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段竹 、 田宏 编 / 清华大学出版社 / 2016-03 / 平装
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上书时间2021-01-14
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大数据基础与管理
本书从理论结合实践的角度,讲解大数据的概念和技术。全书共分为7章,主要内容包括什么是大数据、大数据的特征、大数据的作用与应用、大数据的技术与分析;通过实例讲解DataStudio的使用方法,DB2、UDB和JDBC的相关知识,集成数据管理的知识,IBMInfoSphere软件;详细讨论大数据环境下的安全与治理;通过实例讲解了Hadoop技术。
第1章大数据概论1.1什么是大数据1.2大数据的特征1.3大数据的作用与具体应用1.3.1大数据的作用1.3.2大数据的应用1.4大数据的技术与大数据的分析1.4.1概述1.4.2大数据的技术1.4.3大数据的分析1.4.4大数据现状1.4.5展望大数据第2章DataStudio2.1创建数据库2.1.1命令方式创建数据库2.1.2通过数据库向导来创建数据库2.2创建数据库对象2.2.1创建模式2.2.2创建表空间2.2.3创建缓冲池2.2.4创建表2.2.5创建索引2.2.6创建视图2.2.7创建别名2.2.8创建约束2.2.9创建触发器2.3备份和恢复2.3.1DB2数据库的备份2.3.2DB2数据库的恢复2.4DB2优化器2.4.1优化器2.4.2DB2优化器介绍2.4.3SQL语句执行过程2.4.4优化器组件和工作原理2.4.5扫描方式2.4.6连接方法2.4.7优化级别2.4.8如何影响优化器来提高性能2.5SQL调优概述2.5.1一般规则2.5.2针对专门操作符的调优第3章数据库开发3.1DB2与JDBC支持3.2理解DB2UDBJDBC通用驱动程序3.2.1旧的JDBC驱动程序与新的通用JDBC驱动程序的比较3.2.2诊断问题和分析跟踪3.2.3JDBC通用驱动程序错误代码第4章集成数据管理4.1集成数据管理简介4.2数据建模和设计4.2.1数据仓库设计和数据建模4.2.2使用IBMInfoSphereDataArchitect对DB2创建的全局临时表建模4.3数据模型管理4.3.1数据模型管理器4.3.2规范4.4主数据管理4.4.1数据管理的范畴和主数据管理的概念4.4.2主数据管理的意义4.4.3主数据管理系统与数据仓库系统的关系4.4.4主数据管理系统和ODS的关系4.4.5主数据管理解决方案介绍4.4.6企业主数据管理系统逻辑架构4.5元数据管理4.5.1明确元数据管理策略4.5.2元数据集成体系结构4.5.3实施元数据管理4.6数据的交付第5章IBMInfoSphere软件5.1InfoSphereDataArchitect5.1.1什么是IBMInfoSphereDataArchitect5.1.2下载DB2Express-C5.1.3安装InfoSphereDataArchitect5.2InfoSphereStreams5.2.1安装流计算:一种新的计算模式5.2.2InfoSphereStreams概述5.2.3流处理语言5.2.4开发环境5.2.5BigInsights和InfoSphereStreams之间的集成和交互5.2.6InfoSphereStreams环境5.2.7InfoSphereStreams编程5.2.8操作符和工具集5.2.9InfoSphereStreams集成5.2.10导航信息中心5.3IBMInfoSphereBigInsights5.3.1IBMInfoSphereBigInsights简介5.3.2IBMInfoSphereBigInsights3.0介绍5.3.3IBMBigSQL3.05.3.4企业集成5.3.5GPFSFilePlaceOptimizer5.3.6IBMAdaptiveMR5.3.7IBMBigSheets5.3.8高级文本分析5.3.9Solr5.3.10改进工作负载调度5.3.11压缩5.3.12总结第6章大数据环境下的安全与治理6.1大数据环境下的信息安全6.1.1信息安全的发展6.1.2数据安全的概念6.1.3大数据的特征6.1.4大数据给信息安全带来新的挑战和机遇6.2大数据面临的安全威胁6.3大数据安全的应对策略6.3.1大数据存储安全策略6.3.2大数据应用安全策略6.3.3大数据管理安全策略6.4大数据的治理6.4.1大数据环境下的安全技术体系框架6.4.2大数据治理定义6.4.3数据治理的作用6.5大数据加密技术第7章Hadoop技术7.1Hadoop简介7.1.1简介7.1.2Hadoop用途7.2Hadoop安装与简单配置7.2.1Linux安装7.2.2JDK安装7.2.3Hadoop下载7.2.4Hadoop单机模式配置7.2.5Hadoop伪分布模式配置附录A参考文献
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开播时间:09月02日 10:30