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资源名称：实时大数据分析 基于Storm Spark技术的实时应用 中文PDF 第1章 大数据技术前景及分析平台 1 1.1 大数据的概念 1 1.2 大数据的维度范式 2 1.3 大数据生态系统 3 1.4 大数据基础设施 4 1.5 大数据生态系统组件 5 1.5.1 构建业务解决方案 8 1.5.2 数据集处理 8 1.5.3 解决方案实施 8 1.5.4 呈现 9 1.6 分布式批处理 9 1.7 分布式数据库（NoSQL） 13 1.7.1 NoSQL数据库的优势 15 1.7.2 选择NoSQL数据库 16 1.8 实时处理 16 1.8.1 电信或移动通信场景 17 1.8.2 运输和物流 17 1.8.3 互联的车辆 18 1.8.4 金融部门 18 1.9 本章小结 18 第2章 熟悉Storm 19 2.1 Storm概述 19 2.2 Storm的发展 20 2.3 Storm的抽象概念 22 2.3.1 流 22 2.3.2 拓扑 22 2.3.3 Spout 23 2.3.4 Bolt 23 2.3.5 任务 24 2.3.6 工作者 25 2.4 Storm的架构及其组件 25 2.4.1 Zookeeper集群 25 2.4.2 Storm集群 25 2.5 如何以及何时使用Storm 27 2.6 Storm的内部特性 32 2.6.1 Storm的并行性 32 2.6.2 Storm的内部消息处理 34 2.7 本章小结 36 第3章 用Storm处理数据 37 3.1 Storm输入数据源 37 3.2 认识Kafka 38 3.2.1 关于Kafka的更多知识 39 3.2.2 Storm的其他输入数据源 43 3.2.3 Kafka作为输入数据源 46 3.3 数据处理的可靠性 47 3.3.1 锚定的概念和可靠性 49 3.3.2 Storm的acking框架 51 3.4 Storm的简单模式 52 3.4.1 联结 52 3.4.2 批处理 53 3.5 Storm的持久性 53 3.6 本章小结 58 第4章 Trident概述和Storm性能优化 59 4.1 使用Trident 59 4.1.1 事务 60 4.1.2 Trident 拓扑 60 4.1.3 Trident操作 61 4.2 理解LMAX 65 4.2.1 内存和缓存 66 4.2.2 环形缓冲区—粉碎器的心脏 69 4.3 Storm的节点间通信 72 4.3.1 ZeroMQ 73 4.3.2 Storm的ZeroMQ配置 74 4.3.3 Netty 74 4.4 理解Storm UI 75 4.4.1 Storm UI登录页面 75 4.4.2 拓扑首页 78 4.5 优化Storm性能 80 4.6 本章小结 83 第5章 熟悉Kinesis 84 5.1 Kinesis架构概述 84 5.1.1 Amazon Kinesis的优势和用例 84 5.1.2 高级体系结构 86  ........ 资源截图：

资源名称：实战Hadoop2.0(第二版) 从云计算到大数据 完整pdf 1.1 Google大数据组件 21.2 Apache大数据组件 61.2.1 Hadoop核心组件 71.2.2 基于MR的数据分析组件 101.2.3 数据库组件 161.2.4 BSP组件 191.2.5 基于YARN框架组件 201.2.6 基于YARN的编程类库组件 241.2.7 搜索引擎组件 251.2.8 工作流组件 261.2.9 数据流组件 271.2.10 序列化和持久化组件 291.2.11 调试工具 301.2.12 安全性组件 311.2.13 兼容性组件 331.2.14 集群部署与管理组件 33 ......... 资源截图：

资源名称：使用Hadoop构建云计算平台 (梁意) 中文 Hadoop架构： • 核心框架： HDFS和MapReduce • MapReduce — 任务的分解与结果的汇总 • HDFS — Hadoop Distributed File System • — 分布式计算的基石 Hadoop是一个Apache的开源项目；一个能够对大量数据进行分布式处理的软件架构；假设计算元素和存储会失败，因此维护多个工作；数据副本，确保数据在线迁移； 在很多场合得到应用 资源截图：

资源名称：实战大数据 MATLAB数据挖掘详解与实践 中文pdf 第1章 绪论 11.1 数据挖掘概述 21.2 数据挖掘的分类 41.3 数据挖掘的过程 51.4 数据挖掘的任务 61.5 数据挖掘的对象 81.5.1 数据库 81.5.2 文本 101.5.3 图像与视频数据 101.5.4 Web数据 111.6 数据挖掘建模方法 111.6.1 业务理解 121.6.2 数据理解 131.6.3 数据准备 131.6.4 建模 141.6.5 评估 151.6.6 部署 161.7 数据挖掘的应用 161.7.1 在金融领域的应用 161.7.2 在零售业中的应用 171.7.3 在电信业的应用 181.7.4 在管理中的应用 191.7.5 在化学研究领域中的应用 191.7.6 在材料研究、生产方面的应用 201.7.7 在机械故障诊断与监测中的应用 211.7.8 在医疗领域中的应用 22第2章 数据挖掘算法 252.1 决策树算法 262.1.1 决策树基本算法 272.1.2 ID3算法 292.1.3 C4.5算法 302.1.4 CART算法 312.1.5 决策树的评价标准 322.1.6 决策树的剪枝及优化 332.1.7 基于matlab的决策树分析 342.2 人工神经网络算法 412.2.1 人工神经网络概述 412.2.2 人工神经网络的基本模型 412.2.3 BP神经网络 432.2.4 RBF神经网络 45 ....... 资源截图：

资源名称：Hadoop云计算一体机实践指南 完整pdf 第1篇理论部分第1章云计算理论1．1 云计算的概念1．2云计算发展现状1．3 网格计算与云计算1．4云计算的发展环境1．4．1 云计算与3G移动通信1．4．2云计算与物联网1．4．3 云计算与移动互联网1．4．4云计算与三网融合1．5 各大IT厂商云计算平台特点概述--1．6开源云计算系统概述-第2章Hadoop理论2．1 Hatioop简介2．2 Hadoop架构2．3 HDFS2．3．1设计思想2．3．2 Namenoa’e和Datanod’e的划分2．3．3文件系统操作和namespace的关系2．3．4数据复制2．3．5文件系统元数据的持久化2．3．6通信协议2．3．7健壮性2．3．8数据组织2．3．9访问接口2．3．10空间的回收2．4 分布式数据处理MapReduee第3章Linux命令操作3．1 Linux操作系统介绍3．1．1 LiRHX操作系统的产生3．1．2 Linux操作系统的开发模式3．1．3 Linux操作系统的发展3．2 Linux操作系统常用的shell命令-3．2．1基本命令3．2．2文件目录操作命令3．2．3 vi编辑器3．2．4软件包安装命令第2篇基础实践部分-第4章集群搭建4．1 CentOS操作系统的安装4．1．1实验目的4．1．2实验设备4．1．3实验内容4．1．4 实验步骤4．2集群搭建4．2．1 实验目的4．2．2 实验设备4．2．3 实验内容4．2．4实验步骤4．3获取Hadoop安装包4．3．1 实验目的4．3．2实验设备4．3．3 实验内容4．3．4 实验步骤4．4启动和关闭Hacloop集群4．4．1 实验目的-4．4．2 实验设备4．4．3 实验内容4．4．4 实验步骤第5章熟悉Hadoop本地集群5．1 熟悉Hadloop的一些常用命令5．1．1 实验目的5．1．2 实验设备5．1．3 实验内容5．1．4实验步骤 ......... 资源截图：

资源名称：云计算（第二版） 刘鹏主编 PDF 本书是中国电子学会云计算专家委员会刘鹏教授主编的系统讲授云计算技术的专业图书，重点阐述了云计算领域具有代表性的Google、Amazon、微软和VMware四家公司的云计算技术原理和应用方法，并详细分析了以Hadoop、Eucalyptus为代表的众多开源云计算系统和云计算仿真器CloudSim，综述了云计算领域的理论研究热点问题。本书强化了可操作性，给出了大量应用实例、编程方法或实验步骤等。 资源截图：

资源名称：引入大数据技术的数据中心融合架构 中文PDF 资源截图：

资源名称：Hadoop大数据处理技术基础与实践 完整pdf Hadoop基础与实践第1章Hadoop概述1．1 Hadoop来源和动机1．2 Hadoop体系架构1．3 Hadoop与分布式开发1．4 Hadoop行业应用案例分析1．4．1 Hadoop在门户网站的应用1．4．2 Hadoop在搜索引擎中的应用1．4．3 Hadoop在电商平台中的应用1．5小结第2章Hadoop安装与配置管理2．1 实验准备2．2 配置一个单节点环境2．2．1 运行一个虚拟系统CentOS2．2．2 配置网络2．2．3创建新的用户组和用户2．2．4上传文件到CentOS并配置Java、Hadoop环境2．2．5 修改Hadoop2．2配置文件2．2．6修改CentOS主机名2．2．7绑定hostname与IP2．2．8关闭防火墙2．3节点之间的免密码通信2．3．1什么是SSH2．3．2 拷贝虚拟机节点2．3．3 配置SSH免密码登录2．4 Hadoop的启动和测试2．4．1 格式化文件系统2．4．2启动HDFS2．4．3 启动Yarn2．4．4 管理JobHistory Server2．4．5 集群验证2．4．6 需要了解的默认配置2．5动态管理节点2．5．1 动态增加和删除datanode2．5．2 动态修改TaskTracker2．6小结第3章HDFS技术3．1HDFS的特点3．2HDFS架构3．2．1数据块3．2．2元数据节点与数据节点3．2．3辅助元数据节点3．2．4安全模式3．2．5负载均衡3．2．6垃圾回收3．3HDFS Shell命令3．3．1文件处理命令3．3．2dfsadmin命令3．3．3namenode命令3．3．4fsck命令3．3．5pipes命令3．3．6job命令3．4HDFS中Java API的使用3．4．1上传文件3．4．2新建文件3．4．3查看文件详细信息3．4．4下载文件3．5RPC通信3．5．1反射机制3．5．2代理模式与动态代理3．5．3Hadoop RPC机制与源码分析3．6小结 ........ 资源截图：

资源名称：实战Hadoop 开启通向云计算的捷径 PDF 第1章  神奇的大象——Hadoop　1.1  初识神象　　1.2  Hadoop初体验　　1.2.1  了解Hadoop的构架　　1.2.2  查看Hadoop活动　1.3  Hadoop族群　1.4  Hadoop安装　　1.4.1  在Linux系统中安装Hadoop　　1.4.2  在Windows系统中安装Hadoop　　1.4.3  站在象背上说“hello”　　1.4.4  Eclipse下的Hadoop应用开发　参考文献第2章  HDFS——不怕故障的海量存储第3章  分久必合——MapReduce第4章  一张无限大的表——HBase第5章  更上一层楼——MapReduce进阶第6章  Hive——飞进数据仓库的小蜜蜂第7章  Pig——一头什么都能吃的猪第8章  Facebook的女神——Cassandra第9章  Chukwa——收集数据的大乌龟第10章  一统天下——ZooKeeper第11章  综合实战1——打造一个搜索引擎第12章  综合实战2——生物信息学应用第13章  综合实战3——移动通信信令监测与查询第14章  高枕无忧——Hadoop容错 资源截图：

资源名称：程序员的算法趣题 中文pdf 资源截图：