大数据导论：关键技术与行业应用最佳实践

第1章 大数据概论
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的概念
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据的产生
1.1.4 数据的量级
1.1.5 大数据的数据类型
1.1.6 大数据的潜在价值
1.1.7 大数据的挑战
1.2 大数据与商业智能
1.2.1 商业智能的概念
1.2.2 商业智能的架构体系
1.2.3 商业智能的核心技术
1.2.4 商业智能的研究内容和发展方向
1.2.5 商业智能与大数据的关系
1.2.6 商业智能与大数据的结合应用
1.3 大数据相关技术与应用概况
1.3.1 大数据的相关技术
1.3.2 大数据的应用概况
1.4 大数据热点问题与发展趋势介绍
1.4.1 大数据的热点问题
1.4.2 大数据的发展趋势
1.5 练习
参考文献
第2章 数据组织存储技术
2.1 数据存储概述
2.1.1 数据存储介质
2.1.2 数据存储模式
2.1.3 大数据存储存在的问题
2.2 数据存储技术研究现状
2.2.1 传统关系型数据库
2.2.2 新兴的数据存储系统
2.3 海量数据存储的关键技术
2.3.1 数据划分
2.3.2 数据一致性与可用性
2.3.3 负载均衡
2.3.4 容错机制
2.3.5 虚拟存储技术
2.3.6 云存储技术
2.4 数据仓库
2.4.1 数据仓库的相关概念
2.4.2 数据仓库体系结构
2.4.3 数据仓库设计与实施
2.4.4 数据抽取、转换和装载
2.4.5 联机分析处理
2.5 练习
参考文献
第3章 NoSQL
3.1 NoSQL简介
3.1.1 什么是NoSQL
3.1.2 什么是关系型数据库
3.1.3 NoSQL数据库与关系型数据库的比较
3.2 NoSQL的三大基石
3.2.1 CAP
3.2.2 BASE
3.2.3 最终一致性
3.3 key-value数据库
……
第4章 Hadoop和MapReduce
第5章 数据查询和分析的高级技术
第6章 数据挖掘技术
第7章 数据分析语言R
第8章 大数据用于预测和决策
第9章 大数据与市场营销
第10章 大数据应用案例
第11章 大数据应用的主流解决方案