大数据采集与预处理技术pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

大数据采集与预处理技术PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 大数据概述 1

1.1 大数据的概念 1

1.2 大数据关键技术 3

1.3 大数据采集与数据预处理技术 6

1.3.1 大数据采集技术 7

1.3.2 数据预处理技术 8

1.4 小结 9

习 题 9

第2章 数据采集基础 10

2.1 传统数据采集技术 10

2.1.1 数据采集概述 10

2.1.2 数据采集系统架构 11

2.1.3 数据采集关键技术 14

2.2 大数据采集基础 18

2.2.1 数据的发展 18

2.2.2 大数据来源 21

2.2.3 大数据采集技术 26

2.3 小结 32

习题 33

第3章 大数据采集架构 34

3.1 概述 34

3.2 Chukwa数据采集 35

3.3 Flume数据采集 37

3.4 Scribe数据采集 40

3.5 Kafka数据采集 41

3.7 小结 45

习题 46

第4章 大数据迁移技术 47

4.1 数据迁移概念 47

4.2 数据迁移相关技术 48

4.2.1 基于主机的迁移方式 48

4.2.2 基于存储的迁移方式 48

4.2.3 备份恢复的方式 50

4.2.4 基于主机逻辑卷的数据迁移 51

4.2.5 基于数据库的迁移技术 52

4.2.6 服务器虚拟化的迁移 53

4.2.7 其他数据迁移技术 55

4.3 数据迁移工具 56

4.3.1 Apache Sqoop 56

4.3.2 ETL 58

4.4 Kettle数据迁移实例 59

4.5 小结 65

习题 65

第5章 互联网数据抓取与处理技术 66

5.1 网络爬虫概述 66

5.1.1 网络爬虫的概念 66

5.1.2 网络爬虫的抓取策略 67

5.1.3 网页更新策略 68

5.2 常用网络爬虫方法 69

5.2.1 批量型爬虫 70

5.2.2 增量型爬虫 70

5.2.3 垂直型爬虫 70

5.2.4 通用网络爬虫 70

5.2.5 聚焦网络爬虫 71

5.2.6 深层网络爬虫 72

5.2.7 分布式网络爬虫 73

5.3 网络爬虫工具 75

5.3.1 Googlebot 75

5.3.2 百度蜘蛛 76

5.3.3 ApacheNutch 76

5.3.4 火车采集器 77

5.3.5 集搜客 77

5.3.6 八爪鱼采集器 78

5.4 Python爬虫技术 81

5.4.1 Python概述 81

5.4.2 Python爬虫基础 83

5.4.3 Python安装 88

5.4.4 Python爬虫实例 91

5.5 文本数据处理 94

5.5.1 文本分词概述 94

5.5.2 中文分词算法 96

5.5.3 MMSEG分词算法 97

5.5.4 常用中文分词工具 100

5.5.5 网页分析算法 101

5.6 小结 103

习题 103

第6章 数据预处理技术 104

6.1 数据的描述 104

6.1.1 数据对象与属性类型 104

6.1.2 数据的统计描述 106

6.1.3 数据相似性和相异性的度量方法 109

6.2 数据预处理概述 113

6.2.1 数据质量 113

6.2.2 数据预处理的主要任务 114

6.3 数据清洗 115

6.3.1 缺失值处理 115

6.3.2 光滑噪声数据处理 116

6.3.3 检测偏差与纠正偏差 117

6.4 数据集成 118

6.4.1 模式识别和对象匹配 118

6.4.2 冗余问题 119

6.4.3 元组重复 121

6.4.4 数据值冲突的检测与处理 121

6.5 数据归约 122

6.5.1 小波变换 122

6.5.2 主成分分析 123

6.5.3 属性子集选择 123

6.5.4 回归和对数线性模型 124

6.5.5 直方图 125

6.5.6 聚类 126

6.5.7 抽样 126

6.5.8 数据立方体聚集 127

6.6 数据变换 128

6.6.1 通过规范化变换数据 129

6.6.2 通过离散化变换数据 130

6.6.3 标称数据的概念分层变换 131

6.7 小结 132

习题 132

第7章 大数据分析实例 134

7.1 Hadoop相关理论知识 134

7.1.1 Hadoop生态系统 135

7.1.2 HDFS 139

7.1.3 MapReduce 143

7.1.4 HBase 149

7.1.5 Hive 152

7.1.6 Yarn 156

7.1.7 ZooKeeper和Sqoop 159

7.2 实验内容 161

7.2.1 技术方案与实验环境 161

7.2.2 实验环境搭建 161

7.2.3 实验过程 167

7.3 小结 173

习题 174

参考文献 175