具体描述
商品参数
| 大数据背后的核心技术 | ||
| 定价 | 65.00 | |
| 出版社 | 电子工业出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2017年01月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 张桂刚，李超，邢春晓 著 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 340 | |
| 字数 | 544000 | |
| ISBN编码 | 9787121302961 | |
内容介绍
本书分为三大部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 第—部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的—些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基于大数据的语意计算及典型应用（含语意搜索引擎、语意金融、语意旅游规划、基于海量语意规则的语意电子商务）。zui后探讨了大数据未来的研究方向。
作者介绍
张桂刚：清华大学博士后，美国加州大学尔湾分校访问学者，现为中国科学院自动化研究所副研究员，研究生导师。国家公共文化服务体系建设专家委员会委员，中国人工智能学会智能服务专业委员会委员，IEEE/ACM/中国自动化学会会员，中国计算机学会高级会员。BigMM/ICSC/ICRC（多媒体大数据/语义计算/机器人计算）三个国际会议的Workshop联合主席。主持或参与973、863、国家科技支撑计划、工信部民机专项、国家自然基金等课题10余个，发表SCI/EI论文40余篇，申请发明专利20余项。主要研究方向：大数据、语意（义）计算、大飞机综合健康管理、图计算。
李超：博士，副研究员，清华大学息技术研究院WEB 与软件技术研究中心副主任，兼任金融大数据/智慧健康大数据两联合研究中心副主任，中国计算机学会信息存储技术专委委员，中国高等学校计算机教育研究会对外联络委员会委员，全国文影标（SAC/TC86/SC6）委员、全国信标委教育技术分技术委员会（TC28/SC36）委员、ISO/IEC JTC1 SC36 WG8 Learning Analytics Interoperability工作组专家。发表论文50余篇、已授权专利10余项。在海量数据存储、组织与管理、分析，及其在教育/医疗/金融等领域的应用方面有十余年经验。
邢春晓：清华大学信息技术研究院博导，副院长。主要研究领域包括：数据库和数据仓库，数据工程和知识工程，软件工程，面向智慧城市的教育、医疗、金融和政务的大数据关键技术研究等。发表学术论文180多篇，其中SCI 20多篇、EI 100多篇，发明专利20余项。
关联推荐
适读人群 ：计算机、软件工程专业硕、博研究生，科研人员和欲深入了解大数据的企业家。
大数据作为—门崭新的学科，尚未形成完整的理论体系，仍存在许多关键问题尚待解决。 本书由业内实力派作者编著，与您—同探寻大数据背后的基础理论与核心技术，并在剖析教育、医疗、金融、交通等典型应用的基础上讨论未来趋势。
目录
目 录
第—部分 大数据基础理论分析 （1）
第1章 大数据基本概念 （2）
1．1 大数据定义 （2）
1．2 大数据度量 （3）
1．2．1 大数据能耗度量 （3）
1．2．2 大数据计算能力度量 （4）
1．2．3 大数据的数据中心服务能力度量 （4）
1．2．4 大数据商业与社会价值度量 （4）
1．2．5 大数据冷热度度量 （5）
1．3 语意计算的发展过程 （5）
1．3．1 语义计算（Semantic Computing） （5）
1．3．2 语意计算（Semantic+ Computing） （5）
1．3．3 语意计算（Semantic++ Computing） （6）
1．3．4 语意计算和大数据 （7）
1．4 大数据的语意理解 （8）
1．4．1 大数据资源语意存储 （9）
1．4．2 大数据资源语意信息获取 （9）
1．4．3 语意资源管理 （9）
1．4．4 大数据语意处理 （10）
1．4．5 大数据语意服务（语意分析/语意合成等） （10）
1．4．6 大数据语意安全与隐私 （10）
1．4．7 语意接口 （10）
1．4．8 基于语意的大数据应用 （10）
1．5 大数据和云计算 （11）
1．5．1 云计算 （11）
1．5．2 大数据和云计算的关系 （11）
本章小结 （12）
第2章 可编程数据中心 （13）
2．1 可编程数据中心体系架构 （13）
2．2 数据分配管理 （14）
2．2．1 数据分配管理原理 （14）
2．2．2 数据分配管理案例 （17）
2．3 异构数据节点分配管理 （19）
2．3．1 异构数据节点分配管理方法 （20）
2．3．2 异构数据节点服务能力计算方法 （22）
2．4 规则管理 （23）
2．4．1 规则 （23）
2．4．2 语意规则 （24）
2．4．3 海量语意规则管理架构 （24）
2．5 数据放置策略 （25）
2．5．1 谷歌的数据放置策略 （25）
2．5．2 Hadoop的数据放置策略 （26）
2．5．3 其他常用的数据放置策略 （26）
2．5．4 语意数据放置策略 （26）
2．6 可编程数据中心机房架构 （30）
本章小结 （30）
第3章 云文件系统 （32）
3．1 常用云文件系统综述 （32）
3．2 语意云文件系统SCFS （34）
3．2．1 SCFS系统架构 （34）
3．2．2 SCFS大小文件处理机制 （36）
3．2．3 数据—致性保障 （40）
3．2．4 元数据集群管理技术 （40）
3．2．5 副本管理策略（负载均衡机制） （41）
本章小结 （44）
第4章 云数据库系统 （45）
4．1 常用云数据库系统综述 （45）
4．2 语意云数据库系统SCloudDB （47）
4．2．1 SCloudDB系统架构 （47）
4．2．2 SCloudDB设计思路 （48）
4．2．3 SCloudDB的SRegion定位机制 （50）
4．2．4 多维及海量随机查询机制 （51）
4．2．5 支持多维及海量随机查询的语意搜索机制 （52）
4．2．6 大表划分方法 （54）
4．2．7 基于列族存储及语意的大表划分机制 （56）
4．2．8 分布式同步关键技术 （57）
本章小结 （59）
第5章 大数据并行编程与分析模型 （60）
5．1 大数据并行编程与分析模型综述 （60）
5．2 大数据并行编程与分析模型SemanMR （63）
5．2．1 SemanMR体系架构 （63）
5．2．2 SemanMR技术思路 （64）
5．3 SemanMR关键技术 （66）
5．3．1 基于语意的调度器关键技术 （66）
5．3．2 SemanMR的作业/任务状态交互新规则 （68）
5．3．3 语意映射器关键技术 （69）
5．3．4 基于语意的作业调度器关键技术 （70）
5．3．5 基于语意的任务调度器关键技术 （73）
5．3．6 任务跟踪器关键技术 （76）
5．4 SemanMR计算部分框架 （78）
5．5 SemanMR原理分析 （82）
5．5．1 SemanMR原理实现分析 （82）
5．5．2 SemanMR实现原理特点分析 （84）
5．6 基于SemanMR的大数据实时处理与分析实现技术 （88）
5．6．1 SemanMR实时架构 （88）
5．6．2 SemanMR的MapReduce网络优化技术 （89）
本章小结 （94）
第6章 大数据智能计算算法 （95）
6．1 大数据智能计算算法架构 （95）
6．2 数据采集算法 （95）
6．2．1 管理信息系统数据采集 （96）
6．2．2 网络信息数据采集 （96）
6．2．3 物理信息数据采集 （96）
6．3 数据预处理算法 （97）
6．4 数据挖掘算法 （99）
6．4．1 分类算法 （99）
6．4．2 聚类算法 （100）
6．4．3 关联挖掘算法 （101）
6．4．4 推荐算法 （101）
6．5 复杂智能算法 （103）
6．5．1 大数据溯源算法 （103）
6．5．2 大数据的相关推荐算法 （105）
6．5．3 基于大数据的决策管理算法 （105）
6．5．4 基于模型的推理及预测算法 （106）
6．5．5 基于数据的推理及预测算法 （107）
6．5．6 基于规则的推理及预测算法 （109）
6．5．7 混合推理及预测算法 （109）
本章小结 （109）
第7章 基于大数据的数据仓库技术 （110）
7．1 Facebook中Hive采用的技术思路与存在问题分析 （110）
7．1．1 Hive采用的技术思路分析 （110）
7．1．2 Hive存在的问题分析 （111）
7．2 Yahoo!中Pig采用的技术思路与存在问题分析 （111）
7．2．1 Pig采用的技术思路分析 （111）
7．2．2 Pig存在的问题分析 （112）
7．3 未来数据仓库架构需求分析 （113）
7．4 —种基于大数据的数据仓库SemanDW （114）
本章小结 （114）
第8章 大数据安全与隐私保护 （115）
8．1 大数据安全模型BigData-PKI （115）
8．1．1 大数据安全体系结构 （115）
8．1．2 大数据安全模型BigData-PKI （116）
8．2 大数据安全协议BigData-Protocol （118）
8．3 大数据隐私 （120）
8．4 大数据的隐私提取方法 （121）
8．4．1 大数据的直接隐私提取方法 （121）
8．4．2 大数据的间接隐私提取方法 （121）
8．5 大数据隐私保护模型BigData-Privacy （122）
8．6 大数据共享信息与隐私信息融合技术 （122）
8．6．1 大数据的共享信息与隐私信息融合机制 （123）
8．6．2 大数据的共享信息与隐私信息融合算法 （123）
8．6．3 大数据的共享信息与隐私信息融合质量评价模型 （123）
8．7 云环境下医疗大数据安全和隐私保护示范 （125）
8．7．1 云环境下大数据安全和隐私保护架构 （125）
8．7．2 数据分割及安全机制 （127）
8．7．3 数据融合及安全机制 （129）
8．7．4 基于隐私数据的查询机制 （130）
8．7．5 数据完整性保障机制 （131）
8．8 海量电子病历安全保护应用 （133）
本章小结 （134）
第9章 基于大数据的语意软件工程方法 （135）
9．1 基于大数据的语意软件工程体系架构 （136）
9．2 基于大数据的语意软件编制 （136）
9．2．1 基于大数据的语意软件编制方法 （136）
9．2．2 基于大数据的语意软件编制方法设计思路 （137）
9．2．3 复杂的SemanPL程序编程实现原理分析 （138）
9．2．4 基于大数据的语意编程语言SemanPL （139）
9．2．5 SemanPL编译器原理分析 （141）
9．3 基于大数据的语意软件测试 （143）
9．4 基于大数据的语意软件验证 （143）
9．5 基于大数据的语意软件工程方法的语意软件系统应用 （144）
本章小结 （144）
第二部分 基于海量语意规则的大数据流处理技术 （145）
第10章 基于规则的大数据流处理介绍 （147）
10．1 基于规则的大数据流 （147）
10．1．1 基于规则的大数据流应用背景 （147）
10．1．2 基于规则的大数据流应用意义 （148）
10．2 大数据流的规则处理技术国内外研究现状 （149）
10．3 存在的问题总结与分析 （153）
本章小结 （154）
第11章 语意规则描述模型 （155）
11．1 规则表示方法 （155）
11．2 规则节点图形化符号表示模型 （155）
11．2．1 非计算规则节点 （156）
11．2．2 计算规则节点 （156）
11．3 规则粒度 （158）
11．4 规则节点流量分析 （159）
11．5 计算规则节点计算代价分析 （163）
本章小结 （167）
第12章 海量语意规则网及优化 （168）
12．1 海量语意规则网概述 （168）
12．2 海量语意规则网维护 （169）
12．2．1 海量语意规则网增量集成 （169）
12．2．2 删除规则节点时的规则网维护 （170）
12．3 海量语意规则网优化方法 （171）
12．3．1 基于规则合并的优化方法 （171）
12．3．2 规则模块等价变换的优化方法 （173）
本章小结 （183）
第13章 海量语意规则处理算法 （184）
13．1 传统规则处理算法存在的问题 （184）
13．2 海量语意规则模式匹配模型 （185）
13．2．1 海量语意规则模式匹配模型体系结构 （185）
13．2．2 概念与介绍 （186）
13．2．3 模式网络存储组织 （186）
13．2．4 海量语意规则模式匹配算法 （188）
13．3 海量语意规则模式匹配算法特点 （192）
13．4 海量语意规则网运行处理机制 （195）
本章小结 （198）
第14章 海量语意规则并行处理 （199）
14．1 海量语意规则并行处理面临的问题 （199）
14．2 海量语意规则并行处理机制 （200）
14．2．1 海量语意规则并行处理机制GAPCM概述 （200）
14．2．2 海量语意规则子网生成 （201）
14．2．3 海量语意规则网计算代价预分配 （202）
14．2．4 海量语意规则网通信 （219）
14．2．5 映射分配 （220）
本章小结 （221）
第三部分 大数据应用 （223）
第15章 文化大数据 （224）
15．1 文化大数据的意义 （224）
15．2 文化大数据关键技术平台架构 （225）
15．3 文化大数据资源层 （226）
15．4 文化大数据综合平台层 （227）
15．5 基于文化大数据的应用 （228）
15．6 文化大数据云管理系统 （232）
本章小结 （234）
第16章 医疗健康大数据 （235）
16．1 医疗健康大数据 （235）
16．2 医疗健康大数据平台架构 （235）
16．3 医疗健康大数据共享平台 （237）
16．3．1 集中式医疗健康大数据共享平台 （237）
16．3．2 分散式医疗健康大数据共享平台 （238）
16．4 医疗健康大数据分散式架构资源集成方法 （239）
16．5 医疗健康大数据数据安全保护机制 （241）
16．6 医疗健康大数据隐私保护机制 （241）
16．7 医疗健康大数据挖掘与分析 （242）
16．8 基于可穿戴设备的居家医疗养老大数据分析系统 （243）
16．9 医疗健康大数据其他典型应用 （244）
本章小结 （245）
第17章 互联网金融大数据 （246）
17．1 互联网金融 （246）
17．1．1 互联网金融的概念 （246）
17．1．2 互联网金融的产生 （246）
17．1．3 互联网金融分类 （247）
17．1．4 互联网金融发展历程 （248）
17．1．5 互联网金融发展阶段 （251）
17．1．6 互联网金融发展趋势 （252）
17．2 大数据金融 （253）
17．3 金融大数据架构 （254）
17．3．1 金融大数据数据源 （255）
17．3．2 数据采集/清洗/转换 （255）
17．3．3 金融大数据存储 （255）
17．3．4 各种金融模型 （256）
17．3．5 各种大数据挖掘分析算法 （257）
17．3．6 各种大数据并行编程模型 （257）
17．3．7 各种大数据金融应用 （257）
17．4 大数据金融案例 （257）
本章小结 （258）
第18章 其他典型大数据 （259）
18．1 教育大数据 （259）
18．1．1 教育大数据平台架构 （259）
18．1．2 基于大数据的教育社区学生/教师个性化服务 （261）
18．1．3 基于大数据的教育社区学生行为建模与分析 （262）
18．1．4 基于大数据的教育社区教学规律分析 （262）
18．1．5 基于大数据的教育社区个性化教学 （262）
18．1．6 基于教育大数据的语意问答系统 （262）
18．2 电子商务大数据 （263）
18．2．1 电子商务大数据平台架构 （263）
18．2．2 电子商务虚假图片监测 （265）
18．2．3 电子商务产品个性化推荐 （265）
18．2．4 基于电子商务大数据的消费者行为分析 （266）
18．2．5 基于电子商务大数据的物流 （266）
18．2．6 电子商务实时大数据流规则处理 （266）
18．2．7 电子商务评估管理系统 （267）
18．3 互联网大数据 （267）
18．3．1 互联网大数据平台架构 （267）
18．3．2 互联网热点计算 （268）
18．3．3 互联网热点个性化推荐 （268）
18．3．4 互联网舆情监测 （268）
18．3．5 互联网热点趋势分析预测 （269）
18．3．6 互联网舆情预警应用 （269）
18．3．7 大型网络软件平台的数据采集与分析方案 （269）
18．4 能源大数据 （272）
18．4．1 石油大数据 （272）
18．4．2 智能电网大数据 （275）
18．5 交通大数据 （276）
18．6 宏观经济大数据 （278）
18．7 进出口食品安全监管大数据 （280）
18．7．1 基于大数据的进出口食品安全监管系统总体架构 （280）
18．7．2 基于大数据的进出口食品安全监测分析 （280）
18．7．3 基于海量语意规则的进出口食品社会应急分析 （281）
18．7．4 基于大数据的进出口食品溯源分析 （282）
18．7．5 基于大数据的进出口食品安全决策 （283）
本章小结 （283）
第19章 基于大数据的语意计算及典型应用 （284）
19．1 基于大数据的应用领域分析 （284）
19．1．1 基于大数据的社交网络领域应用分析 （284）
19．1．2 基于大数据的医疗领域应用分析 （285）
19．1．3 基于大数据的政府领域应用分析 （287）
19．1．4 基于大数据的金融领域应用分析 （289）
19．1．5 基于大数据的企业计算应用分析 （290）
19．2 语意搜索引擎 （291）
19．2．1 传统搜索引擎 （292）
19．2．2 语义搜索引擎（Semantic Search Engine） （293）
19．2．3 语意搜索引擎（Semantic+ Search Engine） （293）
19．2．4 语意搜索引擎（Semantic++ Search Engine） （295）
19．3 语意金融 （296）
19．4 语意旅游 （296）
19．5 语意电子商务 （297）
19．5．1 案例概述 （297）
19．5．2 校园社区网规则举例 （298）
19．5．3 优化的带流量的规则网 （302）
19．5．4 未经优化的带流量的规则网优化 （302）
19．5．5 规则网络代价计算 （305）
19．5．6 规则网络任务划分 （306）
19．5．7 规则子网划分 （308）
本章小结 （310）
第20章 大数据未来研究方向 （311）
参考文献 （316）
用户评价
我始终认为，“云数据库系统”是现代数据处理和存储的重要组成部分，而这本书在这一部分的详尽论述，着实让我耳目一新。它并没有仅仅停留在介绍云数据库的概念，而是深入探讨了其核心技术和架构设计。我尤其欣赏书中对分布式数据库原理的深入剖析，包括数据分片（Sharding）、数据复制（Replication）、一致性协议（如Paxos, Raft）以及分布式事务的处理。它解释了这些技术如何支撑云数据库实现高可用性、弹性伸缩和数据一致性。书中还对比分析了不同类型的云数据库，如行存储、列存储、文档数据库、图数据库等，并阐述了它们各自的优劣势以及适用场景。我特别关注书中关于“Serverless数据库”的介绍，它探讨了这种新型数据库模式如何通过自动化管理、按需付费等特性，进一步降低了数据库的使用和运维成本。此外，书中还详细介绍了云数据库在数据安全、备份恢复、容灾以及性能优化等方面的关键技术和策略。它让我认识到，云数据库的强大之处，在于其对底层复杂分布式系统的抽象和封装，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。这本书为我提供了一个系统性的视角来理解云数据库的运作机制，并帮助我更好地选择和使用适合自己业务需求的云数据库解决方案。
评分这本书的标题虽然显得有些宽泛，包含了“核心技术”、“基础理论”、“应用”、“云数据库”以及“并行编程”等多个大数据领域的重要方面，但实际翻阅之后，我发现它在“大数据基础理论分析”这一部分，给予了我意想不到的惊喜。我一直觉得，很多大数据书籍往往过于侧重工具和算法的应用，而忽略了其背后的理论支撑，这使得我们在遇到实际问题时，容易陷入“知其然不知其所以然”的困境。而这本书，恰恰弥补了我的这一盲点。它深入浅出地剖析了大数据产生的根源，例如数据爆炸的原因、数据特性的演变，以及这些特性对我们处理数据方式提出的挑战。书中关于数据模型、数据结构、数据分布等基础概念的讲解，不再是简单的定义堆砌，而是结合了历史发展和实际案例，让抽象的理论变得生动而易于理解。比如，在讲解分布式文件系统时，它并没有仅仅罗列HDFS的各个组件，而是详细阐述了为什么需要这样的架构，它解决了哪些传统文件系统无法解决的问题，以及CAP理论等分布式系统设计中的核心原则是如何体现在其中的。这种深挖理论的做法，让我对数据存储、数据处理的底层逻辑有了更清晰的认识。此外，书中对于算法的讲解，也摆脱了“拿来主义”的弊端，它会追溯到算法的数学原理，解释其核心思想和适用场景，甚至还会讨论其计算复杂度以及在大规模数据上的性能瓶颈。这一点尤其对我影响深远，让我不再仅仅是熟练地调用某个库函数，而是能够根据实际需求，选择最合适的算法，并对其进行优化。可以说，这本书为我构建了一个坚实的大数据理论基石，让我能够更自信、更深入地理解和应用大数据技术。
评分我一直认为，要深入理解大数据，就不能回避其“核心技术”。这本书恰恰在“核心技术”这一部分，给予了我相当详尽且具有洞察力的解读。市面上的书籍往往会罗列一大堆技术名词，例如Hadoop、Spark、Kafka、HBase等等，但很少能将它们之间的内在联系和技术演进脉络讲清楚。而这本书，则从底层架构出发，详细解析了构建大规模数据处理系统的关键技术。我特别赞赏它对分布式存储技术（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce和Spark）、流处理技术（如Kafka和Flink）、以及NoSQL数据库（如HBase）的深入分析。它不仅仅是介绍这些技术的功能，更是深入探讨了它们的设计哲学、关键算法、性能瓶颈以及它们之间是如何协同工作的。例如，在介绍Spark时，它不仅讲解了RDD的惰性求值和DAG调度，还深入剖析了内存计算的优势以及Shuffle过程的优化策略。在介绍Kafka时，它详细阐述了其作为分布式消息队列的架构，以及如何实现高吞吐量、低延迟的数据传输。书中还涉及了数据仓库、数据湖等概念，并分析了它们在大数据生态系统中的作用。更重要的是，它还对大数据技术的发展趋势进行了展望，例如人工智能与大数据的融合，以及Serverless在大数据领域的应用。总的来说，这本书为我构建了一个清晰的大数据核心技术体系图谱，让我能够更好地理解各种技术之间的相互关系，并为我选择和应用合适的技术提供了坚实的理论基础。
评分这本书中关于“大数据并行编程”的内容，是我最为看重也最具挑战性的一个部分。在我看来，大数据处理的效率很大程度上取决于能否有效地进行并行计算。书中并没有回避其复杂性，而是从基础概念入手，逐步深入。它首先讲解了并行计算的基本模型，例如同步与异步、共享内存与分布式内存，以及相关的通信原语。随后，重点介绍了Spark这样的分布式计算框架，并对其RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象进行了深入解析。我特别欣赏书中对Spark作业执行流程的详细描绘，包括DAG调度、任务划分、Shuffle过程以及结果的收集。这些细节对于理解Spark的性能瓶颈和进行优化至关重要。此外，书中还介绍了内存计算的优势，以及如何通过合理的数据分区和缓存策略来提升计算效率。我曾尝试过一些并行编程的库，但总觉得不得其法，而这本书则提供了一个系统性的框架，让我能够理解并行编程的思维方式。它还提及了一些更底层的并行计算技术，例如多线程编程和GPU计算，虽然篇幅不多，但为我打开了更广阔的视野。这本书让我认识到，掌握大数据并行编程，不仅仅是学会使用某个框架，更是要理解背后的计算原理，并能够针对具体问题设计高效的并行计算方案。
评分作为一个对“云数据库系统”这一主题尤为关注的读者，我在翻阅此书时，对其在这方面的阐述感到既满意又有所启发。市面上关于云数据库的书籍不少，但很多要么过于专注于某个具体的云厂商产品，要么流于表面，仅仅介绍一些概念性的东西。这本书则不然，它在“云数据库系统”这一部分，采取了一种更为宏观且深入的视角。它首先梳理了传统数据库系统在面对大数据挑战时的局限性，然后详细探讨了云原生数据库的设计理念和关键技术。我尤其欣赏书中对分布式事务、数据分片、副本同步、弹性伸缩等核心机制的讲解。它不仅解释了这些技术是如何工作的，还深入分析了它们背后的权衡与取舍，例如在一致性、可用性和分区容错性（CAP）之间的博弈，以及在不同场景下如何做出最优选择。书中还列举了不同类型的云数据库，如关系型云数据库、NoSQL云数据库（包括键值、文档、列族、图数据库等），并分析了它们各自的适用场景和优劣势。这为我理解如何根据业务需求选择合适的数据库提供了宝贵的参考。此外，书中还涉及到云数据库的安全、备份恢复、性能优化等方面的内容，这些都是实际应用中不可或缺的环节。我特别喜欢其中关于“数据湖”、“数据仓库”与“云数据库”之间关系的一段论述，它清晰地阐释了它们各自的角色定位，以及如何在统一的数据战略中协同工作。总的来说，这本书为我提供了一个系统性、全局性的视角来理解云数据库系统，让我能够跳出单一产品的限制，更全面地把握这一领域的发展趋势和技术精髓。
评分作为一名对“大数据基础理论分析”有浓厚兴趣的读者，我发现这本书在这方面的深入探讨，着实令人印象深刻。它并非简单地罗列大数据相关的技术词汇，而是着力于剖析大数据现象背后的根本原因以及支撑其发展的理论基石。书中对数据规模、数据速度、数据多样性等“V”特征的细致分析，让我对其对传统数据处理方式带来的颠覆有了更深刻的理解。我尤为欣赏的是，它并没有止步于描述这些特征，而是深入探讨了这些特征如何影响我们对数据进行存储、传输、处理和分析的策略。例如，在讲解分布式存储时，它会追溯到数据一致性、可用性和分区容错性（CAP）等核心理论，并详细阐述了不同的分布式存储方案是如何在这些理论之间进行权衡的。对数据模型和数据结构演进的阐述，也让我对如何在不同场景下选择或设计合适的数据结构有了更清晰的认识。书中对于复杂系统理论的引用，更是将大数据分析提升到了一个新的高度，让我认识到大数据处理不仅是技术问题，更是如何理解和管理复杂系统的问题。它让我明白，真正掌握大数据，需要对其背后的理论有深刻的理解，这才能在面对复杂问题时，做到游刃有余。
评分我一直对“大数据应用”这一主题抱有浓厚的兴趣，希望能够从中找到一些切实可行的实践指导。在这本书中，关于“大数据应用”的章节，恰恰满足了我的这一需求。它没有仅仅列举一些高大上的应用场景，而是深入剖析了几个典型的行业应用案例，并详细介绍了在这些案例中，大数据技术是如何被整合和应用的。我尤其喜欢它对“推荐系统”和“金融风控”两个领域的详细阐述。在推荐系统方面，它不仅介绍了协同过滤、基于内容的推荐等算法，更深入地分析了如何将用户行为数据、商品属性数据等进行有效的融合，以及如何利用实时数据流来更新推荐模型，实现个性化、精准化的推荐。在金融风控方面，它详细介绍了如何利用大数据技术来识别欺诈交易、评估信用风险，包括数据采集、特征工程、模型构建、实时监控等各个环节。书中还提及了在大数据应用过程中，数据治理、数据安全、合规性等重要问题，这些都是在实际落地过程中必须考虑的因素。它让我意识到，大数据应用并非仅仅是技术堆砌，而是一个涉及数据采集、处理、分析、建模、部署、监控等全生命周期的系统工程。书中还提供了一些实用的建议，关于如何从业务需求出发，选择合适的大数据技术栈，以及如何进行项目的规划和实施。这本书让我对大数据应用的理解，从“知道有哪些”提升到了“知道如何做”，为我未来的工作提供了宝贵的指导。
评分我一直觉得，学习大数据技术，最终是为了实现“应用”，而这本书在“大数据应用”方面的论述，给了我非常大的启发。它不仅仅是列举了一些模糊的应用场景，而是深入到具体的行业案例，并详细分析了大数据技术是如何在这些场景中发挥作用的。我尤其对书中关于“智慧城市”和“精准医疗”这两个案例的讲解印象深刻。在智慧城市方面，它详细阐述了如何利用城市运行的各种数据（交通、环境、能源、公共安全等）来优化城市管理、提升居民生活品质，包括数据采集、实时监控、预测分析、决策支持等多个环节。在精准医疗方面，它深入分析了如何利用基因组数据、电子病历、可穿戴设备数据等，来实现疾病的早期诊断、个性化治疗方案的制定，以及新药研发的加速。书中还提及了在这些应用中，数据隐私、数据安全、伦理道德等问题，以及如何通过技术和政策来加以解决。它让我意识到，大数据应用是一个复杂且多层面的过程，需要技术、业务、管理等多个方面的协同。书中还提供了一些关于如何进行大数据项目规划、需求分析、技术选型以及项目落地的实践建议，这对于我即将开始的大数据项目，提供了非常宝贵的指导。这本书让我看到了大数据技术在解决实际社会问题中的巨大潜力，并为我提供了实现这些潜力的具体路径。
评分作为一名对“大数据基础理论分析”这一部分尤为看重的读者，我必须说，这本书在这方面的内容，远远超出了我的预期。我一直在寻找一本能够深入剖析大数据背后原理的书籍，而不是仅仅停留在工具和算法的表面。这本书在这方面做得非常出色。它从根本上探讨了大数据为何会产生，以及它带来的挑战。书中对数据的“V”特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）的深入分析，不仅仅是概念的罗列，更是结合了实际的例子，阐述了这些特征对数据存储、处理、分析带来的具体影响。我特别喜欢它对数据模型和数据结构演进的讲解，从传统的结构化数据到半结构化、非结构化数据，以及在大数据时代，我们如何设计新的数据模型来适应这些变化。书中对分布式系统理论的讲解，也是我所期待的。它详细阐述了CAP理论、一致性模型、分布式事务等核心概念，并分析了这些理论如何指导大数据系统的设计。例如，在讲解分布式文件系统时，它会追溯到分布式存储的根本原理，以及如何通过数据冗余、分布式一致性协议来保证数据的可靠性和可用性。对算法的讲解，也同样如此，它会深入到算法的数学原理，以及在大规模数据上的计算复杂度和性能优化。这本书让我对大数据的理解，不再停留在“大数据”这个标签本身，而是能够深入到其底层原理和理论支撑，这对我解决实际问题，非常有帮助。
评分坦白说，我选择这本书的初衷，很大程度上是被“大数据并行编程”这个部分所吸引。我一直觉得，虽然大数据技术层出不穷，但最终的落地和实现，离不开高效的并行计算能力。许多时候，我们辛辛苦苦构建的模型，处理速度却不尽如人意，很大程度上就是因为并行化做得不够好。这本书在这一块的内容，并没有让我失望。它从基础的并行计算模型入手，比如MapReduce的原理，以及它如何在大规模数据集上实现高效的并行处理。我特别喜欢它对Spark的介绍，不仅仅是API的使用，更是深入讲解了Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象，以及其DAG调度机制、内存计算的优势。书中还详细阐述了Spark如何进行任务的划分、数据的分区、Shuffle过程的优化等，这些都是提升并行处理效率的关键。更让我惊喜的是，书中还提及了一些更底层的并行编程技术，例如多线程、多进程的原理，以及如何利用OpenMP、MPI等框架进行并行计算。虽然这些内容可能比Spark更具挑战性，但它让我看到了在大数据处理背后，更广阔的并行计算图景。书中还结合了实际的案例，展示了如何将并行编程的思想应用于数据清洗、特征提取、模型训练等各个环节，让我能够切实地感受到并行编程在提升大数据处理性能方面的巨大威力。这本书让我认识到，要真正掌握大数据，就必须掌握让计算“跑起来”的艺术，而并行编程正是这门艺术的核心。
相关图书
![感觉与知觉(第5版) [美]哈维·理查德·施夫曼 西安交通大学出版社 pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.qciss.net/11878383412/58e5b3cdN25500d95.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 图书大百科 版权所有