大數據技術原理與應用(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林子雨編著 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• Hadoop
• Spark
• 雲計算
• 數據倉庫
• 機器學習
• Python
• 數據可視化

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115443304

商品編碼：11615799404

齣版時間：2017-01-01

作  者:林子雨 編著 定  價:49.8 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年01月01日 頁  數:286 裝  幀:平裝 ISBN:9787115443304 ●篇 大數據基礎
●第1章大數據概述2
●1.1大數據時代2
●1.1.1第三次信息化浪潮2
●1.1.2信息科技為大數據時代提供技術支撐3
●1.1.3數據産生方式的變革促成大數據時代的來臨5
●1.1.4大數據的發展曆程6
●1.2大數據的概念7
●1.2.1數據量大7
●1.2.2數據類型繁多8
●1.2.3處理速度快9
●1.2.4價值密度低9
●1.3大數據的影響9
●1.3.1大數據對科學研究的影響10
●1.3.2大數據對思維方式的影響11
●1.3.3大數據對社會發展的影響11
●1.3.4大數據對就業市場的影響12
●1.3.5大數據對人纔培養的影響13
●1.4大數據的應用14
●1.5大數據關鍵技術14
●部分目錄

內容簡介

本書係統介紹瞭大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共15章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件係統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、雲數據庫、MapReduce、Spark、流計算、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce和Spark等重要章節安排瞭入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。本書可以作為高等院校計算機、信息管理等相關專業的大數據課程教材，也可供相關技術人員參考。 林子雨 編著 林子雨，北大博士，廈門大學計算機科學係老師，中國高校少有“數字教師”的提齣者和建設者。在數據庫、數據倉庫、數據挖掘、大數據、雲計算和物聯網等領域有著十多年的知識積纍，對各個領域知識都有比較深入的瞭解，有比較寬泛的視野。

《海納百川：數據時代的智慧之海》 引言：洞察洶湧的數字洪流，駕馭信息時代的脈搏 我們正身處一個前所未有的信息爆炸時代。每一次點擊、每一次交易、每一次交互，都在生成著海量的數據。這些數據如同一條奔騰不息的數字洪流，既帶來瞭巨大的機遇，也帶來瞭嚴峻的挑戰。如何從這汪洋大海中提煉齣有價值的洞察，如何利用數據的力量驅動創新，如何構建更智能、更高效的社會，已成為擺在我們麵前的時代課題。《海納百川：數據時代的智慧之海》正是為應對這一挑戰而生。本書並非一本晦澀的技術手冊，而是一次對數據本質的探索，一次對信息時代發展脈絡的梳理，一次對未來智慧圖景的描繪。它旨在為所有渴望理解和運用數據力量的讀者提供一條清晰的路徑，無論您是身處商業前沿的決策者，還是投身技術研發的工程師，亦或是對未來世界充滿好奇的學生，都能從中獲得啓發。 第一章：數據之源——感知世界的數字印記 我們生活在一個被數據所環繞的世界。從社交媒體上每一次的分享，到智能手機記錄的步數，從電子商務平颱上的每一次瀏覽，到工業傳感器采集的運行狀態，數據無處不在。本章將帶領讀者走進數據的世界，探尋數據的起源與形態。我們將首先考察生活中最常見的數據類型，例如文本、圖片、音頻、視頻，以及更具結構化的錶格數據。接著，我們將深入探討那些隱藏在背後、更加龐大的數據來源，比如物聯網設備産生的大規模時序數據、基因測序産生的生物信息數據、科學實驗中的模擬數據，以及來自天文學、氣象學等領域的觀測數據。 我們將解析不同數據來源的特點，例如數據的粒度（細粒度vs.粗粒度）、數據的時效性（實時數據vs.曆史數據）、數據的質量（精確vs.模糊）以及數據的來源（一手數據vs.二手數據）。理解這些特性，是有效處理和分析數據的基石。此外，本章還會觸及數據産生的驅動力，探討商業需求、科學探索、社會治理以及個人生活等不同維度是如何推動數據不斷湧現和積纍的。通過對數據之源的全麵審視，讀者將對我們賴以生存和發展的數字世界有一個更深刻的認識，為後續章節對數據價值的挖掘打下堅實基礎。 第二章：數據之流——從零散到匯聚的旅程 原始數據往往是分散、異構且雜亂無章的。將這些零散的數據有效地收集、整閤，並形成可供分析的體係，是釋放數據潛力的第一步。《海納百川》將引導讀者理解數據從産生到匯聚的全過程。本章將詳細闡述數據采集的各種技術和策略，包括實時數據流的處理方法，如消息隊列（Message Queues）和事件驅動架構（Event-Driven Architecture）；批量數據導入的技術，如ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）流程。 我們將深入探討不同類型的數據存儲方案。對於結構化數據，關係型數據庫（Relational Databases）仍然扮演著重要角色，我們將迴顧其原理和應用場景。而對於非結構化和半結構化數據，NoSQL數據庫（Not Only SQL）如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫，將是我們的重點關注對象。我們將分析它們各自的優勢、劣勢以及適用的場景。 此外，本章還將介紹分布式文件係統（Distributed File Systems）如HDFS（Hadoop Distributed File System）的架構和設計理念，它們如何支持海量數據的存儲和高效訪問。我們將探討數據倉庫（Data Warehouses）和數據湖（Data Lakes）的概念，以及它們在構建統一數據平颱中的作用，理解如何通過這些基礎設施，將來自不同係統、不同格式的數據匯聚起來，為後續的分析和應用奠定基礎。這一旅程不僅僅是技術的堆砌，更是對數據生命周期管理的深刻理解。 第三章：數據之核——提煉洞察的分析之道 數據本身並不能直接産生價值，其價值體現在從中提煉齣的洞察。《海納百川》將重點聚焦於數據分析的核心技術與方法論。本章將從基礎的數據探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）入手，介紹如何通過可視化手段（如散點圖、直方圖、箱綫圖）和統計學方法（如均值、中位數、方差、相關性分析）來初步瞭解數據的分布、模式和異常值。 接著，我們將深入探討數據挖掘（Data Mining）的常用算法。包括分類（Classification）算法（如決策樹、支持嚮量機、邏輯迴歸）、聚類（Clustering）算法（如K-Means、DBSCAN）和關聯規則挖掘（Association Rule Mining）（如Apriori算法）等。我們將解析這些算法的原理、適用條件以及在實際業務場景中的應用，例如客戶細分、欺詐檢測、商品推薦等。 更進一步，本章將引入機器學習（Machine Learning）的基本概念。我們將區分監督學習、無監督學習和強化學習，並介紹一些經典的模型，如綫性迴歸、多項式迴歸、神經網絡（Neural Networks）的基礎。同時，我們還將討論模型評估的標準（如準確率、召迴率、F1分數、AUC）以及如何避免過擬閤和欠擬閤。通過對數據分析核心的深入剖析，讀者將掌握從海量數據中挖掘有價值信息的基本技能。 第四章：數據之智——驅動決策的智能應用 數據分析的最終目的是為瞭驅動決策，並最終實現智能化。《海納百川》將重點展示數據如何轉化為實際的智能應用，賦能各行各業。本章將從實際案例齣發，展現數據的強大力量。 我們將探討在商業領域，數據分析如何優化營銷策略（如精準廣告投放、客戶流失預測）、提升運營效率（如供應鏈優化、庫存管理）、以及創新産品服務（如個性化推薦、風險評估）。例如，電商平颱如何利用用戶行為數據實現精準推薦，金融機構如何通過數據分析進行信用評分和風險控製。 在科學研究領域，數據分析如何加速科學發現。我們將看到，基因測序數據分析如何推動精準醫療的發展，天文觀測數據如何揭示宇宙奧秘，氣候模型數據如何幫助我們理解和應對氣候變化。 在社會治理領域，數據分析如何提升公共服務水平。例如，城市交通流量數據的分析如何優化交通信號燈配時，公共衛生數據的監測如何幫助我們更有效地應對疫情，以及犯罪數據分析如何協助警方進行治安管理。 我們還會介紹一些前沿的應用方嚮，如自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）在智能客服、機器翻譯等方麵的應用，計算機視覺（Computer Vision）在圖像識彆、自動駕駛等領域的突破。本章旨在激發讀者對數據應用的想象力，理解數據不僅僅是冰冷的代碼，更是驅動社會進步、創造美好生活的強大引擎。 第五章：數據之基——構建安全可靠的生態 海量數據的匯聚和智能化應用的實現，離不開堅實可靠的基礎設施和嚴格的安全保障。《海納百川》將關注數據生態中的關鍵支撐要素。本章將探討構建高效、可擴展、可信賴的數據平颱所需要的技術和原則。 我們將討論雲計算（Cloud Computing）在數據存儲、計算和分析中的關鍵作用，包括公有雲、私有雲和混閤雲的優勢與劣勢。我們將介紹容器化技術（Containerization）如Docker以及容器編排平颱（Orchestration Platforms）如Kubernetes，它們如何提升應用的部署效率和可伸縮性。 數據安全與隱私保護是本章的重中之重。我們將深入探討數據安全威脅的類型，如數據泄露、惡意攻擊、內部濫用等，並介紹相應的防護策略，包括數據加密、訪問控製、安全審計等。同時，我們將關注數據隱私法規（如GDPR、CCPA）的要求，以及如何在數據利用和隱私保護之間取得平衡，例如差分隱私（Differential Privacy）等技術。 此外，本章還將觸及數據治理（Data Governance）的概念，包括數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理等，確保數據的準確性、一緻性和可用性。一個健康、安全、可信賴的數據生態，是數據價值充分釋放的前提。 結語：擁抱數據，共創智慧未來 《海納百川：數據時代的智慧之海》以開放的視野，從數據起源、數據流動、數據分析、數據應用到數據生態，全麵而深入地勾勒瞭數據時代的圖景。本書希望能夠幫助讀者建立起對數據價值的深刻認知，掌握駕馭數據力量的基本方法，並激發在各自領域創新應用的靈感。 數據不是孤立的技術，它已經深刻地滲透到經濟、社會、科學、生活的方方麵麵。理解數據、運用數據，已經成為這個時代個體和組織生存與發展的核心競爭力。本書倡導的並非僅僅是技術的學習，更是思維方式的轉變——從信息時代的“擁有”到數據時代的“洞察”，從經驗驅動到數據驅動。 我們正處在一個充滿變革的時代，數據洪流滾滾嚮前，智慧之海波瀾壯闊。願本書能為您開啓一扇通往數據世界的大門，助您在這片智慧的海洋中，乘風破浪，發現無限可能。讓我們共同擁抱數據，共創一個更加智能、高效、美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

從一個工程實踐者的角度來看，本書在係統部署與運維方麵的詳略程度是衡量其價值的重要標尺。大數據平颱從開發到生産環境的遷移過程，往往充滿瞭“陷阱”。我非常關注書中對於集群監控、日誌分析和故障恢復策略的描述。是否提供瞭關於Prometheus/Grafana在監控HDFS/Spark集群健康狀況方麵的配置示例？在麵對數據丟失或處理延遲突增時，書中的故障排查流程是否具有可操作性？如果這些內容過於理論化，例如僅僅羅列瞭幾個錯誤碼的含義，而沒有給齣具體的排查步驟和優化建議，那麼對於需要7x24小時保障生産環境的工程師來說，這本書的價值就會減弱不少。我期待看到的是那種“血淋淋”的實戰經驗的提煉，而不是教科書式的流程復述。

評分☆☆☆☆☆

讀完前麵幾章，我對作者在數據建模和分析方法論上的處理方式留下瞭深刻的印象。很多市麵上的書籍，在講解完Spark和Flink這些處理引擎後，往往就草草收尾，而忽略瞭數據本身如何被有效組織和抽象的過程。我特彆欣賞書中對OLAP多維模型在實時數據倉庫中的應用討論，以及如何利用流式處理技術去構建“Lambda架構”或“Kappa架構”的實例分析。這部分內容對我很有啓發，因為它不再僅僅是教我如何寫代碼，而是教我如何設計一個健壯、可擴展的數據平颱藍圖。例如，書中對時間序列數據處理的案例分析，詳細對比瞭使用滑動窗口聚閤和全量更新的優劣，這在處理物聯網（IoT）數據時至關重要。如果能再結閤一些業界成熟的元數據管理工具（如Hive Metastore或Delta Lake）的工作原理來佐證，那麼這部分內容的實用性將達到一個更高的層次。

評分☆☆☆☆☆

這本書的可視化和報告生成章節，齣乎意料地詳盡，這讓我感到耳目一新。通常這類技術書籍會把重點完全放在後端計算和存儲上，而忽略瞭最終交付給業務方的環節。但這本書花瞭不少篇幅探討如何利用前端技術棧（如D3.js或流行的BI工具接口）來高效地展示復雜分析結果。特彆是對交互式儀錶盤設計中的性能優化進行瞭深入探討，比如如何避免在前端加載過多聚閤數據導緻的瀏覽器卡頓，以及如何利用預計算層級來加速用戶鑽取（Drill-down）操作。這反映齣作者對整個數據價值鏈的完整理解，而非僅僅局限於技術實現層麵。這種關注點擴展，對於想成為“全棧數據工程師”的人來說，無疑是非常寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

關於數據安全和閤規性的討論，這本書的處理方式顯得尤為審慎和現代化。在當今GDPR和國內數據安全法規日益嚴格的背景下，處理敏感數據時的脫敏、加密和訪問控製是頭等大事。我希望看到書中能詳細介紹Kerberos在Hadoop生態中的集成細節，以及如何利用Apache Ranger實現細粒度的資源訪問策略。如果書中隻是泛泛而談“要保障安全”，那就遠遠不夠瞭。我更期待看到具體的技術選型和配置指南，比如如何安全地在Spark作業中傳遞加密密鑰，以及如何審計數據訪問日誌以滿足閤規性要求。這種對“不可見但關鍵”環節的重視，是判斷一本書是否具備當代技術前瞻性的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，剛拿到手的時候，我抱著一種期待和懷疑並存的心態。畢竟，“大數據技術原理與應用”這個標題聽起來就非常宏大，感覺像是要把整個技術棧都囊括進去。我主要關注的是它在分布式計算基礎方麵的闡述是否紮實。我個人在實際工作中遇到過不少關於Hadoop生態係統組件之間協作效率的問題，尤其是在數據傾斜和資源調度方麵。理想情況下，我希望看到不僅僅是對MapReduce模型的基本介紹，而是更深入地探討YARN的資源隔離機製，以及Kubernetes在現代數據平颱中扮演的角色。書中對這些前沿實踐的覆蓋深度，決定瞭它是否能真正指導實踐者解決復雜場景下的性能瓶頸。如果隻是停留在教科書式的定義層麵，那麼這本書的價值就會大打摺扣，因為網上的免費資料往往也能提供這些基礎知識。我更看重的是作者如何組織這些知識，是純粹的堆砌技術名詞，還是構建瞭一個清晰的知識體係，讓人能從底層邏輯推導齣上層應用的優化策略。

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

書脊摔裂瞭，紙張很薄，沒看內容呢，但是書籍質量和快遞服務都很差

評分☆☆☆☆☆

書很好，應該是正版

評分☆☆☆☆☆

盜版圖書，紙張差，有圖的地方字都看不清！！盜版無疑，客服還很無辜，說人傢隻賣正版！買書買個盜版像*！

評分☆☆☆☆☆

書脊摔裂瞭，紙張很薄，沒看內容呢，但是書籍質量和快遞服務都很差

評分☆☆☆☆☆

書脊摔裂瞭，紙張很薄，沒看內容呢，但是書籍質量和快遞服務都很差

評分☆☆☆☆☆

印刷很差，圖基本看不清，難道是盜版

評分☆☆☆☆☆

可以的

評分☆☆☆☆☆

很好，是不錯，想好好學一下