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周品 著

图书标签:

• 大数据
• 云计算
• 数据分析
• 数据挖掘
• 云时代
• 信息技术
• 数字化转型
• 商业智能
• 人工智能
• 海量数据

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121216442

版次：1

商品编码：11350704

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-10-01

用纸：胶版纸

页数：348

正文语种：中文

编辑推荐

　　《云时代的大数据》通俗地阐述了什么是云，什么是大数据，云与大数据有什么关系；介绍了相关的各项技术，以及在商业中怎样应用大数据。
　　《云时代的大数据》系统性强，表述清晰，能将概念阐释和技术应用很好地融合。

内容简介

　　《云时代的大数据》以云计算为基石，从概念、研究、应用角度出发，系统地介绍了数据爆炸时代下的大数据。首先介绍了云计算及大数据的基础知识，让读者对云计算及大数据有概要认识；然后根据需要介绍了Hadoop软件下的MapReduce、HDFS及HBase这几个组件；接着全面、系统地介绍了云时代下的大数据，主要包括大数据的链接、聚类、项集、系统、相似项挖掘及数据量化等内容，让读者挖掘云时代大数据体系下的效益、价值及研究方向。

作者简介

　　周品，西北工业大学研究生毕业后，一直从事计算机方面科研与教学工作。广东省计算机协会会员。校优秀教师，自然科学优秀学术著作（佛山）。著作方向：计算机应用技术，MATLAB。

目录

第1章 云时代概述
1.1 “云”概述
1.1.1 什么是云计算
1.1.2 给云计算一个说法
1.1.3 云计算的使用范围
1.1.4 云计算与一般托管环境的差别
1.2 云产生的背景
1.2.1 经济方面
1.2.2 社会层面
1.2.3 政治层面
1.2.4 技术方面
1.3 云计算特点
1.4 云时代的七大益处
1.5 云计算与其他超级计算的区别
1.5.1 云计算与网格计算的区别
1.5.2 云计算系统与传统超级计算机的区别
1.6 云计算的关键性技术
1.6.1 虚拟化
1.6.2 分布式文件系统
1.6.3 分布式数据库
1.6.4 资源管理技术
1.6.5 能耗管理技术
1.7 云计算基础
1.7.1 云计算的定义
1.7.2 云计算的特征
1.7.3 交付模式
1.7.4 部署模式
1.7.5 新的应用机遇
1.8 从传统IT到云
1.9 云计算的研究进展
1.10 云计算的生成系统
1.11 云计算时代对就业的影响
1.12 大数据中的云

第2章 大数据概述
2.1 大数据概念
2.1.1 大数据的应用
2.1.2 大数据的战略意义
2.1.3 大数据的作用
2.1.4 大数据与传统数据库
2.1.5 大数据与Web
2.2 大数据的理解与实践
2.2.1 理解大数据
2.2.2 实践大数据
2.3 大数据的发展趋势
2.3.1 大数据对社会的影响
2.3.2 云平台数据更加完善
2.4 大数据的挑战、现状与展望
2.4.1 概述
2.4.2 期望特性
2.4.3 并行数据库
2.4.4 MapReduce
2.4.5 并行数据库和MapReduce的混合架构
2.4.6 研究现状
2.4.7 MapReduce与关系数据库技术的融合
2.4.8 展望研究
2.5 大数据行业应用及未来热点
2.5.1 分析大数据市场
2.5.2 分析大数据应用需求
2.6 大数据2012年回顾
2.6.1 2012年大数据新特征
2.6.2 进军大数据
2.6.3 新兴企业不断涌现
2.7 大数据引导IT支出
2.8 数据将变得更加重要
2.9 盘点全球13个大数据公司

第3章 数据挖掘
3.1 数据挖掘的定义
3.1.1 技术上的定义及含义
3.1.2 商业角度的定义
3.2 数据挖掘概述
3.2.1 数据挖掘的起源
3.2.2 数据挖掘方法论
3.2.3 数据挖掘常用方法
3.2.4 数据挖掘的实现步骤
3.2.5 数据挖掘的功能
3.2.6 数据挖掘常用技术
3.2.7 数据挖掘与传统分析方法的异同
3.2.8 数据挖掘和数据仓库
3.2.9 数据挖掘的应用
3.3 数据挖掘相关知识
3.3.1 词语的重要性
3.3.2 哈希函数
3.3.3 索引
3.3.4 二维存储器
3.3.5 自然对数的底e
3.3.6 幂定律

第4章 数据量化
4.1 量化分析简介
4.2 规划优质量化分析
4.2.1 量化分析开发规划的构成
4.2.2 文档
4.3 答案纲要
4.4 三角交叉法
4.5 高级量化分析
4.5.1 其他象限
4.5.2 量化分析未成熟组织的益处
4.5.3 重复业务流程
4.5.4 其他象限的量化分析
4.6 创建服务目录
4.7 构建标准和基准
4.8 量化数据谈投资

第5章 大规模文件系统MapReduce
5.1 分布式文件系统
5.1.1 NFS和AFS的区别
5.1.2 计算节点的物理结构
5.2 MapReduce模型
5.2.1 Map任务
5.2.2 分组与聚合
5.2.3 Reduce任务
5.3 MapReduce使用算法
5.3.1 向量乘法实现
5.3.2 内存处理
5.3.3 关系运算
5.3.4 分布文件系统实例
5.4 MapReduce复合键值对的使用
5.4.1 合并键值
5.4.2 用复合键排序
5.5 链接MapReduce作业
5.5.1 顺序链接MapReduce作业
5.5.2 复杂的MapReduce链接
5.5.3 前后处理的链接
5.5.4 链接不同的数据
5.6 MapReduce递归扩展
5.7 集群计算算法的效率问题
5.7.1 集群计算的通信开销模型
5.7.2 多路连接

第6章 相似项挖掘
6.1 近邻搜索的应用
6.1.1 Jaccard相似度
6.1.2 文档相似度
6.2 文档的shingling算法
6.2.1 k-shingle
6.2.2 大小选择
6.2.3 对shingle进行哈希
6.3 最小哈希
6.3.1 矩阵表示集合
6.3.2 最小哈希概述
6.3.3 Jaccard相似度
6.3.4 最小哈希签名
6.3.5 签名计算
6.4 语音文档局部敏感哈希算法
6.4.1 局部敏感哈希概述
6.4.2 行条化策略的分析
6.5 距离测试
6.5.1 距离测度的定义
6.5.2 欧氏距离
6.5.3 Jaccard距离
6.5.4 余弦距离
6.5.5 编辑距离
6.5.6 海明距离
6.6 其他距离测度的LSH函数族
6.6.1 海明距离的LSH函数族
6.6.2 随机超平面与余弦距离
6.6.3 欧氏距离的LSH函数族
6.7 LSH函数的应用
6.7.1 实体关联
6.7.2 指纹匹配
6.7.3 论文相似性检测服务
6.8 高相似度方法
6.8.1 相等项发现
6.8.2 集合字串表示法
6.8.3 长度过滤
6.8.4 前缀索引
6.8.5 位置信息使用
6.8.6 使用位置和长度信息的索引

第7章 HDFS存储海量数据
7.1 HDFS简介
7.1.1 HDFS的特点
7.1.2 HDFS的设计需求
7.1.3 HDFS体系结构
7.1.4 HDFS的可靠性措施
7.1.5 数据均衡
7.2 HDFS存取机制
7.3 图像存储
7.3.1 图像存储基本思想
7.3.2 图像存储设计目标
7.3.3 图像存储体系结构
7.3.4 系统功能结构
7.4 HDFS管理操作
7.4.1 权限管理
7.4.2 配额管理
7.4.3 文件归档
7.5 FS Shell使用指南
7.6 API使用
7.7 HDFS的缺点
7.8 HDFS存储海量数据

第8章 HBase存储百科数据
8.1 HBase的系统框架
8.2 HBase基本特征
8.2.1 RDBMS与HBase
8.2.2 NoSQL数据库
8.2.3 HBase的特点
8.3 HBase的基本接口
8.3.1 HBase访问接口
8.3.2 HBase的存储格式
8.3.3 HBase的读写流程
8.4 模块总体设计
8.4.1 数据库模块总体设计
8.4.2 模块详细设计
8.4.3 数据库模块交互设计
8.5 HBase数据模型
8.6 HBase的安装与配置
8.7 HBase实例分析
8.7.1 HBase的HFileOutputFormat
8.7.2 HBase的TableOutputFormat

第9章 大数据链接分析
9.1 链接分析中的数据采集研究
9.1.1 链接分析概述
9.1.2 相关研究
9.1.3 系统功能设计
9.1.4 实验
9.1.5 结论
9.2 PageRank工具
9.2.1 PageRank概述
9.2.2 PageRank定义
9.2.3 相关算法
9.2.4 避免终止点
9.2.5 采集器陷阱及“抽税”法
9.2.6 影响PageRank的因素
9.3 PageRank算法
9.4 搜索引擎研究
9.4.1 搜索引擎未来的发展方向
9.4.2 通用型搜索引擎
9.4.3 主题型搜索引擎
9.4.4 性能指标
9.5 链接作弊
9.5.1 垃圾农场的架构
9.5.2 垃圾农场的分析
9.5.3 TrustRank
9.5.4 垃圾质量
9.6 导航页和权威页

第10章 聚类
10.1 聚类概述
10.1.1 聚类的典型应用
10.1.2 聚类的典型要求
10.1.3 聚类的计算方法
10.1.4 聚类分析的特征
10.2 聚类技术
10.2.1 点、空间和距离
10.2.2 维数灾难
10.3 层次聚类
10.3.1 欧氏空间下的层次聚类
10.3.2 控制层次聚类的其他规则
10.3.3 非欧空间下的层次聚类
10.4 K-均值算法
10.4.1 K-均值算法的簇初始化
10.4.2 K值的选择
10.4.3 BFR算法
10.4.4 BFR算法中的数据处理
10.5 CURE算法
10.5.1 CURE算法流程
10.5.2 CURE算法设计
10.5.3 数据取样算法
10.6 流聚类及并行化
10.6.1 流计算模型
10.6.2 二次聚类算法
10.7 非欧空间下的聚类
10.7.1 GRGPF算法的簇表示
10.7.2 簇树的初始化
10.7.3 算法中加入点
10.7.4 分裂与合并

第11章 项集与系统
11.1 项集与系统概述
11.2 项集
11.2.1 规则
11.2.2 内存使用
11.2.3 单调性
11.2.4 二元组计数
11.2.5 A-Priori算法
11.2.6 频繁项集上的A-Priori算法
11.3 更大数据集处理
11.3.1 PCY算法
11.3.2 多阶段算法
11.3.3 多哈希算法
11.4 有限扫描算法
11.4.1 随机算法
11.4.2 SON算法
11.4.3 MapReduce算法
11.4.4 Toivonen算法
11.5 流中的频繁项
11.5.1 抽样法
11.5.2 衰减窗口的频繁项集
11.5.3 混合方法
11.6 推荐模型系统
11.6.1 效用矩阵
11.6.2 长尾现象
11.6.3 效用矩阵的填充
11.7 内容的推荐
11.7.1 项模型
11.7.2 项模型的表示
11.7.3 分类算法
11.8 协同过滤
11.8.1 协同过滤的优缺点
11.8.2 协同过滤案例
11.9 降维处理
11.9.1 基于中心流形理论的降维方法
11.9.2 Lyapunov-SchmidtL-S方法
11.9.3 Galerkin方法
11.9.4 正交分解技术的降维方法
11.9.5 其他降维方法
11.10 Netflix大奖赛与推荐系统
参考文献

《星辰的低语：宇宙的奥秘与人类的探索》 内容简介： 《星辰的低语》是一部引人入胜的宇宙探索史诗，它带领读者穿越浩瀚的星海，深入探寻宇宙深处的奥秘。本书并非仅仅罗列天文知识，而是以一种叙事性的笔触，描绘了人类自古以来仰望星空，对未知世界产生好奇，并不断挑战极限、拓展认知的波澜壮阔的历程。它将科学的严谨与人文的温度巧妙融合，让每一个读者都能在星辰的低语中，感受到宇宙的宏伟与生命的渺小，以及人类探索精神的不屈与伟大。 第一章：古老的仰望——文明的黎明与星辰的图腾 故事的开端，我们将回到人类文明的摇篮。在火光跳跃的夜晚，古老的先民们第一次将目光投向了那片缀满星辰的苍穹。他们将星辰视为神灵的居所，绘制出最早的星图，试图理解季节的更替、潮汐的涨落，以及那些神秘天体运行背后隐藏的规律。本书将深入探讨不同古老文明，如古埃及、古巴比伦、古希腊、中国古代等，在天文学方面的早期成就。我们会了解到，他们的星象观测不仅是为了宗教祭祀，更是农业生产、航海导航、历法制定等生存必需的实践。例如，古埃及人如何通过观察天狼星的升起预测尼罗河的泛滥；古巴比伦人如何凭借精密的观测建立起他们的十二宫星座；中国古代的占星术与天象记录如何深刻影响了帝国的统治与文化。这一章节将通过生动的历史故事和考古发现，展现人类与星辰最初的对话，以及那些古老的智慧如何成为后来科学发展的基石。我们将看到，那些看似原始的星辰图腾，实则是人类对宇宙最本真的敬畏与渴望。 第二章：思想的跃迁——从地心说到日心说，科学革命的曙光 随着时间的推移，人类的认知边界开始被挑战。哥白尼的日心说，如同一道划破黑暗的闪电，彻底颠覆了统治欧洲千年的地心说宇宙观。本书将详细阐述这一划时代的科学革命。我们不仅仅介绍哥白尼的理论，更会深入探讨其背后的思想斗争与社会阻力。伽利略，这位伟大的观测者，用他改进的望远镜，以前所未有的清晰度揭示了月球的表面、木星的卫星以及金星的相位变化，为日心说提供了强有力的证据，同时也引来了教会的压迫。本书将生动描绘伽利略面对审判时的勇气与智慧，以及他“我依然相信宇宙的真实”的坚定信念。之后，开普勒如何通过行星运动定律，进一步完善了日心说模型，揭示了行星轨道的椭圆特性。牛顿的万有引力定律，则将天体运动和地面物体运动统一在同一个物理框架下，使得宇宙的运行法则似乎不再神秘莫测。这一章节将带领读者重温那段思想激荡的岁月，感受人类从依赖哲学思辨到回归理性观察的转变，以及科学精神如何在质疑与挑战中蓬勃发展。 第三章：望远镜的凝视——探索宇宙的广阔与未知 进入近代，望远镜技术的飞速发展，成为了人类窥探宇宙奥秘的利器。赫歇尔发现了天王星，人类首次突破了太阳系固有的界限。随后，勒维耶和亚当斯通过计算发现了海王星，这被誉为“天空的智慧”，是人类理性推演能力的伟大胜利。而哈勃，这位以其名字命名的空间望远镜的“先驱”，更是将我们的视野推向了更遥远的深空。本书将细致地介绍哈勃望远镜的诞生历程，以及它所带来的革命性发现。从哈勃定律揭示宇宙正在膨胀，到仙女座星系被确认为另一个独立的星系，人类终于认识到，我们所处的银河系并非宇宙的全部。本书将用大量精美的天文图片和通俗易懂的语言，呈现哈勃望远镜拍摄到的那些令人惊叹的宇宙景象：色彩斑斓的星云、壮丽的星系团、遥远的类星体。我们将深入了解恒星的诞生与死亡、黑洞的神秘引力、暗物质与暗能量的存在，以及宇宙的年龄和可能的终结。这一章节旨在让读者直观地感受到宇宙的浩瀚与我们知识的局限，激发对未知的好奇与探索的欲望。 第四章：深空的呼唤——宇宙飞行的梦想与现实 人类对宇宙的探索，从仰望星空走向了亲身实践。本书将回顾载人航天史上的辉煌成就，以及那些为之奋斗的英雄们的故事。从加加林的首次太空飞行，到阿波罗登月计划的伟大壮举，再到国际空间站的合作建设，每一次的飞跃都凝结着无数科学家的智慧和宇航员的勇气。我们将深入了解火箭技术的演进、太空舱的设计、生命保障系统的挑战，以及宇航员在太空中所经历的种种困难与惊喜。本书不会回避那些失败与牺牲，它将展现人类探索未知领域时所面临的巨大风险，以及为了实现太空梦想而付出的巨大代价。同时，我们也将展望未来，探讨火星殖民的可能性、小行星采矿的前景，以及深空探测器将如何继续向更遥远的星系进发。这一章节将通过鲜活的人物故事和真实的事件，展现人类不屈不挠的探索精神，以及科技发展如何一步步将“不可能”变为“可能”。 第五章：哲学的回响——我们在宇宙中的位置与意义 当人类的目光越过地球，飞向无垠的宇宙时，我们不禁开始思考一个古老的问题：我们在宇宙中的位置是什么？我们是孤独的吗？生命的意义又是什么？本书将探讨天体生物学的前沿研究，例如寻找系外行星，以及分析这些行星是否具备孕育生命的条件。我们将审视“费米悖论”——为什么我们还没有发现外星文明？书中将引入各种可能的解释，从“大过滤器”理论到“动物园假说”，引导读者进行深入的思考。同时，本书也将关注宇宙学对人类哲学观念的影响，例如宇宙膨胀是否意味着某种目的性，以及我们在时间长河中的短暂存在与宇宙的永恒之间，我们该如何理解生命的价值。本章将通过科学的发现与哲学的追问相结合，激发读者对生命、宇宙以及自身存在的深刻反思。它将带领读者在仰望星空的同时，也审视内心，思考人类在宏大宇宙背景下的独特地位和价值。 第六章：未来的星辰大海——人类文明的下一个篇章 《星辰的低语》的结尾，将聚焦于人类文明在宇宙探索领域的未来。我们将探讨新一代望远镜，如詹姆斯·韦伯空间望远镜，如何继续拓展我们对宇宙的认知，以及对宇宙起源的更深层理解。本书将展望太空技术的最新进展，例如可重复使用的火箭、高效的能源系统，以及它们将如何降低太空探索的成本，使得更广泛的参与成为可能。我们将深入讨论人工智能在太空探索中的应用，以及它将如何协助我们处理海量数据、进行复杂计算，甚至执行自主任务。最后，本书将描绘一幅激动人心的未来图景：人类可能建立的月球基地、火星殖民地，以及更远的星际旅行的可能性。我们将探讨人类作为一个物种，如何在宇宙中找到新的家园，以及这种跨越星辰的迁徙将如何重塑人类文明的面貌。这一章节将充满对未来的憧憬与想象，同时也将基于现有的科学技术和发展趋势，给出合理而富有启发的推测，鼓励读者继续关注并参与到这场波澜壮阔的宇宙探索事业中来。 《星辰的低语》是一次关于好奇心、勇气与智慧的致敬。它将带领你踏上一段令人难忘的宇宙之旅，让你在理解宇宙的同时，也更加深刻地认识人类自身。合上本书，你或许会觉得，自己仿佛也成为了那颗追逐星辰的孩子，心中充满了对无限可能的向往。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么书能够让我对一个看似遥远的概念产生切身的体会，《云时代的大数据》绝对是其中之一。作者的笔触非常细腻，他没有将自己置于高高在上的技术权威位置，而是站在一个普通读者的角度，分享他对云和大数据融合的理解与洞察。书中关于“用户画像”的讨论，让我恍然大悟，原来我每次在网上浏览商品后，都会收到相关的推荐，背后竟然有如此精密的算法和数据分析在支撑。这种“抽丝剥茧”式的解释，让我对大数据不再感到神秘，反而充满了亲近感。更重要的是，这本书让我开始思考，作为普通个体，我们应该如何在这个大数据时代保持警惕，如何保护自己的数据隐私，以及如何更好地利用大数据为自己服务。它不仅仅是一本介绍技术的书，更是一本关于如何理解和融入未来的指南。它让我明白了，大数据并非遥不可及，它就在我们身边，影响着我们的生活，而理解它，就是理解我们所处的时代。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在翻开这本书之前，我对“大数据”这个词多少有点敬而远之，总觉得是技术大牛们的专属领域，普通人难以企入。但《云时代的大数据》完全颠覆了我的看法。作者的写作风格非常流畅，而且充满了人文关怀。他并没有一味地炫耀技术，而是深入浅出地探讨了大数据在各个行业领域所带来的深刻变革，以及这些变革对我们个体生活的影响。比如，书中关于医疗健康领域利用大数据进行疾病预测和个性化治疗的章节，让我深感震撼。我一直觉得医疗是个非常传统且依赖经验的行业，但这本书让我看到了科技的力量如何能够让医疗更加精准、高效，甚至拯救生命。此外，作者对数据隐私和伦理问题的探讨也十分引人深思，这让我意识到，在享受大数据带来的便利的同时，我们也必须警惕潜在的风险。这本书让我明白，大数据不仅仅是技术，更是一种社会现象，一种新的思维方式，它正在重塑我们的世界，而我们每个人都身处其中，需要去理解和适应。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是一次思维的洗礼，尤其是在我一直试图理解“云时代”这个模糊概念的时候。以往我对云的认知，更多停留在存储和计算能力上，觉得它只是个更高级的服务器。但《云时代的大数据》却像一把钥匙，让我看到了数据与云结合后所能爆发出的惊人能量。作者用非常接地气的方式，将那些原本听起来高大上的大数据技术，拆解成了我能理解的逻辑。比如，它并没有直接给我一堆技术术语，而是从我们日常生活中接触到的例子入手，比如推荐算法、智能家居、甚至交通管理，来解释大数据是如何在云端被收集、处理和分析的。我尤其喜欢它对“数据孤岛”的描述，真是说到心坎里了。我们公司也常常面临数据分散、难以整合的问题，这本书给我提供了一些思考的方向，让我意识到，与其纠结于技术细节，不如先从战略层面理解云与大数据的协同效应。读完之后，我仿佛打开了一个全新的视角，开始重新审视数据在我们生活和工作中的角色。它不仅仅是数字的堆砌，更是驱动创新和决策的燃料。我感觉自己离那个“数据驱动”的未来又近了一步，这是一种令人兴奋的认知跃升。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常“有分量”的书，不仅仅是篇幅，更是它所承载的知识深度。我是一名IT从业者，平时接触不少技术文献，但《云时代的大数据》却给了我耳目一新的感觉。它没有陷入枯燥的技术参数和算法细节，而是从战略和应用的角度，全面地剖析了云时代大数据的发展脉络和未来趋势。我特别欣赏书中对不同云平台数据处理架构的对比分析，这对于我理解各种解决方案的优劣非常有帮助。作者的逻辑性非常强，每一点论证都显得严谨而充分。读到关于“数据驱动决策”的部分，我联想到了我们公司正在进行的数字化转型项目，书中提供的案例和理论框架，能够很好地指导我们在实际工作中如何落地。虽然其中涉及一些专业术语，但作者的解释非常到位，并不会让人感到晦涩难懂。总体而言，这本书提供了一个非常系统和宏观的视野，让我能够更清晰地看到大数据在云时代扮演的关键角色，以及它如何成为企业核心竞争力的来源。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对新事物充满好奇心的人，而“大数据”和“云时代”恰恰是近几年来最热门的两个话题。《云时代的大数据》这本书，无疑是一次绝佳的探索机会。它用一种非常故事化的叙述方式，将抽象的概念变得生动有趣。我最喜欢的部分是关于“数据可视化”的章节，作者通过大量精美的图表和案例，展示了如何将复杂的数据转化成直观易懂的信息，从而帮助我们更好地理解数据背后的故事。这让我意识到，数据不仅仅是冰冷的数字，它们也能够拥有“灵魂”，能够讲述引人入胜的故事。此外，书中对未来社会智能化发展的预测，也让我充满了遐想。从智能交通到智慧城市，这本书描绘了一个充满无限可能性的未来蓝图。它让我看到了科技进步如何能够切实地提升我们的生活品质，解决社会难题。读完这本书，我感觉自己像是一个好奇的探险家，刚刚打开了一个充满未知与机遇的宝藏地图。

评分☆☆☆☆☆

2.6.1 2012年大数据新特征

评分☆☆☆☆☆

4.5 高级量化分析

评分☆☆☆☆☆

3.2.5 数据挖掘的功能

评分☆☆☆☆☆

4.5.3 重复业务流程

评分☆☆☆☆☆

2.1.5 大数据与Web

评分☆☆☆☆☆

2.5 大数据行业应用及未来热点

评分☆☆☆☆☆

5.3.2 内存处理

评分☆☆☆☆☆

1.1.4 云计算与一般托管环境的差别

评分☆☆☆☆☆

1.6.5 能耗管理技术