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第1章 大数据回顾1

大数据是什么1

数据量2

数据速度2

数据类型3

大数据技术的演进3

过去3

现在4

未来5

大数据愿景5

存储6

NoSQL6

NoSQL数据库类型7

资源管理7

数据治理8

批量计算8

实时计算8

数据整合工具9

机器学习9

商务智能和可视化9

大数据相关的职业10

Hadoop架构11

HDFS集群12

MapReduce V114

MapReduce V2——YARN15

Hadoop生态圈简介18

驯服大数据18

Hadoop——英雄19

HDFS——Hadoop分布式系统19

Hadoop版本23

发行版——本地部署25

发行版——云端27

总结28

第2章 金融服务中的大数据29

各个行业的大数据使用情况29

卫生保健30

人类科学30

电信31

在线零售商31

为什么金融部门需要大数据31

金融部门的大数据应用案例34

HDFS上的数据归档34

监管35

欺诈检测35

交易数据36

风险管理36

客户行为预测36

情感分析——非结构化36

其他应用案例37

金融大数据的演进过程37

应该如何学习金融大数据41

把你的数据上传到HDFS上41

从HDFS上查询数据42

在Hadoop上的SQL43

实时44

数据治理和运营44

ETL工具45

数据分析和商业智能45

金融大数据的实现46

关键挑战46

克服挑战47

总结50

第3章 在云端使用Hadoop51

大数据云的故事51

原因52

时机53

收获54

项目细节——在云中进行风险模拟54

解决方案55

现实世界55

目标世界57

数据转换60

数据分析62

总结63

第4章 使用Hadoop进行数据迁移65

项目细节——归档你的交易数据65

解决方案67

项目第一阶段——分裂交易数据到数据仓库和Hadoop68

项目第二阶段——完成数据从关系型数据仓库到Hadoop的迁移77

总结83

第5章 入门85

项目详细信息——风险和监管报告86

解决方案87

现实世界87

目标世界88

数据收集89

数据转换97

数据分析112

总结116

第6章 变得有经验117

实时大数据117

项目细节——识别欺诈交易119

解决方案120

现实世界120

目标世界120

马尔科夫链模型执行——批处理模式121

数据收集126

数据转换128

总结132

第7章 深入扩展Hadoop的企业级应用133

扩展开来——实际上的水平134

更多的大数据使用案例135

使用案例——再谈欺诈问题136

解决方案136

使用案例——用户投诉137

解决方案137

使用案例——算法交易137

解决方案138

使用案例——外汇交易138

解决方案138

使用案例——基于社交媒体的交易数据139

解决方案139

使用案例——非大数据140

解决方案140

数据湖140

Lambda架构143

大数据管理144

Apache Falcon概览146

安全性147

总结149

第8章 Hadoop的快速增长151

Hadoop发行版的升级周期151

最佳实践和标准154

环境154

与BI和ETL工具的集成155

提示155

新的趋势157

总结158