大数据应用部署与调优

目 录

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第1 章 大数据导论 

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1.1 大数据的概念 ·

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1.1.1 大数据的来源 

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1.1.2 大数据的分类 

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1.2 大数据的特征 

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1.2.1 数量（volume） 

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1.2.2 多样性（variety） 

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1.2.3 速度（velocity） 

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1.2.4 价值（value） 

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1.3 大数据关键技术 

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1.3.1 大数据存储技术 

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1.3.2 并行计算技术 

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1.3.3 数据分析技术 

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1.3.4 数据可视化技术 

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1.3.5 数据挖掘技术 

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1.4 大数据应用场景 

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1.4.1 电商行业大数据应用 

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1.4.2 金融行业大数据应用 

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1.4.3 医疗行业大数据应用 

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1.4.4 教育行业大数据应用 

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1.4.5 工业大数据应用 

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1.4.6 农业大数据应用 

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1.4.7 环境大数据应用 

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1.4.8 智慧城市大数据应用 

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习题 

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参考文献 

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第2 章 基础云架构 

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2.1 云计算简介 

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X 大数据应用部署与调优

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2.1.1 云计算的概念 

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2.1.2 云计算发展现状 

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2.1.3 云计算实现机制 

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2.1.4 云计算部署模型 

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2.2 云计算与大数据 

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2.2.1 云计算与大数据的关系 

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2.2.2 云计算与大数据相结合的优势 

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2.3 私有云平台OpenStack 

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2.3.1 OpenStack 背景介绍 

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2.3.2 计算服务Nova 

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2.3.3 对象存储服务Swift ·

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2.3.4 镜像服务Glance 

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2.4 公有云平台阿里云 

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2.4.1 阿里云简介 

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2.4.2 计算服务ECS 

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2.4.3 存储服务 

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2.4.4 网络服务VPC 

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习题 

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参考文献 

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第3 章 大数据业务流程 

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3.1 数据采集 

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3.1.1 数据采集的概念 

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3.1.2 数据采集的工具 

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3.1.3 数据采集的方法 

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3.2 数据预处理ETL 

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3.2.1 数据清洗 

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3.2.2 数据集成 

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3.2.3 数据转换 

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3.2.4 数据归约 

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3.2.5 常用ETL 工具 

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3.3 大数据存储 

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3.3.1 大数据存储困境 

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3.3.2 大数据存储中的数据结构处理样例 ·

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目录 XI

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3.3.3 分布式系统 ·

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3.3.4 Hadoop 框架 

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3.3.5 NoSQL 数据库 

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3.3.6 云存储 

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3.4 大数据处理 

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3.4.1 大数据处理框架 

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3.4.2 批处理系统 ·

\n

3.4.3 流处理系统 ·

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3.4.4 混合处理系统 

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3.4.5 大数据处理框架的选择 

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3.5 环境监控大数据应用实例 

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习题 

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参考文献 

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第4 章 系统安装部署 ·

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4.1 安装部署的概念 

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4.1.1 软件安装概述 

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4.1.2 大数据部署概述 

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4.2 安装部署分布式系统 

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4.2.1 Hadoop 安装部署 ·

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4.2.2 Spark 部署 

\n

4.3 升级管理 

\n

4.3.1 系统升级的概念 

\n

4.3.2 Hadoop 升级管理 

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4.3.3 Spark 升级管理 ·

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习题 

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参考文献 

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第5 章 日常维护管理 

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5.1 系统管理对象 ·

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5.1.1 系统软件 

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5.1.2 系统硬件 

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5.1.3 系统数据 

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XII 大数据应用部署与调优

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5.2 系统管理的内容 

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5.2.1 事件管理 

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5.2.2 问题管理 

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5.2.3 故障管理 

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5.2.4 性能管理 

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5.2.5 配置管理 

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5.2.6 日志管理 

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5.2.7 备份管理 

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5.3 故障管理 

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5.3.1 集群结构 

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5.3.2 故障报告 

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5.3.3 故障处理 

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5.3.4 故障后期管理 

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5.4 性能管理 

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5.4.1 性能监控 

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5.4.2 性能分析 

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5.5 日志管理 

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5.5.1 平台及组件相关命令行 ·

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5.5.2 日志和告警监控 

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5.6 日常巡检 

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5.6.1 检查内容分类 

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5.6.2 巡检方法分类 

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5.6.3 巡检流程 

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5.7 系统管理制度规范 

\n

5.7.1 系统管理标准 

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5.7.2 系统管理制度 

\n

5.7.3 系统管理规范 

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习题 

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参考文献 

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第6 章 高级系统运维 

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6.1 安全管理 

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6.1.1 资产安全 

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6.1.2 应用安全 

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目录 XIII

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6.1.3 安全威胁 

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6.1.4 安全措施 

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6.2 系统优化 

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6.2.1 Hadoop 配置优化 

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6.2.2 Hadoop 性能优化 

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6.2.3 作业优化 

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6.3 高可用 

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6.3.1 高可用概述 

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6.3.2 高可用技术 

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6.3.3 业务连续性 

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习题 

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参考文献 

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第7 章 基础应用开发 

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7.1 Python 简介 

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7.1.1 Python 的前世今生 

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7.1.2 Python 的应用场合 

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7.1.3 Python 的特性 

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7.2 Python 语法 

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7.2.1 Python 赋值语句 

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7.2.2 顺序结构 

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7.2.3 选择结构 

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7.2.4 循环结构 

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7.2.5 绘图（用matplotlib 等新库） 

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7.2.6 函数 

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7.2.7 常用模块 

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7.3 Python 程序调试 

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7.3.1 拼接字符串 

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7.3.2 使用 generator 

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7.3.3 死循环 

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7.3.4 巧用多重赋值 

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7.3.5 使用C 扩展（extension） 

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7.3.6 并行编程 

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习题 

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XIV 大数据应用部署与调优

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参考文献 

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第8 章 大数据应用开发 

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8.1 数据获取 

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8.1.1 通过传感器采集数据 

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8.1.2 通过API 获取数据 

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8.1.3 网络信息抓取 

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8.1.4 通过网络信息系统获取数据 ·

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8.2 数据分析 

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8.2.1 数据分析概念和分类 

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8.2.2 数据分析方法 

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8.3 数据可视化

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8.3.1 数据可视化基础 

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8.3.2 大数据可视化方法 

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8.4 应用案例开发

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8.4.1 案例一 Python 数据分析：商圈分析 ·

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8.4.2 案例二 Python 数据分析：招聘信息可视化案例 

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习题 

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参考文献 

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附录A 大数据和人工智能实验环境 

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