌握基本的Flink编程方法，并使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序。实验环境包括Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）和Flink1.9.1。每个步骤均附有运行截图，帮助读者深入理解Flink的基本原理、运行机制和编程技能。通过，读者能够巩固大数据的基础编程技能，加深对开发工具的应用。