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當(dāng)前位置：首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)家庭與辦公軟件架構(gòu)大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)與算法的深入解析研究

架構(gòu)大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)與算法的深入解析研究

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	黃思行，段昂，韋鵬程著
出版社：	中國(guó)原子能出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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京東 (￥88.00)

ISBN：	9787522101149	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	321	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《架構(gòu)大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)與算法的深入解析研究》從大數(shù)據(jù)架構(gòu)角度全面解析大數(shù)據(jù)技術(shù)與算法，梳理了大數(shù)據(jù)技術(shù)算法，分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)分類。如基礎(chǔ)架構(gòu)支持、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)展示及交互，使人們更加深層次地、更全面地了解大數(shù)據(jù)技術(shù)以及算法。希望借助此次研究，向人們提供一個(gè)全景的大數(shù)據(jù)技術(shù)，推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

作者簡(jiǎn)介

　　黃思行，男，漢族，1992年生，湖北黃岡人，碩士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與自然語(yǔ)言處理。段昂，男，漢族，1991年生，重慶人，碩士研究生，重慶第二師范學(xué)院講師，研究方向：認(rèn)知無(wú)線電、大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算。韋鵬程，男，1975年生，博士后，教授，重慶第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程學(xué)院院長(zhǎng)，重慶郵電大學(xué)碩士生導(dǎo)師，先后破格晉升為講師、副教授和教授，重慶市高校中青年骨干教師，重慶市高校優(yōu)秀人才支持計(jì)劃，留港、留美訪問(wèn)學(xué)者，重慶市兒童大數(shù)據(jù)工程實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，重慶市工程技術(shù)研究中心負(fù)責(zé)人。研究方向：保密通信、計(jì)算智能和大數(shù)據(jù)分析。主持科研項(xiàng)目20余項(xiàng)，發(fā)表論文50余篇，出版專著5部，獲重慶市自然科學(xué)獎(jiǎng)、科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)，獲重慶市高等教育教學(xué)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)2項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

第一章大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)算法
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)概述
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)算法
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)算法設(shè)計(jì)與分析
第二章大數(shù)據(jù)技術(shù)
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)接入技術(shù)
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)分析與挖掘
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)共享與交換
第五節(jié) 大數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)
第六節(jié) 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
第三章大數(shù)據(jù)安全技術(shù)
第一節(jié) 數(shù)據(jù)采集安全技術(shù)
第二節(jié) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全技術(shù)
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘安全技術(shù)
第四節(jié) 數(shù)據(jù)發(fā)布安全技術(shù)
第五節(jié) APT攻擊防范
第四章大數(shù)據(jù)算法
第一節(jié) 亞線性算法
第二節(jié) 外存算法
第三節(jié) 超越MapReduce的并行計(jì)算
第四節(jié) 眾包算法
第五章大數(shù)據(jù)架構(gòu)與分析的實(shí)現(xiàn)工具
第一節(jié) Hadoop發(fā)展與局限
第二節(jié) Spark的出現(xiàn)及優(yōu)勢(shì)
第三節(jié) HDFS
第四節(jié) Storm流計(jì)算系統(tǒng)
第五節(jié) MapReduce
第六章大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
第一節(jié) 海洋大數(shù)據(jù)應(yīng)用——海洋監(jiān)測(cè)
第二節(jié) 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)應(yīng)用——健康管理
第三節(jié) 公共安全大數(shù)據(jù)應(yīng)用——安全預(yù)警
第七章大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的結(jié)合
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的聯(lián)系
第二節(jié) 云資源的管理與調(diào)度
第三節(jié) 云存儲(chǔ)系統(tǒng)的技術(shù)與分類
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算結(jié)合的必要性
第五節(jié) 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算融合發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)
第八章大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
第一節(jié) 實(shí)時(shí)計(jì)算
第二節(jié) 內(nèi)存計(jì)算
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合
第九章知名企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)分析
第一節(jié) 淘寶大數(shù)據(jù)
第二節(jié) 百度大數(shù)據(jù)
第三節(jié) 騰訊大數(shù)據(jù)
第四節(jié) Facebook大數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)