图书介绍
大数据基础与管理PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 段竹，田宏主编；吴旭东，吴镝，冯瑞芳，朱毅，于书皓编 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302425236
- 出版时间：2016
- 标注页数：188页
- 文件大小：31MB
- 文件页数：197页
- 主题词：数据处理；数据管理
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图书目录
第1章 大数据概论1
1.1 什么是大数据1
1.2 大数据的特征1
1.3 大数据的作用与具体应用2
1.3.1 大数据的作用2
1.3.2 大数据的应用3
1.4 大数据的技术与大数据的分析4
1.4.1 概述4
1.4.2 大数据的技术4
1.4.3 大数据的分析5
1.4.4 大数据现状5
1.4.5 展望大数据6
第2章 Data Studio9
2.1 创建数据库9
2.1.1 命令方式创建数据库9
2.1.2 通过数据库向导来创建数据库9
2.2 创建数据库对象13
2.2.1 创建模式13
2.2.2 创建表空间17
2.2.3 创建缓冲池23
2.2.4 创建表25
2.2.5 创建索引31
2.2.6 创建视图37
2.2.7 创建别名40
2.2.8 创建约束40
2.2.9 创建触发器40
2.3 备份和恢复42
2.3.1 DB2数据库的备份42
2.3.2 DB2数据库的恢复46
2.4 DB2优化器48
2.4.1 优化器48
2.4.2 DB2优化器介绍49
2.4.3 SQL语句执行过程50
2.4.4 优化器组件和工作原理52
2.4.5 扫描方式53
2.4.6 连接方法53
2.4.7 优化级别54
2.4.8 如何影响优化器来提高性能55
2.5 SQL调优概述57
2.5.1 一般规则57
2.5.2 针对专门操作符的调优60
第3章 数据库开发64
3.1 DB2与JDBC支持64
3.2 理解DB2 UDB JDBC通用驱动程序66
3.2.1 旧的JDBC驱动程序与新的通用JDBC驱动程序的比较66
3.2.2 诊断问题和分析跟踪69
3.2.3 JDBC通用驱动程序错误代码73
第4章 集成数据管理76
4.1 集成数据管理简介76
4.2 数据建模和设计76
4.2.1 数据仓库设计和数据建模77
4.2.2 使用IBM？ InfoSphere？ Data Architect对DB2创建的全局临时表建模89
4.3 数据模型管理100
4.3.1 数据模型管理器100
4.3.2 规范101
4.4 主数据管理105
4.4.1 数据管理的范畴和主数据管理的概念106
4.4.2 主数据管理的意义107
4.4.3 主数据管理系统与数据仓库系统的关系108
4.4.4 主数据管理系统和ODS的关系110
4.4.5 主数据管理解决方案介绍110
4.4.6 企业主数据管理系统逻辑架构110
4.5 元数据管理112
4.5.1 明确元数据管理策略112
4.5.2 元数据集成体系结构113
4.5.3 实施元数据管理117
4.6 数据的交付119
第5章 IBM InfoSphere软件121
5.1 InfoSphere Data Architect121
5.1.1 什么是IBM InfoSphere Data Architect121
5.1.2 下载DB2 Express-C122
5.1.3 安装InfoSphere Data Architect122
5.2 InfoSphere Streams128
5.2.1 安装流计算：一种新的计算模式129
5.2.2 InfoSphere Streams概述129
5.2.3 流处理语言130
5.2.4 开发环境133
5.2.5 BigInsights和InfoSphere Streams之间的集成和交互134
5.2.6 InfoSphere Streams环境134
5.2.7 InfoSphere Streams编程135
5.2.8 操作符和工具集136
5.2.9 InfoSphere Streams集成137
5.2.10 导航信息中心137
5.3 IBM InfoSphere BigInsights138
5.3.1 IBM InfoSphere BigInsights简介138
5.3.2 IBM InfoSphere BigInsights 3.0介绍139
5.3.3 IBM Big SQL 3.0140
5.3.4 企业集成141
5.3.5 GPFS File Place Optimizer143
5.3.6 IBM Adaptive MR144
5.3.7 IBM BigSheets145
5.3.8 高级文本分析147
5.3.9 Solr147
5.3.10 改进工作负载调度148
5.3.11 压缩149
5.3.12 总结150
第6章 大数据环境下的安全与治理151
6.1 大数据环境下的信息安全151
6.1.1 信息安全的发展151
6.1.2 数据安全的概念151
6.1.3 大数据的特征152
6.1.4 大数据给信息安全带来新的挑战和机遇153
6.2 大数据面临的安全威胁154
6.3 大数据安全的应对策略155
6.3.1 大数据存储安全策略155
6.3.2 大数据应用安全策略156
6.3.3 大数据管理安全策略156
6.4 大数据的治理157
6.4.1 大数据环境下的安全技术体系框架157
6.4.2 大数据治理定义157
6.4.3 数据治理的作用157
6.5 大数据加密技术158
第7章 Hadoop技术162
7.1 Hadoop简介162
7.1.1 简介162
7.1.2 Hadoop用途162
7.2 Hadoop安装与简单配置163
7.2.1 Linux安装163
7.2.2 JDK安装173
7.2.3 Hadoop下载176
7.2.4 Hadoop单机模式配置177
7.2.5 Hadoop伪分布模式配置178
附录A187
参考文献188