正版 大數據背後的核心技術 大數據基礎理論分析 大數據應用 雲數據庫係統 大數據並行編程 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張桂剛，李超，邢春曉著 著

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121302961

商品編碼：11276206994

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-01-01

頁數：340

字數：544000

商品參數

大數據背後的核心技術
	定價	65.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年01月
	開本	16開
	作者	張桂剛，李超，邢春曉 著
	裝幀	平裝
	頁數	340
	字數	544000
	ISBN編碼	9787121302961

 

內容介紹

本書分為三大部分，分彆為大數據基礎理論分析、基於海量語意規則的大數據流處理技術及大數據應用。 第—部分介紹大數據領域的主要基礎理論，包括大數據基本概念、可編程數據中心、雲文件係統、雲數據庫係統、大數據並行編程與分析模型、大數據智能計算算法、基於大數據的數據倉庫技術、大數據安全與隱私保護，以及基於大數據的語意軟件工程方法等。 第二部分介紹基於海量語意規則的大數據流處理技術，包括基於規則的大數據流處理介紹、語意規則描述模型、海量語意規則網及優化、海量語意規則處理算法及海量語意規則並行處理等。 第三部分主要介紹大數據的—些典型應用，包括：文化大數據、醫療健康大數據、互聯網金融大數據、教育大數據、電子商務大數據、互聯網大數據、能源大數據、交通大數據、宏觀經濟大數據、進齣口食品安全監管大數據、基於大數據的語意計算及典型應用（含語意搜索引擎、語意金融、語意旅遊規劃、基於海量語意規則的語意電子商務）。zui後探討瞭大數據未來的研究方嚮。

作者介紹

　　　　張桂剛：清華大學博士後，美國加州大學爾灣分校訪問學者，現為中國科學院自動化研究所副研究員，研究生導師。國傢公共文化服務體係建設專傢委員會委員，中國人工智能學會智能服務專業委員會委員，IEEE/ACM/中國自動化學會會員，中國計算機學會高級會員。BigMM/ICSC/ICRC（多媒體大數據/語義計算/機器人計算）三個國際會議的Workshop聯閤主席。主持或參與973、863、國傢科技支撐計劃、工信部民機專項、國傢自然基金等課題10餘個，發錶SCI/EI論文40餘篇，申請發明專利20餘項。主要研究方嚮：大數據、語意（義）計算、大飛機綜閤健康管理、圖計算。

　　　　李超：博士，副研究員，清華大學息技術研究院WEB 與軟件技術研究中心副主任，兼任金融大數據/智慧健康大數據兩聯閤研究中心副主任，中國計算機學會信息存儲技術專委委員，中國高等學校計算機教育研究會對外聯絡委員會委員，全國文影標（SAC/TC86/SC6）委員、全國信標委教育技術分技術委員會（TC28/SC36）委員、ISO/IEC JTC1 SC36 WG8 Learning Analytics Interoperability工作組專傢。發錶論文50餘篇、已授權專利10餘項。在海量數據存儲、組織與管理、分析，及其在教育/醫療/金融等領域的應用方麵有十餘年經驗。

　　　　邢春曉：清華大學信息技術研究院博導，副院長。主要研究領域包括：數據庫和數據倉庫，數據工程和知識工程，軟件工程，麵嚮智慧城市的教育、醫療、金融和政務的大數據關鍵技術研究等。發錶學術論文180多篇，其中SCI 20多篇、EI 100多篇，發明專利20餘項。

關聯推薦
適讀人群 ：計算機、軟件工程專業碩、博研究生，科研人員和欲深入瞭解大數據的企業傢。

大數據作為—門嶄新的學科，尚未形成完整的理論體係，仍存在許多關鍵問題尚待解決。 本書由業內實力派作者編著，與您—同探尋大數據背後的基礎理論與核心技術，並在剖析教育、醫療、金融、交通等典型應用的基礎上討論未來趨勢。

目錄

目 錄
第—部分 大數據基礎理論分析 （1）
第1章 大數據基本概念 （2）
1．1 大數據定義 （2）
1．2 大數據度量 （3）
1．2．1 大數據能耗度量 （3）
1．2．2 大數據計算能力度量 （4）
1．2．3 大數據的數據中心服務能力度量 （4）
1．2．4 大數據商業與社會價值度量 （4）
1．2．5 大數據冷熱度度量 （5）
1．3 語意計算的發展過程 （5）
1．3．1 語義計算（Semantic Computing） （5）
1．3．2 語意計算（Semantic+ Computing） （5）
1．3．3 語意計算（Semantic++ Computing） （6）
1．3．4 語意計算和大數據 （7）
1．4 大數據的語意理解 （8）
1．4．1 大數據資源語意存儲 （9）
1．4．2 大數據資源語意信息獲取 （9）
1．4．3 語意資源管理 （9）
1．4．4 大數據語意處理 （10）
1．4．5 大數據語意服務（語意分析/語意閤成等） （10）
1．4．6 大數據語意安全與隱私 （10）
1．4．7 語意接口 （10）
1．4．8 基於語意的大數據應用 （10）
1．5 大數據和雲計算 （11）
1．5．1 雲計算 （11）
1．5．2 大數據和雲計算的關係 （11）
本章小結 （12）
第2章 可編程數據中心 （13）
2．1 可編程數據中心體係架構 （13）
2．2 數據分配管理 （14）
2．2．1 數據分配管理原理 （14）
2．2．2 數據分配管理案例 （17）
2．3 異構數據節點分配管理 （19）
2．3．1 異構數據節點分配管理方法 （20）
2．3．2 異構數據節點服務能力計算方法 （22）
2．4 規則管理 （23）
2．4．1 規則 （23）
2．4．2 語意規則 （24）
2．4．3 海量語意規則管理架構 （24）
2．5 數據放置策略 （25）
2．5．1 榖歌的數據放置策略 （25）
2．5．2 Hadoop的數據放置策略 （26）
2．5．3 其他常用的數據放置策略 （26）
2．5．4 語意數據放置策略 （26）
2．6 可編程數據中心機房架構 （30）
本章小結 （30）
第3章 雲文件係統 （32）
3．1 常用雲文件係統綜述 （32）
3．2 語意雲文件係統SCFS （34）
3．2．1 SCFS係統架構 （34）
3．2．2 SCFS大小文件處理機製 （36）
3．2．3 數據—緻性保障 （40）
3．2．4 元數據集群管理技術 （40）
3．2．5 副本管理策略（負載均衡機製） （41）
本章小結 （44）
第4章 雲數據庫係統 （45）
4．1 常用雲數據庫係統綜述 （45）
4．2 語意雲數據庫係統SCloudDB （47）
4．2．1 SCloudDB係統架構 （47）
4．2．2 SCloudDB設計思路 （48）
4．2．3 SCloudDB的SRegion定位機製 （50）
4．2．4 多維及海量隨機查詢機製 （51）
4．2．5 支持多維及海量隨機查詢的語意搜索機製 （52）
4．2．6 大錶劃分方法 （54）
4．2．7 基於列族存儲及語意的大錶劃分機製 （56）
4．2．8 分布式同步關鍵技術 （57）
本章小結 （59）
第5章 大數據並行編程與分析模型 （60）
5．1 大數據並行編程與分析模型綜述 （60）
5．2 大數據並行編程與分析模型SemanMR （63）
5．2．1 SemanMR體係架構 （63）
5．2．2 SemanMR技術思路 （64）
5．3 SemanMR關鍵技術 （66）
5．3．1 基於語意的調度器關鍵技術 （66）
5．3．2 SemanMR的作業/任務狀態交互新規則 （68）
5．3．3 語意映射器關鍵技術 （69）
5．3．4 基於語意的作業調度器關鍵技術 （70）
5．3．5 基於語意的任務調度器關鍵技術 （73）
5．3．6 任務跟蹤器關鍵技術 （76）
5．4 SemanMR計算部分框架 （78）
5．5 SemanMR原理分析 （82）
5．5．1 SemanMR原理實現分析 （82）
5．5．2 SemanMR實現原理特點分析 （84）
5．6 基於SemanMR的大數據實時處理與分析實現技術 （88）
5．6．1 SemanMR實時架構 （88）
5．6．2 SemanMR的MapReduce網絡優化技術 （89）
本章小結 （94）
第6章 大數據智能計算算法 （95）
6．1 大數據智能計算算法架構 （95）
6．2 數據采集算法 （95）
6．2．1 管理信息係統數據采集 （96）
6．2．2 網絡信息數據采集 （96）
6．2．3 物理信息數據采集 （96）
6．3 數據預處理算法 （97）
6．4 數據挖掘算法 （99）
6．4．1 分類算法 （99）
6．4．2 聚類算法 （100）
6．4．3 關聯挖掘算法 （101）
6．4．4 推薦算法 （101）
6．5 復雜智能算法 （103）
6．5．1 大數據溯源算法 （103）
6．5．2 大數據的相關推薦算法 （105）
6．5．3 基於大數據的決策管理算法 （105）
6．5．4 基於模型的推理及預測算法 （106）
6．5．5 基於數據的推理及預測算法 （107）
6．5．6 基於規則的推理及預測算法 （109）
6．5．7 混閤推理及預測算法 （109）
本章小結 （109）
第7章 基於大數據的數據倉庫技術 （110）
7．1 Facebook中Hive采用的技術思路與存在問題分析 （110）

7．1．1 Hive采用的技術思路分析 （110）
7．1．2 Hive存在的問題分析 （111）
7．2 Yahoo!中Pig采用的技術思路與存在問題分析 （111）
7．2．1 Pig采用的技術思路分析 （111）
7．2．2 Pig存在的問題分析 （112）
7．3 未來數據倉庫架構需求分析 （113）
7．4 —種基於大數據的數據倉庫SemanDW （114）
本章小結 （114）
第8章 大數據安全與隱私保護 （115）
8．1 大數據安全模型BigData-PKI （115）
8．1．1 大數據安全體係結構 （115）
8．1．2 大數據安全模型BigData-PKI （116）
8．2 大數據安全協議BigData-Protocol （118）
8．3 大數據隱私 （120）
8．4 大數據的隱私提取方法 （121）
8．4．1 大數據的直接隱私提取方法 （121）
8．4．2 大數據的間接隱私提取方法 （121）
8．5 大數據隱私保護模型BigData-Privacy （122）
8．6 大數據共享信息與隱私信息融閤技術 （122）
8．6．1 大數據的共享信息與隱私信息融閤機製 （123）
8．6．2 大數據的共享信息與隱私信息融閤算法 （123）
8．6．3 大數據的共享信息與隱私信息融閤質量評價模型 （123）
8．7 雲環境下醫療大數據安全和隱私保護示範 （125）
8．7．1 雲環境下大數據安全和隱私保護架構 （125）
8．7．2 數據分割及安全機製 （127）
8．7．3 數據融閤及安全機製 （129）
8．7．4 基於隱私數據的查詢機製 （130）
8．7．5 數據完整性保障機製 （131）
8．8 海量電子病曆安全保護應用 （133）
本章小結 （134）
第9章 基於大數據的語意軟件工程方法 （135）
9．1 基於大數據的語意軟件工程體係架構 （136）
9．2 基於大數據的語意軟件編製 （136）
9．2．1 基於大數據的語意軟件編製方法 （136）
9．2．2 基於大數據的語意軟件編製方法設計思路 （137）
9．2．3 復雜的SemanPL程序編程實現原理分析 （138）
9．2．4 基於大數據的語意編程語言SemanPL （139）
9．2．5 SemanPL編譯器原理分析 （141）

9．3 基於大數據的語意軟件測試 （143）
9．4 基於大數據的語意軟件驗證 （143）
9．5 基於大數據的語意軟件工程方法的語意軟件係統應用 （144）
本章小結 （144）
第二部分 基於海量語意規則的大數據流處理技術 （145）
第10章 基於規則的大數據流處理介紹 （147）
10．1 基於規則的大數據流 （147）
10．1．1 基於規則的大數據流應用背景 （147）
10．1．2 基於規則的大數據流應用意義 （148）
10．2 大數據流的規則處理技術國內外研究現狀 （149）
10．3 存在的問題總結與分析 （153）
本章小結 （154）
第11章 語意規則描述模型 （155）
11．1 規則錶示方法 （155）
11．2 規則節點圖形化符號錶示模型 （155）
11．2．1 非計算規則節點 （156）
11．2．2 計算規則節點 （156）
11．3 規則粒度 （158）
11．4 規則節點流量分析 （159）
11．5 計算規則節點計算代價分析 （163）
本章小結 （167）
第12章 海量語意規則網及優化 （168）
12．1 海量語意規則網概述 （168）
12．2 海量語意規則網維護 （169）
12．2．1 海量語意規則網增量集成 （169）
12．2．2 刪除規則節點時的規則網維護 （170）
12．3 海量語意規則網優化方法 （171）
12．3．1 基於規則閤並的優化方法 （171）
12．3．2 規則模塊等價變換的優化方法 （173）
本章小結 （183）
第13章 海量語意規則處理算法 （184）
13．1 傳統規則處理算法存在的問題 （184）
13．2 海量語意規則模式匹配模型 （185）
13．2．1 海量語意規則模式匹配模型體係結構 （185）
13．2．2 概念與介紹 （186）
13．2．3 模式網絡存儲組織 （186）
13．2．4 海量語意規則模式匹配算法 （188）
13．3 海量語意規則模式匹配算法特點 （192）
13．4 海量語意規則網運行處理機製 （195）
本章小結 （198）
第14章 海量語意規則並行處理 （199）
14．1 海量語意規則並行處理麵臨的問題 （199）
14．2 海量語意規則並行處理機製 （200）
14．2．1 海量語意規則並行處理機製GAPCM概述 （200）
14．2．2 海量語意規則子網生成 （201）
14．2．3 海量語意規則網計算代價預分配 （202）
14．2．4 海量語意規則網通信 （219）
14．2．5 映射分配 （220）
本章小結 （221）
第三部分 大數據應用 （223）
第15章 文化大數據 （224）
15．1 文化大數據的意義 （224）
15．2 文化大數據關鍵技術平颱架構 （225）
15．3 文化大數據資源層 （226）
15．4 文化大數據綜閤平颱層 （227）
15．5 基於文化大數據的應用 （228）
15．6 文化大數據雲管理係統 （232）
本章小結 （234）
第16章 醫療健康大數據 （235）
16．1 醫療健康大數據 （235）
16．2 醫療健康大數據平颱架構 （235）
16．3 醫療健康大數據共享平颱 （237）
16．3．1 集中式醫療健康大數據共享平颱 （237）
16．3．2 分散式醫療健康大數據共享平颱 （238）
16．4 醫療健康大數據分散式架構資源集成方法 （239）
16．5 醫療健康大數據數據安全保護機製 （241）
16．6 醫療健康大數據隱私保護機製 （241）
16．7 醫療健康大數據挖掘與分析 （242）
16．8 基於可穿戴設備的居傢醫療養老大數據分析係統 （243）
16．9 醫療健康大數據其他典型應用 （244）
本章小結 （245）
第17章 互聯網金融大數據 （246）
17．1 互聯網金融 （246）
17．1．1 互聯網金融的概念 （246）
17．1．2 互聯網金融的産生 （246）
17．1．3 互聯網金融分類 （247）

17．1．4 互聯網金融發展曆程 （248）
17．1．5 互聯網金融發展階段 （251）
17．1．6 互聯網金融發展趨勢 （252）
17．2 大數據金融 （253）
17．3 金融大數據架構 （254）
17．3．1 金融大數據數據源 （255）
17．3．2 數據采集/清洗/轉換 （255）
17．3．3 金融大數據存儲 （255）
17．3．4 各種金融模型 （256）
17．3．5 各種大數據挖掘分析算法 （257）
17．3．6 各種大數據並行編程模型 （257）
17．3．7 各種大數據金融應用 （257）
17．4 大數據金融案例 （257）
本章小結 （258）
第18章 其他典型大數據 （259）
18．1 教育大數據 （259）
18．1．1 教育大數據平颱架構 （259）
18．1．2 基於大數據的教育社區學生/教師個性化服務 （261）
18．1．3 基於大數據的教育社區學生行為建模與分析 （262）
18．1．4 基於大數據的教育社區教學規律分析 （262）
18．1．5 基於大數據的教育社區個性化教學 （262）
18．1．6 基於教育大數據的語意問答係統 （262）
18．2 電子商務大數據 （263）
18．2．1 電子商務大數據平颱架構 （263）
18．2．2 電子商務虛假圖片監測 （265）
18．2．3 電子商務産品個性化推薦 （265）
18．2．4 基於電子商務大數據的消費者行為分析 （266）
18．2．5 基於電子商務大數據的物流 （266）
18．2．6 電子商務實時大數據流規則處理 （266）
18．2．7 電子商務評估管理係統 （267）
18．3 互聯網大數據 （267）
18．3．1 互聯網大數據平颱架構 （267）
18．3．2 互聯網熱點計算 （268）
18．3．3 互聯網熱點個性化推薦 （268）
18．3．4 互聯網輿情監測 （268）
18．3．5 互聯網熱點趨勢分析預測 （269）
18．3．6 互聯網輿情預警應用 （269）
18．3．7 大型網絡軟件平颱的數據采集與分析方案 （269）
18．4 能源大數據 （272）
18．4．1 石油大數據 （272）
18．4．2 智能電網大數據 （275）
18．5 交通大數據 （276）
18．6 宏觀經濟大數據 （278）
18．7 進齣口食品安全監管大數據 （280）
18．7．1 基於大數據的進齣口食品安全監管係統總體架構 （280）
18．7．2 基於大數據的進齣口食品安全監測分析 （280）
18．7．3 基於海量語意規則的進齣口食品社會應急分析 （281）
18．7．4 基於大數據的進齣口食品溯源分析 （282）
18．7．5 基於大數據的進齣口食品安全決策 （283）
本章小結 （283）
第19章 基於大數據的語意計算及典型應用 （284）
19．1 基於大數據的應用領域分析 （284）
19．1．1 基於大數據的社交網絡領域應用分析 （284）
19．1．2 基於大數據的醫療領域應用分析 （285）
19．1．3 基於大數據的政府領域應用分析 （287）
19．1．4 基於大數據的金融領域應用分析 （289）
19．1．5 基於大數據的企業計算應用分析 （290）
19．2 語意搜索引擎 （291）
19．2．1 傳統搜索引擎 （292）
19．2．2 語義搜索引擎（Semantic Search Engine） （293）
19．2．3 語意搜索引擎（Semantic+ Search Engine） （293）
19．2．4 語意搜索引擎（Semantic++ Search Engine） （295）
19．3 語意金融 （296）
19．4 語意旅遊 （296）
19．5 語意電子商務 （297）
19．5．1 案例概述 （297）
19．5．2 校園社區網規則舉例 （298）
19．5．3 優化的帶流量的規則網 （302）
19．5．4 未經優化的帶流量的規則網優化 （302）
19．5．5 規則網絡代價計算 （305）
19．5．6 規則網絡任務劃分 （306）
19．5．7 規則子網劃分 （308）
本章小結 （310）
第20章 大數據未來研究方嚮 （311）
參考文獻 （316）

《海量數據時代：洞悉技術脈絡，解鎖商業價值》 在這信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步與商業革新的核心引擎。從精準營銷到智能製造，從智慧醫療到金融風控，海量數據的湧現與深度挖掘，正在以前所未有的方式重塑我們的生活與工作。然而，在這看似唾手可得的數據浪潮之下，隱藏著一套復雜而精妙的技術體係，它支撐著數據的采集、存儲、處理、分析與應用，是理解並駕馭這一時代浪潮的基石。 本書並非僅僅羅列零散的技術名詞，而是旨在為您勾勒齣一幅宏大而清晰的“大數據”全景圖。我們將深入探尋那些支撐起海量數據運轉的“幕後英雄”——那些奠定理論基礎的核心技術。這不僅是一次對技術原理的刨根問底，更是一次對未來可能性的預判與探索。 第一部分：大數據基石——理論的深度解析 在您手中捧著的，是一把鑰匙，它將開啓您對大數據最本質的理解之門。我們不會止步於錶麵化的概念解釋，而是要深入剖析那些支撐起整個大數據生態的基石理論。 數據模型與架構的演進： 從傳統的結構化數據模型，到半結構化、非結構化數據的挑戰，我們將梳理數據存儲與管理的演進邏輯。理解關係型數據庫與NoSQL數據庫在設計理念上的根本差異，探討鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫以及圖數據庫各自的優勢與適用場景。這不僅僅是數據庫技術的迭代，更是應對數據多樣性與規模化增長的智慧結晶。我們將深入研究CAP定理及其對分布式係統設計的深遠影響，理解一緻性、可用性與分區容錯性之間的權衡，這對於構建健壯可靠的大數據係統至關重要。 分布式計算原理： 海量數據的處理，絕非單機所能企及。本書將聚焦分布式計算的核心思想。您將理解MapReduce模型如何優雅地解決大規模數據並行處理的難題，其“分而治之”的思想在今日依然擁有強大的生命力。我們將剖析其工作流程、核心組件以及優化策略，並進一步探討更現代的流式計算框架，如Apache Spark，其在內存計算和迭代算法上的優勢，以及如何實現更低延遲的數據處理。 數據存儲與管理： 麵對TB、PB乃至EB級彆的數據，傳統的存儲方式已難以為繼。我們將深入探討分布式文件係統（如HDFS）的設計理念，理解其高可用性、容錯性以及數據冗餘策略。此外，對數據倉庫、數據湖等概念的演進也將進行詳細闡述，分析它們在數據整閤、存儲和分析方麵的不同側重，以及如何為不同類型的數據分析需求提供支持。 並行計算與算法： 大數據處理的效率，離不開高效的並行計算和算法。我們將探討並行算法的設計原則，如何將問題分解，並在多個處理器上協同計算。這包括對同步與異步通信機製的理解，以及如何避免和解決分布式係統中的常見問題，如死鎖和競態條件。 第二部分：技術驅動——核心引擎的深度剖析 理論是骨架，而技術則是支撐起大數據運作的血肉。本部分將為您一一揭示那些驅動大數據發展的核心技術，讓您知其然，更知其所以然。 分布式存儲技術： 在HDFS之外，我們還將深入考察其他重要的分布式存儲解決方案，例如Amazon S3、Ceph等，分析它們的架構特點、性能優勢以及在不同應用場景下的錶現。理解對象存儲、塊存儲、文件存儲等不同存儲範式的差異，以及它們如何共同構建起靈活且可擴展的數據基礎設施。 分布式計算框架： 除瞭MapReduce和Spark，我們還將觸及其他重要的計算框架，例如Apache Flink在流處理領域的卓越錶現，以及其在事件時間、水印等概念上的創新。對於批處理和流處理的融閤，以及實時數據分析的需求，這些框架提供瞭強大的技術支撐。 數據倉庫與數據湖技術： 深入剖析現代數據倉庫（如Snowflake、BigQuery）和數據湖（如Delta Lake、Apache Hudi）的技術細節。理解它們在數據治理、Schema演進、ACID事務支持等方麵的進步，以及如何為企業提供更靈活、高效的數據分析平颱。 NoSQL數據庫的細枝末節： 我們將不止步於對NoSQL數據庫種類的介紹，而是深入探討其底層實現原理。例如，理解Cassandra的分布式架構和Tunable Consistency，Redis的高性能內存存儲機製，MongoDB的文檔模型和索引優化策略。這些細節將幫助您根據具體需求選擇最閤適的數據庫技術。 數據處理流水綫與ETL/ELT： 數據從采集到最終價值的體現，離不開精密的“流水綫”。我們將詳細闡述數據采集、清洗、轉換、加載（ETL）以及加載、轉換、清洗（ELT）的完整流程。深入探討各種數據集成工具和技術，以及如何構建可伸縮、高容錯的數據處理管道。 第三部分：應用落地——價值實現的驅動力 再先進的技術，若不能轉化為實際的價值，終究是空中樓閣。本部分將聚焦大數據在各個領域的落地應用，讓您看到技術如何驅動商業模式的創新與社會問題的解決。 智能推薦係統： 從電商平颱的商品推薦，到內容平颱的資訊推送，推薦係統已經深入到我們生活的方方麵麵。我們將剖析協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等主流推薦算法的原理，以及如何利用海量用戶行為數據和物品特徵數據，構建個性化、精準化的推薦引擎。 金融風險管理： 在金融領域，大數據扮演著至關重要的角色。我們將探討如何利用大數據技術進行欺詐檢測、信用評分、反洗錢等。理解機器學習模型在識彆異常交易、預測客戶違約風險方麵的應用，以及實時數據分析在金融風控中的價值。 智慧醫療與精準醫療： 大數據正在深刻改變醫療健康行業。我們將深入研究如何通過分析病患的電子病曆、基因組數據、穿戴設備數據等，實現疾病的早期預警、輔助診斷以及個性化治療方案的製定。理解大數據在藥物研發、流行病預測等方麵的潛力。 智能製造與工業互聯網： 在製造業領域，大數據驅動著生産過程的優化與智能化。我們將探討如何通過傳感器數據、設備運行數據等，實現設備故障預測、生産流程優化、質量控製自動化，從而提升生産效率和産品質量。 城市交通與智慧城市： 交通擁堵、環境汙染等城市挑戰，正通過大數據分析得到有效緩解。我們將研究如何利用車輛軌跡數據、傳感器數據等，優化交通信號燈控製、規劃公共交通路綫、預測交通流量，從而構建更智慧、更宜居的城市。 新興應用場景探索： 除瞭上述經典應用，我們還將目光投嚮前沿領域，例如自然語言處理（NLP）在文本挖掘、情感分析、智能客服中的應用，計算機視覺（CV）在圖像識彆、人像分析、自動駕駛中的突破，以及如何將這些技術與海量數據結閤，創造新的價值。 第四部分：數據庫係統——數據管理的新維度 在海量數據的時代，數據庫係統作為數據的“心髒”，其重要性不言而喻。本部分將帶您深入理解各種現代數據庫係統，它們是如何應對大數據挑戰，並為上層應用提供強大支持的。 關係型數據庫的演進與優化： 盡管NoSQL蓬勃發展，但傳統關係型數據庫在許多場景下依然不可或缺。我們將探討現代關係型數據庫在分布式、高可用性、性能優化等方麵的最新進展，以及它們如何與大數據生態協同工作。 NoSQL數據庫的深入解析： 對鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫等進行更細緻的分類與解讀，深入理解其各自的設計哲學、數據模型、查詢語言以及在分布式環境下的擴展性。 NewSQL數據庫的崛起： 探討NewSQL數據庫如何試圖融閤關係型數據庫的ACID特性與NoSQL數據庫的可擴展性，為需要高並發事務處理與海量數據存儲的場景提供解決方案。 雲數據庫服務： 隨著雲計算的普及，雲數據庫已成為企業部署與管理數據的重要方式。我們將深入解析主流雲服務商提供的數據庫産品，包括其架構特點、服務模式、成本效益以及在彈性伸縮、高可用性、數據安全等方麵的優勢。理解數據庫即服務（DBaaS）模式的價值，以及如何利用雲端優勢簡化數據庫的管理與維護。 第五部分：並行編程——釋放計算潛能 要真正駕馭大數據，掌握高效的並行編程能力是關鍵。本部分將聚焦於如何編寫能夠充分利用多核處理器和分布式集群能力的程序，將理論轉化為高效的計算實踐。 並行編程模型與範式： 介紹共享內存模型（如OpenMP）與消息傳遞模型（如MPI）的區彆與適用場景，以及如何利用這些模型編寫能夠進行並行計算的程序。 並發與同步機製： 深入理解綫程、進程、鎖、信號量等並發控製原語，以及如何避免並發編程中常見的死鎖、活鎖、競態條件等問題。 分布式編程框架： 詳細介紹Apache Spark、Apache Flink等分布式計算框架的編程接口與API，學習如何使用這些框架進行大規模數據的分布式處理，包括RDD/DataFrame/Dataset的操作、Spark SQL、Spark Streaming等。 性能調優與優化： 學習如何分析並行程序的性能瓶頸，並采取有效的優化策略，例如任務劃分、數據分區、緩存策略、網絡通信優化等，以最大化計算效率。 實際案例與實踐： 通過具體的代碼示例和實踐項目，演示如何將並行編程技術應用於實際的大數據處理場景，例如大規模數據分析、機器學習模型訓練、實時數據處理等。 本書的獨特價值： 我們相信，理解大數據，不僅僅是掌握技術工具，更重要的是理解技術背後的邏輯與趨勢。本書緻力於： 理論與實踐的深度結閤： 每一項技術都將建立在堅實的理論基礎之上，並輔以豐富的實踐案例，讓您在理解原理的同時，也能掌握實際操作。 體係化的知識梳理： 我們力求將零散的技術知識點串聯成一條清晰的知識鏈條，幫助您建立起對大數據技術整體的認知框架。 麵嚮未來的前瞻性： 在介紹現有技術的同時，我們也關注大數據領域的未來發展趨勢，為您提供前瞻性的視角。 精煉的語言與清晰的邏輯： 我們力求用精煉、易懂的語言，清晰地闡述復雜的技術概念，讓您在閱讀過程中感受到流暢與啓發。 無論您是希望深入瞭解大數據核心技術的技術愛好者，還是正在進行大數據項目落地的工程師，亦或是渴望利用數據驅動業務增長的企業決策者，本書都將是您不可或缺的指引。翻開它，您將不僅僅是閱讀一本技術書籍，更是踏上瞭一段探索數據無限可能性的旅程。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我選擇這本書的初衷，很大程度上是被“大數據並行編程”這個部分所吸引。我一直覺得，雖然大數據技術層齣不窮，但最終的落地和實現，離不開高效的並行計算能力。許多時候，我們辛辛苦苦構建的模型，處理速度卻不盡如人意，很大程度上就是因為並行化做得不夠好。這本書在這一塊的內容，並沒有讓我失望。它從基礎的並行計算模型入手，比如MapReduce的原理，以及它如何在大規模數據集上實現高效的並行處理。我特彆喜歡它對Spark的介紹，不僅僅是API的使用，更是深入講解瞭Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象，以及其DAG調度機製、內存計算的優勢。書中還詳細闡述瞭Spark如何進行任務的劃分、數據的分區、Shuffle過程的優化等，這些都是提升並行處理效率的關鍵。更讓我驚喜的是，書中還提及瞭一些更底層的並行編程技術，例如多綫程、多進程的原理，以及如何利用OpenMP、MPI等框架進行並行計算。雖然這些內容可能比Spark更具挑戰性，但它讓我看到瞭在大數據處理背後，更廣闊的並行計算圖景。書中還結閤瞭實際的案例，展示瞭如何將並行編程的思想應用於數據清洗、特徵提取、模型訓練等各個環節，讓我能夠切實地感受到並行編程在提升大數據處理性能方麵的巨大威力。這本書讓我認識到，要真正掌握大數據，就必須掌握讓計算“跑起來”的藝術，而並行編程正是這門藝術的核心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題雖然顯得有些寬泛，包含瞭“核心技術”、“基礎理論”、“應用”、“雲數據庫”以及“並行編程”等多個大數據領域的重要方麵，但實際翻閱之後，我發現它在“大數據基礎理論分析”這一部分，給予瞭我意想不到的驚喜。我一直覺得，很多大數據書籍往往過於側重工具和算法的應用，而忽略瞭其背後的理論支撐，這使得我們在遇到實際問題時，容易陷入“知其然不知其所以然”的睏境。而這本書，恰恰彌補瞭我的這一盲點。它深入淺齣地剖析瞭大數據産生的根源，例如數據爆炸的原因、數據特性的演變，以及這些特性對我們處理數據方式提齣的挑戰。書中關於數據模型、數據結構、數據分布等基礎概念的講解，不再是簡單的定義堆砌，而是結閤瞭曆史發展和實際案例，讓抽象的理論變得生動而易於理解。比如，在講解分布式文件係統時，它並沒有僅僅羅列HDFS的各個組件，而是詳細闡述瞭為什麼需要這樣的架構，它解決瞭哪些傳統文件係統無法解決的問題，以及CAP理論等分布式係統設計中的核心原則是如何體現在其中的。這種深挖理論的做法，讓我對數據存儲、數據處理的底層邏輯有瞭更清晰的認識。此外，書中對於算法的講解，也擺脫瞭“拿來主義”的弊端，它會追溯到算法的數學原理，解釋其核心思想和適用場景，甚至還會討論其計算復雜度以及在大規模數據上的性能瓶頸。這一點尤其對我影響深遠，讓我不再僅僅是熟練地調用某個庫函數，而是能夠根據實際需求，選擇最閤適的算法，並對其進行優化。可以說，這本書為我構建瞭一個堅實的大數據理論基石，讓我能夠更自信、更深入地理解和應用大數據技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習大數據技術，最終是為瞭實現“應用”，而這本書在“大數據應用”方麵的論述，給瞭我非常大的啓發。它不僅僅是列舉瞭一些模糊的應用場景，而是深入到具體的行業案例，並詳細分析瞭大數據技術是如何在這些場景中發揮作用的。我尤其對書中關於“智慧城市”和“精準醫療”這兩個案例的講解印象深刻。在智慧城市方麵，它詳細闡述瞭如何利用城市運行的各種數據（交通、環境、能源、公共安全等）來優化城市管理、提升居民生活品質，包括數據采集、實時監控、預測分析、決策支持等多個環節。在精準醫療方麵，它深入分析瞭如何利用基因組數據、電子病曆、可穿戴設備數據等，來實現疾病的早期診斷、個性化治療方案的製定，以及新藥研發的加速。書中還提及瞭在這些應用中，數據隱私、數據安全、倫理道德等問題，以及如何通過技術和政策來加以解決。它讓我意識到，大數據應用是一個復雜且多層麵的過程，需要技術、業務、管理等多個方麵的協同。書中還提供瞭一些關於如何進行大數據項目規劃、需求分析、技術選型以及項目落地的實踐建議，這對於我即將開始的大數據項目，提供瞭非常寶貴的指導。這本書讓我看到瞭大數據技術在解決實際社會問題中的巨大潛力，並為我提供瞭實現這些潛力的具體路徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書中關於“大數據並行編程”的內容，是我最為看重也最具挑戰性的一個部分。在我看來，大數據處理的效率很大程度上取決於能否有效地進行並行計算。書中並沒有迴避其復雜性，而是從基礎概念入手，逐步深入。它首先講解瞭並行計算的基本模型，例如同步與異步、共享內存與分布式內存，以及相關的通信原語。隨後，重點介紹瞭Spark這樣的分布式計算框架，並對其RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象進行瞭深入解析。我特彆欣賞書中對Spark作業執行流程的詳細描繪，包括DAG調度、任務劃分、Shuffle過程以及結果的收集。這些細節對於理解Spark的性能瓶頸和進行優化至關重要。此外，書中還介紹瞭內存計算的優勢，以及如何通過閤理的數據分區和緩存策略來提升計算效率。我曾嘗試過一些並行編程的庫，但總覺得不得其法，而這本書則提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠理解並行編程的思維方式。它還提及瞭一些更底層的並行計算技術，例如多綫程編程和GPU計算，雖然篇幅不多，但為我打開瞭更廣闊的視野。這本書讓我認識到，掌握大數據並行編程，不僅僅是學會使用某個框架，更是要理解背後的計算原理，並能夠針對具體問題設計高效的並行計算方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對“大數據基礎理論分析”有濃厚興趣的讀者，我發現這本書在這方麵的深入探討，著實令人印象深刻。它並非簡單地羅列大數據相關的技術詞匯，而是著力於剖析大數據現象背後的根本原因以及支撐其發展的理論基石。書中對數據規模、數據速度、數據多樣性等“V”特徵的細緻分析，讓我對其對傳統數據處理方式帶來的顛覆有瞭更深刻的理解。我尤為欣賞的是，它並沒有止步於描述這些特徵，而是深入探討瞭這些特徵如何影響我們對數據進行存儲、傳輸、處理和分析的策略。例如，在講解分布式存儲時，它會追溯到數據一緻性、可用性和分區容錯性（CAP）等核心理論，並詳細闡述瞭不同的分布式存儲方案是如何在這些理論之間進行權衡的。對數據模型和數據結構演進的闡述，也讓我對如何在不同場景下選擇或設計閤適的數據結構有瞭更清晰的認識。書中對於復雜係統理論的引用，更是將大數據分析提升到瞭一個新的高度，讓我認識到大數據處理不僅是技術問題，更是如何理解和管理復雜係統的問題。它讓我明白，真正掌握大數據，需要對其背後的理論有深刻的理解，這纔能在麵對復雜問題時，做到遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對“大數據基礎理論分析”這一部分尤為看重的讀者，我必須說，這本書在這方麵的內容，遠遠超齣瞭我的預期。我一直在尋找一本能夠深入剖析大數據背後原理的書籍，而不是僅僅停留在工具和算法的錶麵。這本書在這方麵做得非常齣色。它從根本上探討瞭大數據為何會産生，以及它帶來的挑戰。書中對數據的“V”特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）的深入分析，不僅僅是概念的羅列，更是結閤瞭實際的例子，闡述瞭這些特徵對數據存儲、處理、分析帶來的具體影響。我特彆喜歡它對數據模型和數據結構演進的講解，從傳統的結構化數據到半結構化、非結構化數據，以及在大數據時代，我們如何設計新的數據模型來適應這些變化。書中對分布式係統理論的講解，也是我所期待的。它詳細闡述瞭CAP理論、一緻性模型、分布式事務等核心概念，並分析瞭這些理論如何指導大數據係統的設計。例如，在講解分布式文件係統時，它會追溯到分布式存儲的根本原理，以及如何通過數據冗餘、分布式一緻性協議來保證數據的可靠性和可用性。對算法的講解，也同樣如此，它會深入到算法的數學原理，以及在大規模數據上的計算復雜度和性能優化。這本書讓我對大數據的理解，不再停留在“大數據”這個標簽本身，而是能夠深入到其底層原理和理論支撐，這對我解決實際問題，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“大數據應用”這一主題抱有濃厚的興趣，希望能夠從中找到一些切實可行的實踐指導。在這本書中，關於“大數據應用”的章節，恰恰滿足瞭我的這一需求。它沒有僅僅列舉一些高大上的應用場景，而是深入剖析瞭幾個典型的行業應用案例，並詳細介紹瞭在這些案例中，大數據技術是如何被整閤和應用的。我尤其喜歡它對“推薦係統”和“金融風控”兩個領域的詳細闡述。在推薦係統方麵，它不僅介紹瞭協同過濾、基於內容的推薦等算法，更深入地分析瞭如何將用戶行為數據、商品屬性數據等進行有效的融閤，以及如何利用實時數據流來更新推薦模型，實現個性化、精準化的推薦。在金融風控方麵，它詳細介紹瞭如何利用大數據技術來識彆欺詐交易、評估信用風險，包括數據采集、特徵工程、模型構建、實時監控等各個環節。書中還提及瞭在大數據應用過程中，數據治理、數據安全、閤規性等重要問題，這些都是在實際落地過程中必須考慮的因素。它讓我意識到，大數據應用並非僅僅是技術堆砌，而是一個涉及數據采集、處理、分析、建模、部署、監控等全生命周期的係統工程。書中還提供瞭一些實用的建議，關於如何從業務需求齣發，選擇閤適的大數據技術棧，以及如何進行項目的規劃和實施。這本書讓我對大數據應用的理解，從“知道有哪些”提升到瞭“知道如何做”，為我未來的工作提供瞭寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對“雲數據庫係統”這一主題尤為關注的讀者，我在翻閱此書時，對其在這方麵的闡述感到既滿意又有所啓發。市麵上關於雲數據庫的書籍不少，但很多要麼過於專注於某個具體的雲廠商産品，要麼流於錶麵，僅僅介紹一些概念性的東西。這本書則不然，它在“雲數據庫係統”這一部分，采取瞭一種更為宏觀且深入的視角。它首先梳理瞭傳統數據庫係統在麵對大數據挑戰時的局限性，然後詳細探討瞭雲原生數據庫的設計理念和關鍵技術。我尤其欣賞書中對分布式事務、數據分片、副本同步、彈性伸縮等核心機製的講解。它不僅解釋瞭這些技術是如何工作的，還深入分析瞭它們背後的權衡與取捨，例如在一緻性、可用性和分區容錯性（CAP）之間的博弈，以及在不同場景下如何做齣最優選擇。書中還列舉瞭不同類型的雲數據庫，如關係型雲數據庫、NoSQL雲數據庫（包括鍵值、文檔、列族、圖數據庫等），並分析瞭它們各自的適用場景和優劣勢。這為我理解如何根據業務需求選擇閤適的數據庫提供瞭寶貴的參考。此外，書中還涉及到雲數據庫的安全、備份恢復、性能優化等方麵的內容，這些都是實際應用中不可或缺的環節。我特彆喜歡其中關於“數據湖”、“數據倉庫”與“雲數據庫”之間關係的一段論述，它清晰地闡釋瞭它們各自的角色定位，以及如何在統一的數據戰略中協同工作。總的來說，這本書為我提供瞭一個係統性、全局性的視角來理解雲數據庫係統，讓我能夠跳齣單一産品的限製，更全麵地把握這一領域的發展趨勢和技術精髓。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要深入理解大數據，就不能迴避其“核心技術”。這本書恰恰在“核心技術”這一部分，給予瞭我相當詳盡且具有洞察力的解讀。市麵上的書籍往往會羅列一大堆技術名詞，例如Hadoop、Spark、Kafka、HBase等等，但很少能將它們之間的內在聯係和技術演進脈絡講清楚。而這本書，則從底層架構齣發，詳細解析瞭構建大規模數據處理係統的關鍵技術。我特彆贊賞它對分布式存儲技術（如HDFS）、分布式計算框架（如MapReduce和Spark）、流處理技術（如Kafka和Flink）、以及NoSQL數據庫（如HBase）的深入分析。它不僅僅是介紹這些技術的功能，更是深入探討瞭它們的設計哲學、關鍵算法、性能瓶頸以及它們之間是如何協同工作的。例如，在介紹Spark時，它不僅講解瞭RDD的惰性求值和DAG調度，還深入剖析瞭內存計算的優勢以及Shuffle過程的優化策略。在介紹Kafka時，它詳細闡述瞭其作為分布式消息隊列的架構，以及如何實現高吞吐量、低延遲的數據傳輸。書中還涉及瞭數據倉庫、數據湖等概念，並分析瞭它們在大數據生態係統中的作用。更重要的是，它還對大數據技術的發展趨勢進行瞭展望，例如人工智能與大數據的融閤，以及Serverless在大數據領域的應用。總的來說，這本書為我構建瞭一個清晰的大數據核心技術體係圖譜，讓我能夠更好地理解各種技術之間的相互關係，並為我選擇和應用閤適的技術提供瞭堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

我始終認為，“雲數據庫係統”是現代數據處理和存儲的重要組成部分，而這本書在這一部分的詳盡論述，著實讓我耳目一新。它並沒有僅僅停留在介紹雲數據庫的概念，而是深入探討瞭其核心技術和架構設計。我尤其欣賞書中對分布式數據庫原理的深入剖析，包括數據分片（Sharding）、數據復製（Replication）、一緻性協議（如Paxos, Raft）以及分布式事務的處理。它解釋瞭這些技術如何支撐雲數據庫實現高可用性、彈性伸縮和數據一緻性。書中還對比分析瞭不同類型的雲數據庫，如行存儲、列存儲、文檔數據庫、圖數據庫等，並闡述瞭它們各自的優劣勢以及適用場景。我特彆關注書中關於“Serverless數據庫”的介紹，它探討瞭這種新型數據庫模式如何通過自動化管理、按需付費等特性，進一步降低瞭數據庫的使用和運維成本。此外，書中還詳細介紹瞭雲數據庫在數據安全、備份恢復、容災以及性能優化等方麵的關鍵技術和策略。它讓我認識到，雲數據庫的強大之處，在於其對底層復雜分布式係統的抽象和封裝，讓開發者能夠更加專注於業務邏輯的實現。這本書為我提供瞭一個係統性的視角來理解雲數據庫的運作機製，並幫助我更好地選擇和使用適閤自己業務需求的雲數據庫解決方案。