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大数据应用开发指南
TOC\o1-2\h\u31914第1章大数据基础概念 4
251441.1数据定义与分类 4
128981.2大数据技术栈概述 4
79581.3大数据应用场景与价值 5
25167第2章大数据生态系统概览 5
229972.1Hadoop生态系统 5
225652.1.1Hadoop分布式文件系统（HDFS） 6
300162.1.2YARN（YetAnotherResourceNegotiator） 6
168312.1.3MapReduce 6
279012.1.4HBase 6
11512.1.5Hive 6
204702.1.6Pig 6
242022.2Spark生态系统 6
110272.2.1SparkCore 6
151312.2.2SparkSQL 6
201732.2.3SparkStreaming 7
67242.2.4MLlib 7
282642.2.5GraphX 7
122412.3Flink生态系统 7
199152.3.1Flink运行时环境 7
148922.3.2DataStreamAPI 7
69952.3.3DataSetAPI 7
228942.3.4TableAPI和SQL 7
156432.3.5Gelly 7
122982.3.6FlinkML 7
21892第3章数据采集与存储 8
86273.1数据采集技术 8
84533.1.1网络爬虫 8
272303.1.2数据挖掘 8
80853.1.3传感器与物联网 8
221763.2分布式文件存储系统 8
199983.2.1Hadoop分布式文件系统（HDFS） 8
285983.2.2Alluxio 8
63703.2.3Ceph 8
166263.3数据仓库与数据库 9
137563.3.1关系型数据库 9
187843.3.2NoSQL数据库 9
198673.3.3数据仓库 9
10023.3.4新一代数据仓库 9
22189第4章数据处理与计算 9
3214.1批处理计算框架 9
197354.1.1技术原理 9
108324.1.2实践应用 9
97694.1.3常用技术 10
140854.2流处理计算框架 10
313394.2.1技术原理 10
12084.2.2实践应用 10
12844.2.3常用技术 10
42174.3计算引擎功能优化 10
192604.3.1算法优化 11
156204.3.2资源管理 11
54164.3.3数据处理优化 11
2356第5章数据分析算法 11
268335.1数据挖掘与机器学习基础 11
171945.1.1数据挖掘概述 11
8355.1.2机器学习基本概念 11
259815.1.3机器学习框架 11
264765.2常用数据分析算法 11
305195.2.1描述性统计分析 12
63335.2.2相关性分析 12
195615.2.3回归分析 12
20115.2.4聚类分析 12
134605.2.5决策树 12
107335.2.6支持向量机 12
197805.3深度学习在大数据分析中的应用 12
141545.3.1卷积神经网络（CNN） 12
88405.3.2循环神经网络（RNN） 12
134525.3.3对抗网络（GAN） 12
215545.3.4聚类与降维方法 13
167315.3.5深度强化学习 13
28159第6章数据可视化与展现 13
170026.1数据可视化技术 13
210146.1.1基本图形可视化 13
267456.1.2地理空间可视化 13
206186.1.3时间序列可视化 13
256956.1.4网络关系可视化 13
70916.1.5多维数据可视化 13
226336.2常用数据可视化工具 13
22146.2.1Tableau 14
229176.2.2PowerBI 14
174266.2.3ECharts 14
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