技術(shù)篇
基于NosQL和NewsQL新技術(shù)的大數(shù)據(jù)管理與分析
章 大數(shù)據(jù)及其特點
1.1 大數(shù)據(jù)時代當(dāng)前的狀態(tài)
1.2 大數(shù)據(jù)定義與特點
1.3 沃爾瑪應(yīng)用大數(shù)據(jù)的案例
1.4 其他應(yīng)用實例
1.5 對大數(shù)據(jù)的誤解
1.6 CAP理論與BASE
第2章 大數(shù)據(jù)生命周期及相應(yīng)的技術(shù)挑戰(zhàn)
2.1 大數(shù)據(jù)生命周期
2.2 大數(shù)據(jù)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)
2.3 大數(shù)據(jù)安全與應(yīng)用的挑戰(zhàn)
2.4 針對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的應(yīng)對策略與技術(shù)方法
第3章 從關(guān)系數(shù)據(jù)管理到NoSQL技術(shù)的變革
3.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫核心特點簡介
3.2 關(guān)系數(shù)據(jù)模型在大數(shù)據(jù)處理方面的局限
3.3 面向大數(shù)據(jù)特點的數(shù)據(jù)管理技術(shù)革新
第4章 列式數(shù)據(jù)管理技術(shù)――HBase數(shù)據(jù)庫
4.1 HBase概述
4.2 HBase數(shù)據(jù)模型
4.3 HBase集群配置
4.4 HBase各個組件之間的關(guān)系
4.5 HBase的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)――LSM樹
4.6 HBase的作用和局限
4.7 HBase與其他相關(guān)技術(shù)的比較
4.8 應(yīng)用實例
第5章 從關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展到NewSQL的Hive技術(shù)
5.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)介紹
5.2 數(shù)據(jù)倉庫的定義和特點
5.3 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)不能合二為一的原因
5.4 數(shù)據(jù)倉庫建模
5.5 OLAP分析
5.6 Hive數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
5.7 Apache Kylin――Hadoop生態(tài)圈的MOLAP機(jī)制
5.8 Hive的適用場景
5.9 Hive與HBase的比較
5.10 Hive和關(guān)系數(shù)據(jù)倉庫的異同
5.1 l Hive和HBase――聯(lián)合起來作用更強(qiáng)大
第6章 大數(shù)據(jù)智慧管理技術(shù)的組合應(yīng)用
6.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫與NoSQL的組合
6.2 NoSQL與NewSQL的聯(lián)合
6.3 應(yīng)用組合技術(shù)的公司示例(見表6.1)
大數(shù)據(jù)智慧管理與分析之實踐指南
實踐應(yīng)用篇
大數(shù)據(jù)智慧管理與分析之實踐指南
第7章 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)與OLAP分析實踐
7.1 數(shù)據(jù)倉庫實例背景
7.2 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.3 數(shù)據(jù)倉庫建模
7.4 常用OLAP分析操作
7.5 MDX――0LAP分析查詢語言
7.6 銷售數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)實踐項目
7.7 基于B/S的初級數(shù)據(jù)倉庫實踐項目開發(fā)
第8章 Hive數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)和OLAP分析實踐
8.1 Hive數(shù)據(jù)倉庫適用領(lǐng)域
8.2 開發(fā)基于Hive的數(shù)據(jù)倉庫
8.3 基于Hive數(shù)據(jù)倉庫的0LAP分析
第9章 基于H_Base的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)開發(fā)與維護(hù)實踐
9.1 HBase的適用場景
9.2 進(jìn)口貨物記錄H’Base系統(tǒng)設(shè)計
9.3 基于web瀏覽器的HBase數(shù)據(jù)訪問可視化
附件1 ASCII碼表(基本表)
附件2 過濾器列表
附件3 HBase實踐項目可視化部分的參考代碼