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内容简介
前言
第1章 数字化转型与数据技术
1.1 数字化转型
1.2 基于数据进行数字化转型
1.3 数据仓库
1.4 大数据
1.5 数据湖
1.6 云计算中数据技术的演进
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1.7 本书目标
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第2章 数据存储
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2.1 数据存储的发展与趋势
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2.1.1 集中式文件系统
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2.1.2 网络文件系统
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2.1.3 分布式文件系统
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2.1.4 云原生存储
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2.2 Azure Blob对象存储
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2.2.1 数据冗余策略
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2.2.2 分层存储
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2.2.3 兼容HDFS的WASB文件系统
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2.3 创建存储账号
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2.3.1 订阅
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2.3.2 资源组
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2.3.3 存储账号
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2.4 Azure数据湖存储
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2.4.1 分层命名空间
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2.4.2 兼容HDFS的ABFS文件系统
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2.5 创建数据湖存储
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2.6 基于HDFS访问数据湖存储
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2.7 在HDInsight中访问数据湖存储
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2.8 本章小结
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第3章 数据引入
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3.1 什么是数据引入
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3.2 数据引入面临的挑战
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3.3 数据引入工具
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3.4 数据工厂
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3.4.1 什么是数据工厂
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3.4.2 创建数据工厂
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3.4.3 数据工厂的主要组件
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3.5 引入数据
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3.5.1 数据复制
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3.5.2 管道设计
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3.5.3 参数化
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3.5.4 监控
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3.6 本章小结
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第4章 批量数据处理
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4.1 数据处理概述
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4.2 数据处理引擎
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4.2.1 MapReduce
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4.2.2 Spark
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4.3 Databricks
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4.4 使用Databricks处理批量数据
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4.5 Databricks的特性
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4.5.1 依赖库管理
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4.5.2 Databricks文件系统(DBFS)
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4.5.3 密钥管理
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4.5.4 Delta Lake
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4.6 使用数据工厂处理批量数据
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4.6.1 设计Data Flow
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4.6.2 Data Flow的设计模式
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4.6.3 如何选择Data Flow与Databricks
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4.7 本章小结
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第5章 实时数据处理
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5.1 什么是实时数据处理
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5.2 消息队列
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5.3 Kafka的使用
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5.3.1 创建虚拟网络
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5.3.2 创建Kafka集群
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5.3.3 配置IP Advertising
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5.3.4 生产者发送数据
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5.4 实时数据处理引擎
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5.5 使用Spark Structured Streaming处理实时数据
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5.5.1 连通Kafka与Databricks
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5.5.2 在Databricks中处理数据
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5.5.3 使用Cosmos DB保存数据
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5.6 Event Hub
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5.7 本章小结
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第6章 数据仓库
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6.1 什么是数据仓库
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6.2 云原生数据仓库
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6.3 Synapse Analytics
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6.3.1 什么是Synapse Analytics
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6.3.2 Synapse SQL的架构
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6.3.3 创建Synapse工作区
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6.3.4 创建SQL池
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6.3.5 连接SQL池
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6.4 数据加载
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6.4.1 数据加载方式
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6.4.2 使用COPY导入数据
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6.5 Synapse SQL的资源和负荷管理
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6.5.1 资源类
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6.5.2 并发槽
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6.5.3 最大并发查询数
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6.5.4 工作负荷组
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6.5.5 工作负荷分类器
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6.6 数据仓库发展趋势
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6.6.1 挑战
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6.6.2 趋势
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6.7 Synapse Analytics的高级特性
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6.7.1 Synapse工作室
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6.7.2 数据中心
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6.7.3 无服务器SQL池
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6.7.4 托管Spark
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6.8 本章小结
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第7章 数据可视化
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7.1 数据可视化概述
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7.2 数据可视化工具
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7.3 Power BI
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7.3.1 什么是Power BI
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7.3.2 Power BI的构件
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7.3.3 使用Power BI Desktop
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7.3.4 使用Power BI服务
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7.4 本章小结
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第8章 机器学习
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8.1 机器学习概述
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8.1.1 算法类型
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8.1.2 业务场景
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8.2 机器学习的流程
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8.3 机器学习的挑战与云原生平台的优势
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8.4 云原生机器学习平台
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8.4.1 创建工作区
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8.4.2 创建数据存储库
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8.4.3 创建数据集
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8.4.4 创建计算资源
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8.5 机器学习设计器
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8.6 自动化机器学习
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8.7 本章小结
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参考文献
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反侵权盗版声明
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封底
更新时间:2024-03-22 19:18:07