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『簡體書』Oracle大数据解决方案（大数据应用与技术丛书）

書城自編碼： 2508684
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者： [美]普伦凯特，[美] 麦克唐纳，[美] 纳尔逊 等著，许向
國際書號(ISBN)： 9787302385516
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2015-01-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 302/499000
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 110.6

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內容簡介：
《Oracle大数据解决方案 由Oracle大数据团队成员联袂撰写，全面介绍用于获取、组织、分析和利用非结构化数据的Oracle综合集成化产品。本书讨论成功实现大数据方案必需的策略和技术，包括Apache Hadoop、Oracle大数据机、Oracle大数据连接器、Oracle NoSQL数据库、Oracle Endeca、Oracle高级分析和Oracle开源R产品，还讲述迁移既有系统并将现有数据仓库和分析解决方案集成到企业大数据基础架构的最佳实践。
主要内容
●　理解综合性大数据战略的价值
●　最大限度地提高Apache Hadoop平台的分布式处理能力
●　介绍将Oracle大数据机用作Hadoop和Oracle NoSQL数据库工程系统的优势
●　使用Oracle大数据机来配置、部署、监控Hadoop和Oracle NoSQL数据库
●　将现有数据仓库和分析基础架构集成到大数据架构
●　使用Oracle数据连接器在Hadoop和关系型数据库之间共享数据
●　理解如何将Oracle NoSQL数据库集成到Oracle大数据架构
●　使用数据库内分析更快地实现价值
●　使用Oracle高级分析Oracle R企业版和Oracle数据挖掘、OracleR分发版、ROracle和Oracle R Connector for Hadoop来分析数据
●　使用Oracle Endeca信息发现来分析独立数据
●　规划和实施大数据管理战略，开发架构和路线图
關於作者：
Tom Plunkett曾撰写多本Oracle书籍。2009年，Tom带领一个团队为美国国防部办公室实施大数据研究项目；2012年，Tom帮助Frederick癌症研究实验室赢得多项行业大奖，包括政府大数据解决方案奖。Tom在大数据和云计算领域发表过40多次国际演讲。
Brian Macdonald是一位杰出的解决方案顾问，是获得认证的Oracle企业架构师。Brian在架构设计和分析平台实施方面拥有逾20年的经验。Brian曾在Information Resources公司工作，期间用OLAP和数据仓库技术实现了管理贷款组合的复杂数学算法。
Bruce Nelson是美国西部地区Oracle大数据的负责人，专注于Hadoop和NoSQL。他在IT行业拥有超过24年的高性能数据库系统经验。Bruce曾任Bizrate数据库管理员和工程化总监，期间全面升级了Bizrate.com的数据系统。
目錄：
第Ⅰ部分 引 言

第1章 大数据简介
1.1 大数据
1.2 谷歌的MapReduce算法和Apache Hadoop
1.3 Oracle的大数据平台
1.4 总结

第2章 大数据的价值
2.1 我是大数据吗？还是大数据是我？
2.2 大数据，小数据--仍然是数据
2.2.1 什么已经发生了？
2.2.2 现在发生了什么？
2.3 请看看现实！
2.4 你想把它做成什么？
2.5 大数据，大数字，大企业？
2.5.1 Twitter
2.5.2 Facebook
2.5.3 内部源
2.5.4 ICR：连接
2.5.5 ICR：变更
2.6 需要：大数据的价值
2.6.1 大数据案例1：医疗行业的临床试验研究
2.6.2 大数据案例2：在汽车行业的汽车设计中改进驾驶员安全
2.7 总结

第 II 部分 大数据平台

第3章 Apache Hadoop平台
3.1 软件与硬件
3.2 Hadoop的软件平台
3.2.1 Hadoop的发布与版本
3.2.2 Hadoop Distributed File SystemHDFS
3.2.3 调度、计算和处理
3.3 操作系统的选择
3.4 Hadoop硬件平台
3.4.1 CPU和内存
3.4.2 网络
3.4.3 磁盘
3.5 整合在一起

第4章 选择Appliance的理由
4.1 Oracle创建大数据机的理由
4.2 Appliance的概念
4.3 Oracle Big Data Appliance的发展目标
4.4 Appliance优化
4.5 Oracle Big Data Appliance第2版软件
4.6 Oracle大数据机X3-2硬件
4.7 Oracle获取Hadoop知识的地方
4.8 配置Hadoop集群
4.8.1 选择核心集群组件
4.8.2 组装集群
4.9 自己组建的集群
4.10 集群总成本
4.11 时间价值
4.12 如何打造更大的集群
4.13 Oracle大数据机可否支持其他软件
4.14 一体机的缺陷

第5章 BDA配置、部署架构和监控
5.1 介绍
5.1.1 大数据机X3-2满配机架18个节点
5.1.2 大数据机X3-2入门机架6个节点
5.1.3 大数据机X3-2扩展机架6个节点
5.1.4 BDA的硬件修改
5.1.5 大数据机X3-2的软件支持
5.2 BDA安装和配置过程
5.3 关键和非关键节点
5.4 NameNode故障自动切换
5.5 BDA磁盘存储布局
5.6 为Hadoop集群增加存储
5.7 仅有Hadoop配置和Hadoop+NoSQL数据库
5.7.1 仅有Hadoop的一体机
5.7.2 Hadoop和NoSQL数据库
5.8 内存选项
5.9 部署架构
5.9.1 云中的多租户和Hadoop
5.9.2 可扩展性
5.9.3 BDA多机架的注意事项
5.10 在BDA上安装其他软件
5.11 数据中心的BDA
5.11.1 管理网络
5.11.2 客户端访问网络
5.11.3 Infiniband私有网络
5.11.4 网络需求
5.11.5 连接到数据中心的局域网
5.11.6 连接架构的例子
5.12 Oracle大数据机的使用限制
5.13 BDA的管理和监控
5.13.1 企业管理器
5.13.2 Cloudera管理器
5.13.3 Hadoop的监控工具：Web图形用户界面
5.13.4 Oracle ILOM
5.13.5 Hue
5.13.6 DCLI工具

第6章 为大数据集成数据仓库和分析基础架构
6.1 数据仓库作为存储历史记录的数据库
6.1.1 Oracle数据库作为数据仓库
6.1.2 为什么要把数据仓库和Hadoop部署在一起
6.2 完成路径：业务分析师工具
6.3 扩建基础设施

第7章 BDA连接器
7.1 Oracle Big Data Connectors
7.2 Oracle Loader for Hadoop
7.2.1 在线模式
7.2.2 Oracle OCI Direct Path Output
7.2.3 JDBC Output
7.2.4 离线模式
7.2.5 Oracle Data Pump Output
7.2.6 带分隔符的文本输出
7.3 安装Oracle Loader for Hadoop
7.4 调用Oracle Loader for Hadoop
7.5 输入格式
7.5.1 DelimitedTextInputFormat
7.5.2 RegexInputFormat
7.5.3 AvroInputFormat
7.5.4 HiveToAvroInputFormat
7.5.5 KVAvroInputFormat
7.5.6 自定义输入格式
7.6 Oracle Loader for Hadoop配置文件
7.6.1 Loader Maps
7.6.2 额外的优化
7.6.3 利用Infiniband
7.6.4 对比Apache Sqoop
7.7 Oracle SQL Connector for HDFS
7.8 安装Oracle SQL Connector for HDFS
7.9 Hive安装
7.10 使用Oracle SQL Connector for HDFS创建外部表
7.10.1 ExternalTable配置工具
7.10.2 数据源类型
7.10.3 配置工具语法
7.10.4 必需的属性
7.10.5 可选属性
7.10.6 针对带分隔符的ExternalTable工具
7.10.7 在使用--noexecute选项的情况下测试DDL
7.10.8 在位置文件里增加一个新的HDFS文件
7.10.9 外部表的手动配置
7.11 Hive源
7.12 Oracle Data Pump源
7.13 配置文件
7.14 使用Oracle SQL Connector for HDFS查询
7.15 Oracle R Connector for Hadoop
7.16 Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop

第8章 Oracle NoSQL数据库
8.1 NoSQL数据库系统的定义
8.2 Oracle NoSQL数据库
8.3 架构
8.3.1 客户端驱动程序
8.3.2 键-值对
8.3.3 存储节点
8.3.4 复制
8.3.5 智能拓扑
8.3.6 在线的灵活性
8.3.7 没有单点故障
8.4 数据管理
8.4.1 API
8.4.2 CRUD操作
8.4.3 多种更新操作
8.4.4 查找操作
8.4.5 事务
8.4.6 可预测的性能
8.5 集成
8.6 安装和管理
8.6.1 简单安装
8.6.2 管理
8.7 Oracle NoSQL数据库的特性
8.8 有用的链接

第 III 部分 分析信息和制定决策

第9章 数据库库内分析：快速交付彰显时间价值
9.1 介绍
9.1.1 Oracle数据库内分析
9.1.2 为什么在数据库内运行如此重要
9.2 Oracle数据挖掘和统计分析介绍
9.2.1 Oracle库内高级分析
9.2.2 Oracle数据挖掘
9.2.3 R语言介绍
9.2.4 文本挖掘
9.3 库内统计函数
9.4 空间分析
9.4.1 理解空间数据模型
9.4.2 查询空间数据模型
9.4.3 使用空间分析
9.4.4 让BI工具更聪明
9.5 基于图形分析
9.5.1 图形数据模型
9.5.2 查询图形数据
9.6 多维分析
9.7 库内分析：综合范例
9.7.1 在ETL过程中集成分析
9.7.2 提供指导浏览
9.7.3 提供混搭式分析
9.8 总结

第10章 使用R分析数据
10.1 Open Source R介绍
10.1.1 CRAN、Packages和Task View
10.1.2 GUI和IDE
10.2 传统的R与数据库交互对比Oracle R Enterprise
10.3 Oracle针对R的战略
10.3.1 Oracle REnterprise
10.3.2 Oracle R Distribution
10.3.3 ROracle
10.3.4 Oracle R Connector for Hadoop
10.4 Oracle R Enterprise：下一级视图
10.5 Oracle R Enterprise安装和配置
10.6 使用Oracle R Enterprise
10.6.1 透明层
10.6.2 嵌入式R执行
10.6.3 预测分析
10.7 Oracle R Connector for Hadoop
10.7.1 调用MapReduce Job
10.7.2 在非Hadoop集群下测试ORCH R脚本
10.7.3 用R与HDFS交互
10.7.4 HDFS Metadata Discovery
10.7.5 基于ORCH框架来使用Hadoop
10.7.6 在Hadoop上的预测分析
10.7.7 ORCHhive
10.7.8 Oracle R Connector for Hadoop与Oracle R Enterprise之间的交互
10.8 总结

第11章 Endeca信息发现
11.1 为什么Oracle选择Endeca
11.2 Endeca信息发现平台
11.2.1 主要功能域
11.2.2 主要特性
11.3 Endeca信息发现与商业智能
11.3.1 作用和功能不同
11.3.2 BI开发过程与信息发现方法对比
11.3.3 互补而非互斥
11.4 架构
11.4.1 Oracle Endeca服务器
11.4.2 Oracle Endeca工作室
11.4.3 Oracle Endeca集成套件
11.4.4 Exalytics上的Endeca
11.4.5 可伸缩性和负载均衡
11.5 统一多种内容集
11.5.1 Endeca不同之外
11.5.2 行业用例
11.6 Endeca实际操作
11.6.1 安装与配置
11.6.2 开发Endeca应用

第12章 大数据治理
12.1 企业数据治理的要素
12.1.1 业务输出
12.1.2 信息生命周期管理
12.1.3 合规性和风险管理
12.1.4 元数据管理
12.1.5 数据质量管理
12.1.6 主数据和引用数据管理
12.1.7 数据安全和隐私管理
12.1.8 业务流程调整
12.2 大数据怎样影响企业数据治理
12.2.1 模型化的数据和原始数据
12.2.2 大数据的类型
12.2.3 在大数据上应用数据治理
12.2.4 利用大数据治理
12.3 特定行业的案例
12.3.1 公共事业
12.3.2 卫生医疗
12.3.3 金融服务
12.3.4 零售行业
12.3.5 大众消费品
12.3.6 通信行业
12.3.7 石油和天然气
12.4 大数据如何对数据治理的角色产生影响
12.5 实施大数据治理的一种方法

第13章 大数据开发架构和路线图
13.1 大数据功能架构
13.1.1 大数据的新特点
13.1.2 大数据概念功能架构
13.1.3 产品功能和工具
13.1.4 制定大数据架构决策
13.2 架构开发流程实现增值
13.2.1 Oracle信息架构框架概述
13.2.2 采用OADP的信息架构概述
13.2.3 大数据架构开发流程
13.3 对数据管理和BI过程的影响
13.3.1 传统BI开发过程
13.3.2 大数据和分析开发过程
13.4 大数据治理
13.4.1 传统数据治理的关注点
13.4.2 大数据治理新的关注点
13.5 开发技能和人才
13.5.1 数据科学家
13.5.2 大数据开发人员
13.5.3 大数据管理员
13.6 大数据最佳实践
13.6.1 让大数据活动结合特定业务目标
13.6.2 确保集中化IT战略的标准和治理
13.6.3 使用卓越中心来最小化培训和风险
13.6.4 大数据与结构化数据关联
13.6.5 提供高性能和可伸缩的分析沙箱
13.6.6 重塑IT运营模式

 

 

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