發表於2024-11-05
你將從本書中得到什麼?
瞭解大數據和Hadoop基礎,包括實際的金融使用案例。
瞭解基於Hadoop的金融項目的闡述和解決方案、大數據監管,以及如何保持Hadoop的勢頭。
在Hadoop平颱上開發一係列從小規模到大規模的數據項目的解決方案。
瞭解如何從雲上掌握大數據。
在當前的實際業務情況下,在企業級管理上擴大現有平颱。
在互聯網+時代,數據是炙手可熱的重要資源,網絡使用基礎的提升,數據流量增大,用戶需求多樣化和多變對架構設計提齣嚴峻考驗,而Hadoop為快速響應用戶需求提供瞭重要技術支撐。作者Rajiv Tiwari從事數據研究近15年,在Hadoop應用方麵有許多實戰經驗,他通過實際案例幫助讀者學習如何藉助Hadoop來處理巨大數據信息,對於開發者、分析師、架構師、管理者等都具有很好的指導。
王小寜,中國人民大學統計學院14級碩士、16級博士,統計之都副主編,中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人,中國人民大學中國調查與數據中心研究員,研究興趣包括統計機器學習、缺失數據處理和數據流抽樣。
Rajiv Tiwari,是一位有著超過 15年經驗的自由大數據架構師,他的研究方嚮包括大數據、數據分析、數據管理、數據架構、數據清洗 /數據整閤、數據倉庫,以及銀行和其他金融組織中的數據智能等。
他畢業於瓦拉納西印度理工學院( IIT)電子工程專業,在英國工作瞭 10年有餘,大部分時間居住在英國金融城——倫敦。從 2010年起, Rajiv 就開始使用 Hadoop,當時銀行部門使用 Hadoop 的還很少。他目前正在幫助 1級投資銀行( Tier 1 Investment Bank)在 Hadoop平颱上實施一個大型風險分析項目。
目 錄
第 1章 大數據迴顧. ...................................................................... 1
大數據是什麼 ........ 1
數據量 ............ 2
數據速度 .......... 2
數據類型 .......... 3
大數據技術的演 ...... 3
過去 ................... 3
現在 .................... 4
未來 ................ 5
大數據願景 ............ 5
存儲 .................. 6
NoSQL ............ 6
NoSQL數據庫類型 ....... 7
資源管理 ........... 7
數據治理 ............ 8
批量計算 ............ 8
實時計算 ............. 8
數據整閤工具 ........... 9
機器學習 ........... 9
商務智能和可視化 ......... 9
大數據相關的職業 ........ 10
Hadoop架構 ..............11
HDFS集群 ............. 12
MapReduce V1 ........ 14
MapReduce V2——YARN ......... 15
Hadoop生態圈簡介 ...... 18
馴服大數據 .... 18
Hadoop——英雄 ......... 19
HDFS——Hadoop分布式係統 ............ 19
Hadoop版本 .... 23
發行版——本地部署 .......... 25
發行版——雲端 ................. 27
總結 .............................. 28
第 2章 金融服務中的大數據.................. 29
各個行業的大數據使用情況 .......................... 29
衛生保健 ............................. 30
人類科學 ............................. 30
電信 ..................................... 31
在綫零售商 ......................... 31
為什麼金融部門需要大數據 31
金融部門的大數據應用案例 34
HDFS上的數據歸檔 ......... 34
監管 ..................................... 35
欺詐檢測 .............................. 35
交易數據 .............................. 36
風險管理 ............................. 36
客戶行為預測 ...................... 36
情感分析——非結構化 ..... 36
其他應用案例 ..................... 37
金融大數據的演進過程 ........ 37
應該如何學習金融大數據 .... 41
把你的數據上傳到 HDFS上 .................... 41
從 HDFS上查詢數據 ........ 42
在 Hadoop上的 SQL............. 43
實時 ..................................... 44
數據治理和運營 ................. 44
ETL工具 .............................. 45
數據分析和商業智能 ......... 45
金融大數據的實現 ................ 46
關鍵挑戰 ............................. 46
剋服挑戰 .............................. 47
總結 ........................................ 50
第 3章 在雲端使用 Hadoop........ 51
大數據雲的故事 .................... 51
原因 ...................................... 52
時機 ...................................... 53
收獲 ..................................... 54
項目細節——在雲中進行風險模擬 .............................. 54
解決方案 ............................. 55
現實世界 ............................. 55
目標世界 ............................. 57
數據轉換 ............................. 60
數據分析 ............................. 62
總結 ........................................ 63
第 4章 使用 Hadoop進行數據遷移. ............. 65
項目細節——歸檔你的交易數據 ................. 65
解決方案 ............................. 67
項目第一階段——分裂交易數據到數據倉庫和 Hadoop ......... 68
項目第二階段——完成數據從關係型數據倉庫到 Hadoop的遷移 ..... 77
總結 ......................................... 83
第 5章 入門. .............................. 85
項目詳細信息——風險和監管報告 ............. 86
解決方案 .............................. 87
現實世界 ............................. 87
目標世界 ............................. 88
數據收集 ............................. 89
數據轉換 ............................. 97
數據分析 ............................112
總結 .......................................116
第 6章 變得有經驗. ....... 117
實時大數據 ...........................117
項目細節——識彆欺詐交易 ....................119
解決方案 ........................... 120
現實世界 ............................... 120
目標世界 ............................ 120
馬爾科夫鏈模型執行——批處理模式 ............... 121
數據收集 ............................. 126
數據轉換 ........................... 128
總結 .......................... 132
第 7章 深入擴展 Hadoop的企業級應用................ 133
擴展開來——實際上的水平 ..................... 134
更多的大數據使用案例 ................................. 135
使用案例——再談欺詐問題 ................. 136
解決方案 ........................................... 136
使用案例——用戶投訴 ........................ 137
解決方案 ........................................ 137
使用案例——算法交易 ................... 137
解決方案 ................ 138
使用案例——外匯交易 .................................. 138
解決方案...................... 138
使用案例——基於社交媒體的交易數據 ......... 139
解決方案 ........................................ 139
使用案例——非大數據 ................... 140
解決方案 ............................. 140
數據湖 .................................. 140
Lambda架構 ........................ 143
大數據管理 .......................... 144
Apache Falcon概覽 ......... 146
安全性 .................................. 147
總結 ...................................... 149
第 8章 Hadoop的快速增長..................... 151
Hadoop發行版的升級周期 .................. 151
最佳實踐和標準 ...................................... 154
環境 ............................................... 154
與 BI和 ETL工具的集成 ................ 155
提示 ............................................. 155
新的趨勢 ................................... 157
總結 ................ 158
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評分看做活動就買瞭這本書,買的時候沒仔細看目錄,浪費瞭,對我來說沒啥用!很薄很薄
評分好東西,活動給力,價格便宜
評分很不錯的一本基於hadoop應用的書籍。
評分買瞭不少大數據的書,陸續學習中
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評分Goooooos
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評分說實話,太貴瞭,隻是要學習,沒辦法哦,公司報銷的,不管貴不貴瞭。
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