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林子雨编著 著

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• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• Hadoop
• Spark
• 云计算
• 数据仓库
• 机器学习
• Python
• 数据可视化

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115443304

商品编码：11615799404

出版时间：2017-01-01

作  者:林子雨 编著 定  价:49.8 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年01月01日 页  数:286 装  帧:平装 ISBN:9787115443304 ●篇 大数据基础
●第1章大数据概述2
●1.1大数据时代2
●1.1.1第三次信息化浪潮2
●1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑3
●1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临5
●1.1.4大数据的发展历程6
●1.2大数据的概念7
●1.2.1数据量大7
●1.2.2数据类型繁多8
●1.2.3处理速度快9
●1.2.4价值密度低9
●1.3大数据的影响9
●1.3.1大数据对科学研究的影响10
●1.3.2大数据对思维方式的影响11
●1.3.3大数据对社会发展的影响11
●1.3.4大数据对就业市场的影响12
●1.3.5大数据对人才培养的影响13
●1.4大数据的应用14
●1.5大数据关键技术14
●部分目录

内容简介

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共15章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce和Spark等重要章节安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。 林子雨 编著 林子雨，北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校少有“数字教师”的提出者和建设者。在数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网等领域有着十多年的知识积累，对各个领域知识都有比较深入的了解，有比较宽泛的视野。

《海纳百川：数据时代的智慧之海》 引言：洞察汹涌的数字洪流，驾驭信息时代的脉搏 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代。每一次点击、每一次交易、每一次交互，都在生成着海量的数据。这些数据如同一条奔腾不息的数字洪流，既带来了巨大的机遇，也带来了严峻的挑战。如何从这汪洋大海中提炼出有价值的洞察，如何利用数据的力量驱动创新，如何构建更智能、更高效的社会，已成为摆在我们面前的时代课题。《海纳百川：数据时代的智慧之海》正是为应对这一挑战而生。本书并非一本晦涩的技术手册，而是一次对数据本质的探索，一次对信息时代发展脉络的梳理，一次对未来智慧图景的描绘。它旨在为所有渴望理解和运用数据力量的读者提供一条清晰的路径，无论您是身处商业前沿的决策者，还是投身技术研发的工程师，亦或是对未来世界充满好奇的学生，都能从中获得启发。 第一章：数据之源——感知世界的数字印记 我们生活在一个被数据所环绕的世界。从社交媒体上每一次的分享，到智能手机记录的步数，从电子商务平台上的每一次浏览，到工业传感器采集的运行状态，数据无处不在。本章将带领读者走进数据的世界，探寻数据的起源与形态。我们将首先考察生活中最常见的数据类型，例如文本、图片、音频、视频，以及更具结构化的表格数据。接着，我们将深入探讨那些隐藏在背后、更加庞大的数据来源，比如物联网设备产生的大规模时序数据、基因测序产生的生物信息数据、科学实验中的模拟数据，以及来自天文学、气象学等领域的观测数据。 我们将解析不同数据来源的特点，例如数据的粒度（细粒度vs.粗粒度）、数据的时效性（实时数据vs.历史数据）、数据的质量（精确vs.模糊）以及数据的来源（一手数据vs.二手数据）。理解这些特性，是有效处理和分析数据的基石。此外，本章还会触及数据产生的驱动力，探讨商业需求、科学探索、社会治理以及个人生活等不同维度是如何推动数据不断涌现和积累的。通过对数据之源的全面审视，读者将对我们赖以生存和发展的数字世界有一个更深刻的认识，为后续章节对数据价值的挖掘打下坚实基础。 第二章：数据之流——从零散到汇聚的旅程 原始数据往往是分散、异构且杂乱无章的。将这些零散的数据有效地收集、整合，并形成可供分析的体系，是释放数据潜力的第一步。《海纳百川》将引导读者理解数据从产生到汇聚的全过程。本章将详细阐述数据采集的各种技术和策略，包括实时数据流的处理方法，如消息队列（Message Queues）和事件驱动架构（Event-Driven Architecture）；批量数据导入的技术，如ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）流程。 我们将深入探讨不同类型的数据存储方案。对于结构化数据，关系型数据库（Relational Databases）仍然扮演着重要角色，我们将回顾其原理和应用场景。而对于非结构化和半结构化数据，NoSQL数据库（Not Only SQL）如键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库，将是我们的重点关注对象。我们将分析它们各自的优势、劣势以及适用的场景。 此外，本章还将介绍分布式文件系统（Distributed File Systems）如HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构和设计理念，它们如何支持海量数据的存储和高效访问。我们将探讨数据仓库（Data Warehouses）和数据湖（Data Lakes）的概念，以及它们在构建统一数据平台中的作用，理解如何通过这些基础设施，将来自不同系统、不同格式的数据汇聚起来，为后续的分析和应用奠定基础。这一旅程不仅仅是技术的堆砌，更是对数据生命周期管理的深刻理解。 第三章：数据之核——提炼洞察的分析之道 数据本身并不能直接产生价值，其价值体现在从中提炼出的洞察。《海纳百川》将重点聚焦于数据分析的核心技术与方法论。本章将从基础的数据探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）入手，介绍如何通过可视化手段（如散点图、直方图、箱线图）和统计学方法（如均值、中位数、方差、相关性分析）来初步了解数据的分布、模式和异常值。 接着，我们将深入探讨数据挖掘（Data Mining）的常用算法。包括分类（Classification）算法（如决策树、支持向量机、逻辑回归）、聚类（Clustering）算法（如K-Means、DBSCAN）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）（如Apriori算法）等。我们将解析这些算法的原理、适用条件以及在实际业务场景中的应用，例如客户细分、欺诈检测、商品推荐等。 更进一步，本章将引入机器学习（Machine Learning）的基本概念。我们将区分监督学习、无监督学习和强化学习，并介绍一些经典的模型，如线性回归、多项式回归、神经网络（Neural Networks）的基础。同时，我们还将讨论模型评估的标准（如准确率、召回率、F1分数、AUC）以及如何避免过拟合和欠拟合。通过对数据分析核心的深入剖析，读者将掌握从海量数据中挖掘有价值信息的基本技能。 第四章：数据之智——驱动决策的智能应用 数据分析的最终目的是为了驱动决策，并最终实现智能化。《海纳百川》将重点展示数据如何转化为实际的智能应用，赋能各行各业。本章将从实际案例出发，展现数据的强大力量。 我们将探讨在商业领域，数据分析如何优化营销策略（如精准广告投放、客户流失预测）、提升运营效率（如供应链优化、库存管理）、以及创新产品服务（如个性化推荐、风险评估）。例如，电商平台如何利用用户行为数据实现精准推荐，金融机构如何通过数据分析进行信用评分和风险控制。 在科学研究领域，数据分析如何加速科学发现。我们将看到，基因测序数据分析如何推动精准医疗的发展，天文观测数据如何揭示宇宙奥秘，气候模型数据如何帮助我们理解和应对气候变化。 在社会治理领域，数据分析如何提升公共服务水平。例如，城市交通流量数据的分析如何优化交通信号灯配时，公共卫生数据的监测如何帮助我们更有效地应对疫情，以及犯罪数据分析如何协助警方进行治安管理。 我们还会介绍一些前沿的应用方向，如自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）在智能客服、机器翻译等方面的应用，计算机视觉（Computer Vision）在图像识别、自动驾驶等领域的突破。本章旨在激发读者对数据应用的想象力，理解数据不仅仅是冰冷的代码，更是驱动社会进步、创造美好生活的强大引擎。 第五章：数据之基——构建安全可靠的生态 海量数据的汇聚和智能化应用的实现，离不开坚实可靠的基础设施和严格的安全保障。《海纳百川》将关注数据生态中的关键支撑要素。本章将探讨构建高效、可扩展、可信赖的数据平台所需要的技术和原则。 我们将讨论云计算（Cloud Computing）在数据存储、计算和分析中的关键作用，包括公有云、私有云和混合云的优势与劣势。我们将介绍容器化技术（Containerization）如Docker以及容器编排平台（Orchestration Platforms）如Kubernetes，它们如何提升应用的部署效率和可伸缩性。 数据安全与隐私保护是本章的重中之重。我们将深入探讨数据安全威胁的类型，如数据泄露、恶意攻击、内部滥用等，并介绍相应的防护策略，包括数据加密、访问控制、安全审计等。同时，我们将关注数据隐私法规（如GDPR、CCPA）的要求，以及如何在数据利用和隐私保护之间取得平衡，例如差分隐私（Differential Privacy）等技术。 此外，本章还将触及数据治理（Data Governance）的概念，包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等，确保数据的准确性、一致性和可用性。一个健康、安全、可信赖的数据生态，是数据价值充分释放的前提。 结语：拥抱数据，共创智慧未来 《海纳百川：数据时代的智慧之海》以开放的视野，从数据起源、数据流动、数据分析、数据应用到数据生态，全面而深入地勾勒了数据时代的图景。本书希望能够帮助读者建立起对数据价值的深刻认知，掌握驾驭数据力量的基本方法，并激发在各自领域创新应用的灵感。 数据不是孤立的技术，它已经深刻地渗透到经济、社会、科学、生活的方方面面。理解数据、运用数据，已经成为这个时代个体和组织生存与发展的核心竞争力。本书倡导的并非仅仅是技术的学习，更是思维方式的转变——从信息时代的“拥有”到数据时代的“洞察”，从经验驱动到数据驱动。 我们正处在一个充满变革的时代，数据洪流滚滚向前，智慧之海波澜壮阔。愿本书能为您开启一扇通往数据世界的大门，助您在这片智慧的海洋中，乘风破浪，发现无限可能。让我们共同拥抱数据，共创一个更加智能、高效、美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

关于数据安全和合规性的讨论，这本书的处理方式显得尤为审慎和现代化。在当今GDPR和国内数据安全法规日益严格的背景下，处理敏感数据时的脱敏、加密和访问控制是头等大事。我希望看到书中能详细介绍Kerberos在Hadoop生态中的集成细节，以及如何利用Apache Ranger实现细粒度的资源访问策略。如果书中只是泛泛而谈“要保障安全”，那就远远不够了。我更期待看到具体的技术选型和配置指南，比如如何安全地在Spark作业中传递加密密钥，以及如何审计数据访问日志以满足合规性要求。这种对“不可见但关键”环节的重视，是判断一本书是否具备当代技术前瞻性的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

读完前面几章，我对作者在数据建模和分析方法论上的处理方式留下了深刻的印象。很多市面上的书籍，在讲解完Spark和Flink这些处理引擎后，往往就草草收尾，而忽略了数据本身如何被有效组织和抽象的过程。我特别欣赏书中对OLAP多维模型在实时数据仓库中的应用讨论，以及如何利用流式处理技术去构建“Lambda架构”或“Kappa架构”的实例分析。这部分内容对我很有启发，因为它不再仅仅是教我如何写代码，而是教我如何设计一个健壮、可扩展的数据平台蓝图。例如，书中对时间序列数据处理的案例分析，详细对比了使用滑动窗口聚合和全量更新的优劣，这在处理物联网（IoT）数据时至关重要。如果能再结合一些业界成熟的元数据管理工具（如Hive Metastore或Delta Lake）的工作原理来佐证，那么这部分内容的实用性将达到一个更高的层次。

评分☆☆☆☆☆

从一个工程实践者的角度来看，本书在系统部署与运维方面的详略程度是衡量其价值的重要标尺。大数据平台从开发到生产环境的迁移过程，往往充满了“陷阱”。我非常关注书中对于集群监控、日志分析和故障恢复策略的描述。是否提供了关于Prometheus/Grafana在监控HDFS/Spark集群健康状况方面的配置示例？在面对数据丢失或处理延迟突增时，书中的故障排查流程是否具有可操作性？如果这些内容过于理论化，例如仅仅罗列了几个错误码的含义，而没有给出具体的排查步骤和优化建议，那么对于需要7x24小时保障生产环境的工程师来说，这本书的价值就会减弱不少。我期待看到的是那种“血淋淋”的实战经验的提炼，而不是教科书式的流程复述。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，刚拿到手的时候，我抱着一种期待和怀疑并存的心态。毕竟，“大数据技术原理与应用”这个标题听起来就非常宏大，感觉像是要把整个技术栈都囊括进去。我主要关注的是它在分布式计算基础方面的阐述是否扎实。我个人在实际工作中遇到过不少关于Hadoop生态系统组件之间协作效率的问题，尤其是在数据倾斜和资源调度方面。理想情况下，我希望看到不仅仅是对MapReduce模型的基本介绍，而是更深入地探讨YARN的资源隔离机制，以及Kubernetes在现代数据平台中扮演的角色。书中对这些前沿实践的覆盖深度，决定了它是否能真正指导实践者解决复杂场景下的性能瓶颈。如果只是停留在教科书式的定义层面，那么这本书的价值就会大打折扣，因为网上的免费资料往往也能提供这些基础知识。我更看重的是作者如何组织这些知识，是纯粹的堆砌技术名词，还是构建了一个清晰的知识体系，让人能从底层逻辑推导出上层应用的优化策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的可视化和报告生成章节，出乎意料地详尽，这让我感到耳目一新。通常这类技术书籍会把重点完全放在后端计算和存储上，而忽略了最终交付给业务方的环节。但这本书花了不少篇幅探讨如何利用前端技术栈（如D3.js或流行的BI工具接口）来高效地展示复杂分析结果。特别是对交互式仪表盘设计中的性能优化进行了深入探讨，比如如何避免在前端加载过多聚合数据导致的浏览器卡顿，以及如何利用预计算层级来加速用户钻取（Drill-down）操作。这反映出作者对整个数据价值链的完整理解，而非仅仅局限于技术实现层面。这种关注点扩展，对于想成为“全栈数据工程师”的人来说，无疑是非常宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

书脊摔裂了，纸张很薄，没看内容呢，但是书籍质量和快递服务都很差

评分☆☆☆☆☆

可以的

评分☆☆☆☆☆

书脊摔裂了，纸张很薄，没看内容呢，但是书籍质量和快递服务都很差

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很好，是不错，想好好学一下

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可以的

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盗版图书，纸张差，有图的地方字都看不清！！盗版无疑，客服还很无辜，说人家只卖正版！买书买个盗版像*！

评分☆☆☆☆☆

书很好，应该是正版

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书脊摔裂了，纸张很薄，没看内容呢，但是书籍质量和快递服务都很差

评分☆☆☆☆☆

好评