Big Data:大數據的概念與演算法 ( 繁體 字) |
作者:劉妘鑏 | 類別:1. -> 程式設計 -> 大數據 |
譯者: |
出版社:全華圖書 | 3dWoo書號: 48378 詢問書籍請說出此書號!【缺書】 【不接受訂購】 |
出版日:1/3/2018 |
頁數:400 |
光碟數:0 |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 繁體 版 ) |
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【不接受訂購】 |
ISBN:9789864637089 |
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
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作者序: |
譯者序: |
前言: |
內容簡介:■ 本書特色 1.讓學習者能夠快速地對大數據的整體架構有初步認識 2.內容完整兼顧大數據之原理與應用,奠定大數據相關的知識與基礎(包含:演算法/NoSQL 資料庫/文件系統/分析工具) 3.每章均附習題,讓學習者可以從中快速抓出課程重點,並檢核自己學習的效果 4.附錄放入近年來受歡迎的R語言,輔以「股價分析」案例,以step by step的方式協助學習者快速上手 ■ 內容簡介 本書主要目的是為了讓學習者能夠快速地對大數據的整體架構有初步的認識,內容完整兼顧原理與應用,協助學習者奠定大數據相關的知識與基礎。內容包含大數據應用相關的演算法、NoSQL 資料庫、文件系統、以及分析工具四大部份,並以附錄介紹近年來頗受歡迎的 R 語言,並輔以「股價分析」案例說明,以 step by step的方式協助學習者快速上手。另外,每章均附習題,讓學習者可以從中快速抓出課程重點,並檢核自己學習的效果。
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目錄:Chapter 01 簡介 第一節 為什麼Big Data 會受到重視 第二節 Big Data 的3V、4V 與5V 第三節 Big Data 的機會與挑戰 第四節 Big Data 在業界的應用實例 Chapter 02 預備知識 第一節 CAP & BASE 理論 第二節 BASE vs. ACID 第三節 雜湊表與分散式雜湊表的應用 第四節 為什麼關聯式資料庫在Big Data 的應用中會使不上力 第五節 分析Big Data 的方法 第六節 資料品質與知識發現模型 第七節 Big Data 應用的安全性與風險 第八節 分散式系統的設計要點
Chapter 03 演算法 第一節 Google MapReduce 第二節 Apache MapReduce 第三節 Apache Spark 第四節 Google Pregel 第五節 Apache Hama
Chapter 04 NoSQL資料庫 第一節 四大主流NoSQL 資料庫 第二節 Google Bigtable 第三節 Apache HBase 第四節 Apache:Cassandra 第五節 Amazon Dynamo 第六節 資料倉儲& Apache Hive
Chapter 05 文件系統 第一節 Google GFS 第二節 Apache HDFS 第三節 Facebook Haystack
Chapter 06 分析工具 第一節 Google Dremel 第二節 Apache Drill 第三節 Google BigQuery 第四節 Google Cloud Dataflow
Chapter 07 趨勢 第一節 NoHadoop/ Beyond Hadoop 第二節 Google Knowledge Graph 第三節 Open Data 第四節 Block Chain 第五節 Industry 4.0
附錄A R語言在計算應用上的優勢與特色 附錄B 運用R語言進行股價分析 |
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