实战大数据
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四川成都
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作者鲍亮 等
出版社清华大学出版社
ISBN9787302348665
出版时间2014-03
装帧平装
开本16开
定价79元
货号23434108
上书时间2024-10-18
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商品详情
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前言
大数据时代已经到来，大数据处理已经成为当今信息处理的热点研究内容。不同于大规模数据，大数据具有自身鲜明的4V特征：Volume（规模性）、Variety（多样性）、Velocity（高速性）和Veracity（真实性）。大数据不仅规模大，更需要采取新的数据思维来应对，其必然导致理论和技术上的革新。因此，大数据分析也被认为是继实验、理论和计算之后的科学研究第四范式。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式，在数据来源、数据处理方式和数据思维方面都会对其带来革命性的变化。
2013年初，美国计算机协会数据库专家委员会联合研究界、产业界和政府部门的相关研究人员，发布了大数据研究白皮书，提出了大数据分析的5个重要阶段：数据获取和记录，数据抽取、清洗和注记，数据集成、聚集和表示，数据分析和建模，数据解释。在这5个阶段中需要考虑数据的异构性、规模、时效性、复杂性和隐私问题。本书以此为提纲进行内容组织，首先介绍了5个阶段中相关的科学与技术问题，然后以实际案例的形式详细介绍了数据采集、数据存储与检索、数据处理、数据访问与转换4个大数据领域的重要问题，后以股票市场预测系统、海量视频检索系统和云文件系统3个大数据实际应用系统为例详细介绍如何进行问题分析、数据建模以及系统的设计与实现。本书强调理论联系实际，重点在于介绍如何利用现有技术解决实际的大数据问题。
目前市场上以大数据为主题的书籍较多，但经过作者调研，未见以“利用现有技术解决大数据问题”为主题的大数据实战类书籍。本书编写团队核心成员自2010年起陆续承担了一些与大数据采集、存储、处理、分析、挖掘和检索方面的研究与应用开发工作，具有丰富的项目实践经验。这些实际项目经验形成了本书为核心的第6~12章的内容。通过项目实战，我们积累了一些解决大数据问题的宝贵经验，对大数据的核心技术有了较为深刻的理解，认为有必要将自己的经验和认识整理出来，以满足广大读者利用现有技术解决大数据实际问题的迫切需求与心情，这也是书名的由来。
本书适合不同层次的读者阅读，建议读者根据自己的兴趣和目的有选择性地阅读：希望了解大数据相关的基础理论与技术的读者，可以重点阅读第1~5章；对于大数据领域的初学者，可以重点阅读第1~9章；对于已经掌握大数据基础理论，具有一定的技术基础，想解决实际大数据问题的读者，可以重点阅读第10~12章。
除封面署名的作者之外，参与编写的还有李江、张翔、杨阳、王贺、刘凯、王学良、张静、周文琳、刘晓静、张艳华、王炎楠、黄鹏、高小青。还需要感谢阚传奇、蒋帆的大力帮助，感谢我的导师陈平教授在大数据科学研究方面对我的启发与悉心指导。
由于大数据涉及的学科面很广，研究问题纷繁复杂，相关资料目前还比较少，加之作者水平有限，时间紧迫，书中难免存在错误与不当，恳请读者批评指正。建议和意见请发至作者邮箱baoliang@mail.xidian.edu.cn。
编者
2013年12月
导语摘要
“数据是重要资产”已成为大家的共识，众多公司都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源。《实战大数据》在此背景下，对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，理论联系实践，既不缺乏理论深度又具有实用价值。
《实战大数据》共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例。
《实战大数据》适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
作者简介
鲍亮，西安电子科技大学博士，西安电子科技大学副教授。主要研究方向为软件工程、软件体系结构和云计算等，主持并完成国家自然科学基金、国防预研等多项课题，发表学术论文30余篇、专著2本。
目录
第一篇 大数据基础篇
第1章 大数据介绍
1.1 大数据相关概念
1.1.1 大数据的历史
1.1.2 大数据的定义
1.2 大数据研究内容
1.3 人数据研究现状
1.3.1 学术界现状
1.3.2 产业界现状
1.3.3 政府机构现状
1.4 大数据的应用领域
1.4.1 大数据在制造业的应用
1.4.2 大数据在服务业的应用
1.4.3 大数据在交通行业的应用
1.4.4 大数据在医疗行业的应用
1.5 本章小结
第2章 数据存储技术
2.1 数据存储技术介绍
2.2 数据采集与存储技术研究现状
2.2.1 传统关系型数据库
2.2.2 新兴数据存储系统
2.3 海量数据存储的关键技术分析
2.3.1 数据划分
2.3.2 数据一致性与可用性
2.3.3 负载均衡
2.3.4 容错机制
2.3.5 海量数据存储的硬件支持
2.4 数据存储技术的实现与工具
2.4.1 集中式数据存储管理系统Bigtable
2.4.2 非集中式的大规模数据管理系统Dynamo
2.4.3 BigTable的开源实现HBase
2.4.4 MongoDB
2.4.5 CouchDB
2.4.6 Redis
2.4.7 Hypertabie
2.4.8 其他开源NoSQL数据库
2.5 本章小结
第3章 数据抽取和清洗
3.1 数据抽取和清洗技术介绍
3.1.1 数据抽取简介
3.1.2 数据清洗简介
3.2 数据抽取和清洗研究现状
3.3 数据抽取技术的实现
3.3.1 Web数据抽取
3.3.2 非结构化数据抽取
3.3.3 基于云计算的海量数据分析
3.4 数据清洗技术的实现
3.4.1 数据清洗流程
3.4.2 数据清洗框架
3.4.3 数据清洗相关技术
3.4.4 基天Hadoop的数据清洗方案
……
第二篇 大数据深入篇
第三篇 大数据应用篇
内容摘要
“数据是重要资产”已成为大家的共识，众多公司都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源。《实战大数据》在此背景下，对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，理论联系实践，既不缺乏理论深度又具有实用价值。
《实战大数据》共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例。
《实战大数据》适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
主编推荐
鲍亮，西安电子科技大学博士，西安电子科技大学副教授。主要研究方向为软件工程、软件体系结构和云计算等，主持并完成国家自然科学基金、国防预研等多项课题，发表学术论文30余篇、专著2本。
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