大数据之美：挖掘、Hadoop、架构，更精准地发现业务与营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄宏程　等编著 著，黄宏程　等编著 编

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• 大数据
• 数据挖掘
• Hadoop
• 数据分析
• 商业智能
• 营销
• 架构
• 技术
• 行业应用
• 数据科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

版次：1

商品编码：11991964

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：轻型纸

页数：260

字数：415000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适合信息产业从事海量信息处理分析的相关工程技术人员、研究人员以及高校师生阅读，也可作为高等院校大数据分析与处理相关课程的教学用书。

本书以基本概念和发展现状作为切入点，对多种大数据关键技术进行逻辑性阐述和分析，同时结合典型应用领域，论述了大数据技术在通信、互联网中扮演的重要角色，系统地向读者阐述了大数据的内涵。

内容简介

本书从大数据的基本概念出发，深入解析了大数据应用的关键技术与应用。以大数据的数据挖掘技术、大数据的存储与处理、大数据应用的总体架构三方面为线索，详细阐述了大数据挖掘的诸多常用算法，介绍了Hadoop、HDFS及MapReduce等大数据存储与处理的关键技术与应用、大数据应用的框架与构架。本书以通信运营商及互联网电子商务等应用为背景，从典型实例的角度系统地介绍了大数据挖掘应用从目标构建、算法建模到程序实现，再到大数据分析及结果描述应用的整个过程，以期为读者提供从理论到实务的有效借鉴。

作者简介

　　　　黄宏程：重庆邮电大学副教授，主要从事复杂网络与信息处理、大数据技术等方向的研究与应用，近年来，作为项目负责人或主研人员，参加多项国家自然科学基金和省部级重点科研项目10余项，2012、2013年度中国人民解放军科学技术进步奖获得者。发表论文20余篇，其中SCI/EI检索10余篇次，申请国家发明专利8项，授权5项。

目录

第1章　大数据概述 1
1．1 大数据的概念 1
1．1．1 什么是大数据 1
1．1．2 大数据的产生和来源 2
1．1．3 大数据的技术 3
1．1．4 大数据的特征 8
1．1．5 数据、信息与知识 10
1．2 大数据的价值与挑战 10
1．2．1 大数据的潜在价值 11
1．2．2 大数据对业务的挑战 12
1．2．3 大数据对技术架构的挑战 13
1．2．4 大数据对管理策略的挑战 14
1．3 大数据与相关领域的关系 16
1．3．1 大数据与统计分析 16
1．3．2 大数据与数据挖掘 16
1．3．3 大数据与云计算 17
1．4 大数据发展状况 20
参考文献 23
第2章　大数据挖掘技术 24
2．1 数据挖掘与过程 24
2．1．1 数据挖掘的七大功能 24
2．1．2 数据挖掘的实质 25
2．2 数据挖掘过程 26
2．2．1 定义挖掘目标 27
2．2．2 数据取样 28
2．2．3 数据探索 30
2．2．4 数据预处理 32
2．2．5 数据模式发现 37
2．2．6 模型评价 40
2．3 常用算法 47
2．3．1 决策树 48
2．3．2 回归 50
2．3．3 关联规则 54
2．3．4 聚类 59
2．3．5 贝叶斯分类方法 66
2．3．6 神经网络 69
2．3．7 支持向量机（SVM） 73
2．3．8 假设检验 77
2．3．9 遗传算法 81
参考文献 84
第3章　大规模存储与处理技术 86
3．1 Hadoop概述 86
3．1．1 什么是Hadoop 86
3．1．2 Hadoop发展简史 88
3．1．3 Hadoop的优势 90
3．1．4 Hadoop的子项目 90
3．2 HDFS 92
3．2．1 HDFS的设计目标 93
3．2．2 HDFS文件系统的原型GFS 93
3．2．3 HDFS文件的基本结构 95
3．2．4 HDFS的文件读/写操作 97
3．2．5 HDFS的存储过程 101
3．3 MapReduce编程框架 105
3．3．1 MapReduce的发展历史 105
3．3．2 MapReduce的基本工作过程 107
3．3．3 MapReduce的特点 110
3．4 建立Hadoop开发环境 111
3．4．1 相关准备工作 111
3．4．2 JDK的安装配置 113
3．4．3 SSH无钥登录 113
3．4．4 安装、配置Hadoop环境变量 115
3．5 大数据处理系统分类 118
3．5．1 批量数据处理系统 118
3．5．2 流式数据处理系统 119
3．5．3 交互式数据处理 122
3．5．4 图数据处理系统 124
3．6 大数据查询和分析技术：SQL on Hadoop 126
3．6．1 数据库简介 126
3．6．2 图数据库 128
3．6．3 Hive：基本的Hadoop分析 130
3．6．4 实时互动的SQL：Impala和Drill 134
3．7 以通信业务分析为例的大数据的技术环境部署 136
3．7．1 应用架构规划与设计 136
3．7．2 技术环境部署与配置 137
第4章　大数据应用的总体架构和关键技术 148
4．1 大数据的业务分析 148
4．2 大数据的总架体构模型 152
4．3 大数据高级分析 161
4．3．1 数据仓库与联机分析处理技术 162
4．3．2 大数据分析与传统分析 167
4．3．3 非结构化复杂数据分析 168
4．3．4 实时预测分析 177
4．4 可视化分析 181
4．4．1 可视化技术 181

4．4．2 可视化工具 192
参考文献 195
第5章　运营商数据分析 196
5．1 案例背景 196
5．1．1 大数据运营已为大势所趋 196
5．1．2 采取大数据运营的原因 196
5．1．3 大数据分析如何提升电信行业绩效 197
5．1．4 大数据的社会价值 199
5．2 挖掘目标的提出 200
5．3 案例分析 201
5．3．1 体系架构 201
5．3．2 Hadoop集群抽取模块 202
5．3．3 数据处理模块 208
5．3．4 数据分发 211
5．4 MapReduce操作 218
5．5 结果分析 221
第6章　互联网电影推荐系统 223
6．1 背景描述 223
6．2 业务目标 224
6．3 业务需求 225
6．4 协同过滤推荐系统建模 225
6．4．1 推荐系统概述 225
6．4．2 基于对立用户的协同过滤模型 227
6．5 项目处理过程 229
6．5．1 项目数据 229
6．5．2 数据预处理 230
6．5．3 Hadoop并行算法 242
6．6 总结 250

前言/序言

前 言

大数据已经成为当今知识信息时代的一个强烈的音符，几乎所有的领域都在寻找着来自大数据的灵感，几乎每个与海量数据相关的应用都有大数据奏响的乐章。

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这些数据无法用传统的数据库进行存储、管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume）、数据类别复杂（Variety）、数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来称为4V。

大数据中的数据量巨大，甚至达到了拍字节级别。这些庞大的数据中不仅包括如数字、符号等结构化数据，还包括如文本、图像、声音、视频等非结构化数据。这使得传统的关系型数据库很难满足大数据的存储、管理和处理的需要。在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中，这就需要对大数据的处理速度非常快，才能在短时间之内从大量的复杂数据之中获取有价值的信息。在大数据的大量、复杂的数据之中，通常不仅包含真实的数据，虚假的数据也可能混杂其中，这就需要对大数据进行清洗处理，将虚假的数据剔除，利用真实的数据来分析，得出可靠的结果。

大数据表面上看就是大量、复杂的数据，这些数据本身的价值并不高或难以直观获取，但对这些大量、复杂的数据进行分析、处理后，却能从中提炼出很有价值的信息。对大数据的分析主要有数据挖掘算法（Date Mining Algorithms）、分布式计算（Distributed Computing）、预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）、可视化分析（Analytic Visualization）等。

数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是根据数据处理模型建立起的一组算法，将收集到的数据作为输入，从而能够从大量、复杂的数据中提取有价值的信息。著名的“啤酒和尿布”的故事就是数据挖掘算法的经典案例。沃尔玛通过对啤酒和尿布购买数据的分析，挖掘出以前未知的两者之间的联系，并利用这种联系，提升了商品的销量。淘宝、当当等电子商务系统的推荐引擎和百度的广告系统都大量使用了数据挖掘算法。

对于如何处理大数据，通常采用分布式计算的方式进行分布式存储和分布式处理。Hadoop作为大数据处理的杰出代表，成为分布式计算事实上的国际标准，其采用MapReduce分布式计算框架，以HDFS分布式文件系统作为存储系统，并开发了HBase数据存储系统。

预测性分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量、复杂的数据中挖掘出规律，建立起科学的模型，通过将新的数据输入模型，就可以预测未来的事件走向。预测性分析能力常常被应用在业务分析、辅助决策、科学研究等领域。

可视化分析是普通消费者常常可以见到的一种大数据分析结果的表现形式，可视化分析将大量复杂的数据转化成直观形象的诸如文字、图表等形式，使其能够更加容易地被用户所接受和理解。

本书力图系统地呈现包括数据挖掘算法、Hadoop大数据存储处理系统等大数据关键技术，并通过通信运营商及互联网电子商务等应用为背景的案例，详尽介绍大数据应用从目标构建、算法建模、程序实现到数据分析与结果呈现的整个过程。

本书由黄宏程、舒毅、欧阳春、舒娜编著，参加编写工作的还有陆卫金、王言通、孙欣然、杨立娜、黄春妮、魏青、冯榆斌。在本书的编写过程中，得到了重庆邮电大学胡敏老师及通信软件工程研究中心的老师和研究生们的诸多帮助，同时也得到了电子工业出版社的大力支持，特表示衷心感谢。本书的部分内容在编著过程中参考了业界的出版物，未能在书中穷尽，在此一并向原作者表示诚挚的感谢！

大数据所涉及的技术内容较多，其发展也非常迅速，由于作者水平有限，书中疏漏之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

编著者

2016年3月

《大数据之美：挖掘、Hadoop、架构，更精准地发现业务与营销》—— 深度剖析，引领前沿 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的战略资产。然而，海量数据的背后，蕴藏着怎样的机遇与挑战？如何从纷繁复杂的数据洪流中提炼出有价值的洞见，驱动业务增长，优化营销策略？《大数据之美》一书，将带您踏上一场精彩绝伦的数据探索之旅，从核心技术到实战应用，为您一一揭示大数据时代的奥秘。 第一部分：数据之魅——洞察业务本质，发掘潜在价值 在信息爆炸的时代，数据早已不再是简单的数字记录，而是蕴藏着巨大潜力的金矿。本书的第一部分，将引领您深入理解“数据之魅”——如何从海量、多源、异构的数据中，精准地捕捉业务发展的脉搏，发掘那些隐藏在数据深处的商业价值。 我们首先探讨的是，为何大数据如此重要？它不仅仅是“量大”，更在于其“多样性”和“速度”。我们将剖析不同类型的数据，如交易数据、用户行为数据、社交媒体数据、传感器数据等，它们各自承载着怎样的信息，又如何相互关联，共同描绘出业务的完整图景。 接着，本书将重点阐述“数据挖掘”的核心理念与方法。这不是简单的统计分析，而是通过一系列智能化的技术，从原始数据中发现模式、趋势、关联和异常。我们将介绍几种关键的数据挖掘技术，例如： 分类（Classification）： 如何根据已有的数据，构建模型来预测新数据的类别。这在客户流失预测、信用风险评估、垃圾邮件过滤等场景中至关重要。我们将详细讲解常见的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归，并探讨其在不同业务场景下的应用。 聚类（Clustering）： 如何将相似的数据点分组，从而发现数据的内在结构。例如，通过用户行为的聚类，我们可以更精准地进行用户画像，为不同群体提供个性化的产品和服务。本书将介绍K-means、层次聚类等经典算法，并分析它们在市场细分、异常检测等方面的应用。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关联，例如“购买尿布的顾客往往也购买啤酒”。这种技术在商品推荐、购物篮分析、连锁反应预测等方面具有极高的价值。我们将深入解析Apriori算法及其变种，并展示如何利用它来优化商品陈列和促销策略。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别出与整体模式显著不同的数据点，这对于欺诈检测、网络安全、设备故障预警等至关重要。我们将介绍多种异常检测的思路和方法，以及如何在实际业务中应用它们。 除了上述核心技术，本书还将涵盖数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。任何复杂的数据挖掘模型都离不开高质量的数据作为基础，我们将详细讲解如何处理缺失值、异常值，如何消除重复数据，如何将不同来源的数据整合起来，以及如何对数据进行降维以提高效率。 更重要的是，本书将强调“业务导向”的数据挖掘。数据挖掘不是为了挖掘而挖掘，而是要服务于具体的业务目标。我们将引导读者思考：我们要解决的业务问题是什么？需要从哪些数据中寻找答案？挖掘出的结果如何转化为可执行的业务决策？例如，通过分析用户购买历史和浏览记录，我们可以构建精准的推荐系统，提升用户体验和销售额；通过分析营销活动的效果数据，我们可以优化广告投放渠道和创意，提高ROI。 第二部分：Hadoop生态——构建分布式处理引擎，驾驭海量数据 当数据量级达到PB甚至EB级别时，传统的单机处理方式将不堪重负。此时，分布式计算框架——Hadoop，便应运而生，成为驾驭海量数据的基石。《大数据之美》的第二部分，将深入剖析Hadoop生态系统的核心组件，为您构建强大的分布式数据处理能力。 Hadoop的核心是其分布式存储和计算模型。我们将详细解读： Hadoop分布式文件系统（HDFS）： HDFS是Hadoop的数据存储层，它将庞大的数据集分散存储在集群中的多个节点上，并通过数据冗余来保证数据的可靠性和可用性。本书将深入讲解HDFS的架构设计，包括NameNode、DataNode的作用，以及数据块的复制策略、容错机制等，让您深刻理解其“高可用、高吞吐量”的设计哲学。 Yet Another Resource Negotiator (YARN)： YARN是Hadoop的资源管理平台，它负责管理集群中的计算资源，并为上层应用程序（如MapReduce、Spark）提供计算任务的调度和管理。我们将解析YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等组件，以及它们如何协同工作，实现资源的有效分配和利用。 MapReduce编程模型： MapReduce是Hadoop最早的分布式计算框架，它将复杂的计算任务分解为两个核心阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。本书将通过生动的例子，详细讲解MapReduce的原理、编程接口以及如何设计高效的MapReduce作业。我们将探讨Map和Reduce函数的编写技巧，以及如何处理中间数据、 shuffle过程等关键环节。 然而，Hadoop生态远不止于HDFS和MapReduce。本书将为您呈现一个完整的Hadoop生态系统图谱，并深入介绍其中关键的组件，它们共同构成了强大的数据处理和分析能力： Hive： Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL语言（HiveQL）来查询和分析存储在HDFS中的海量数据。本书将讲解Hive的架构，包括Metastore、HiveServer2，以及HiveQL的语法特性和优化技巧，让您能够轻松地进行数据分析。 HBase： HBase是一个运行在HDFS上的分布式、非关系型（NoSQL）数据库。它提供了对大规模数据集的随机、实时读写能力。我们将探讨HBase的数据模型、架构设计，以及其在实时查询、大数据事务等场景下的应用。 Spark： Spark是新一代的分布式计算引擎，它在内存中进行计算，比MapReduce具有更高的性能。本书将重点介绍Spark的核心概念，如RDD（Resilient Distributed Dataset）、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib（机器学习库），并展示如何利用Spark来加速数据处理和机器学习任务。我们将对比Spark与MapReduce的优劣，并提供实际的Spark编程示例。 Zookeeper： Zookeeper是一个分布式协调服务，它在Hadoop集群中扮演着至关重要的角色，用于提供分布式同步、配置管理、命名服务等。我们将解释Zookeeper的基本原理和它在Hadoop中的作用。 Oozie/Sqoop/Flume/Kafka等： 除了上述核心组件，本书还将简要介绍其他重要的Hadoop生态工具，如Oozie（工作流调度）、Sqoop（数据库与Hadoop之间的数据导入导出）、Flume（日志收集）、Kafka（分布式消息队列）等，帮助您构建一个完整的数据管道。 本书将强调，掌握Hadoop生态，不仅仅是学习API的使用，更重要的是理解其分布式原理和设计思想，从而能够根据实际业务需求，选择合适的工具组合，构建高效、可靠、可扩展的大数据处理平台。 第三部分：架构之道——设计高效、稳健的大数据系统 拥有了强大的处理能力，如何将这些技术有机地整合，构建出满足业务需求的、可扩展、高可用的大数据架构，成为至关重要的一环。《大数据之美》的第三部分，将引领您进入“架构之道”，从全局视角设计和构建您的“大数据工厂”。 本书将首先探讨大数据架构设计的基本原则： 数据生命周期管理： 从数据的采集、存储、处理、分析到归档和销毁，贯穿整个生命周期，为不同阶段的数据制定合适的策略。 可扩展性（Scalability）： 随着数据量的增长和业务需求的扩展，系统能够平滑地扩展计算和存储能力，而无需进行颠覆性的改造。 可靠性与容错性（Reliability & Fault Tolerance）： 系统能够抵御硬件故障、软件错误甚至网络中断，确保数据的安全和服务的连续性。 灵活性与敏捷性（Flexibility & Agility）： 架构能够快速适应不断变化的技术和业务需求，支持新的数据源接入和分析模型的迭代。 安全性（Security）： 保护敏感数据，防止未经授权的访问和数据泄露。 在此基础上，本书将深入剖析几种典型的大数据架构模式： 批处理架构： 适用于周期性、大规模的数据分析任务，例如ETL（Extract, Transform, Load）流程。我们将讲解如何利用Hadoop MapReduce、Spark Batch等技术，构建健壮的批处理流水线。 流处理架构： 针对实时产生的数据，需要即时处理和分析，例如实时监控、欺诈检测、实时推荐。我们将介绍Apache Storm、Apache Flink、Spark Streaming等流处理框架，以及如何构建低延迟、高吞吐量的流处理系统。 Lambda 架构： 结合批处理层和流处理层，以提供历史数据和实时数据的统一视图。我们将详细讲解Lambda架构的组成部分及其优势，并提供实际的实现思路。 Kappa 架构： 一种更加简化的架构，将批处理和流处理统一为流处理，利用流处理引擎处理一切数据。我们将分析Kappa架构的特点和适用场景。 除了宏观的架构模式，本书还将深入到具体的架构设计考虑： 数据采集与接入： 如何从不同的数据源（数据库、日志文件、API、传感器等）高效、可靠地采集数据，并将其送入大数据平台。 数据存储方案： 选择合适的存储技术，包括HDFS、HBase、关系型数据库、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）、数据仓库（如Greenplum、Teradata）等，并考虑数据分区、索引、压缩等策略。 数据处理与计算引擎： 如何根据业务需求，选择MapReduce、Spark、Flink等计算引擎，并进行性能优化。 数据仓库与数据湖： 区分数据仓库（结构化数据、面向分析）和数据湖（原始数据、灵活性高）的概念，以及如何构建统一的数据平台。 服务化与API设计： 如何将大数据分析能力封装成服务，供其他业务系统调用，实现数据的价值最大化。 元数据管理： 如何管理海量数据的元信息，包括数据字典、数据血缘、数据质量等，确保数据的可用性和可信度。 监控与运维： 如何对大数据平台进行实时监控，及时发现和解决问题，保障系统的稳定运行。 本书将引导读者理解，大数据架构设计是一个动态的过程，需要根据业务的发展和技术的演进不断优化和调整。我们将通过大量真实案例，展示不同行业、不同规模企业是如何构建其大数据架构，并从中提炼出可借鉴的经验和教训。 第四部分：营销与业务的精准对接——将数据洞见转化为行动 本书的第四部分，将是整个旅程的升华。在掌握了数据挖掘、Hadoop技术和架构设计之后，我们最终的目的——如何将这些强大的能力，转化为驱动业务增长和优化营销策略的实际行动。《大数据之美》将为您提供切实可行的方案。 客户洞察与画像： 如何利用大数据分析，构建详尽的客户画像，理解客户的偏好、行为模式、生命周期等。这将帮助企业更精准地识别目标客户群体。 精准营销与个性化推荐： 基于客户画像和行为数据，实现个性化的广告投放、产品推荐、内容推送。本书将探讨协同过滤、内容推荐、混合推荐等算法，并展示如何将其应用于电商、内容平台等场景。 营销活动效果评估与优化： 如何通过大数据分析，量化营销活动的效果，识别ROI最高的渠道和策略，并为未来的营销活动提供数据驱动的优化建议。我们将讨论A/B测试、归因分析等方法。 销售预测与渠道优化： 如何利用历史销售数据和市场趋势，进行销售预测，优化库存管理。同时，分析不同销售渠道的表现，识别瓶颈并进行改进。 产品创新与服务升级： 通过分析用户反馈、使用数据和市场趋势，发现产品改进的空间，甚至催生新的产品和服务。 风险管理与欺诈检测： 在金融、电商等领域，如何利用大数据技术识别潜在的欺诈行为、信用风险，保护企业和用户的利益。 数据驱动的决策文化： 强调将数据分析融入日常的业务决策流程，建立以数据为依据的决策文化，提升整体运营效率。 本书将通过丰富的案例研究，展示不同行业的领先企业是如何利用大数据实现业务的突破和营销的革新。从零售业的精细化运营，到金融业的风险控制，再到互联网行业的个性化服务，都将有生动的呈现。 《大数据之美》不仅仅是一本技术手册，它更是一本引领思考、激发创新的实践指南。它将帮助您： 理解大数据的真正价值： 不再被海量数据所吓倒，而是看到其背后蕴藏的巨大商业机遇。 掌握核心技术与工具： 能够熟练运用Hadoop生态系统及相关技术，构建和管理大数据平台。 设计高效、稳健的大数据架构： 能够根据业务需求，设计出满足可扩展性、可靠性、灵活性要求的系统。 将数据洞见转化为实际行动： 能够有效地将数据分析的结果，应用于业务增长和营销优化，实现数据价值的最大化。 无论您是资深的数据科学家、架构师，还是希望拥抱大数据变革的业务决策者，本书都将为您提供深刻的启迪和实用的指导。让我们一起，在数据之海中，寻觅属于您的“大数据之美”，驱动业务的腾飞！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一感觉是，它不像市面上许多同类书籍那样，只是堆砌枯燥的技术术语，而是真正地从读者的角度出发，用一种更加人性化、更具启发性的方式来解读大数据。书名中的“之美”并非虚言，作者在文字中融入了对数据价值的深刻理解，以及对技术背后逻辑的细腻描绘。我之前对大数据一直有一种“雾里看花”的感觉，知道它的重要性，但总摸不着门道。这本书的出现，如同一盏明灯，照亮了我前行的道路。“挖掘”这一部分，作者并没有仅仅提供算法的列表，而是深入剖析了不同挖掘方法背后的思想，以及它们是如何被应用到解决具体的业务问题上的。例如，书中关于用户行为分析的章节，让我看到了如何通过挖掘海量用户行为数据，来预测用户的购买意向，从而实现更加精准的营销推送。这对于我一直在思考如何提升营销ROI的部门来说，简直是雪中送炭。而Hadoop的部分，也做得非常到位。作者并没有回避其技术上的复杂性，但通过精妙的讲解，将Hadoop的分布式存储、并行计算等核心概念一一拆解，让我理解了它为何能够处理海量数据。而且，书中还提及了Hadoop生态系统中其他重要的组件，比如Hive、Spark等，并解释了它们与Hadoop的关系，让我对整个大数据技术栈有了更全面的认识。最后，关于“架构”的论述，让我看到了大数据系统设计的宏观图景，从数据湖的构建到数据仓库的管理，再到实时数据流的处理，作者都给出了清晰的思路和可行的建议。这本书让我对大数据不再感到遥不可及，而是能够充满信心地去探索和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据之美》简直是大数据领域的“宝藏”，我迫不及待地想和大家分享我的阅读体验。书中的内容，可以说是将大数据的前沿技术与实际应用完美地结合在了一起。我一直对Hadoop这个名字如雷贯耳，但总觉得它是一个高不可攀的技术门槛。然而，这本书的讲解方式让我大跌眼镜，它将Hadoop的复杂概念分解成易于理解的部分，从最基础的分布式存储原理，到MapReduce的计算模型，再到YARN的任务调度，都讲解得清晰明了。作者似乎很懂读者的心理，在讲解技术的同时，会穿插一些生动的比喻和形象的图示，让我在轻松的氛围中掌握了Hadoop的核心知识。更重要的是，这本书没有仅仅停留在Hadoop本身，而是将其置于整个大数据架构的大背景下进行讨论。它详细介绍了构建一个完整大数据平台所需要的各个环节，包括数据采集、清洗、存储、处理、分析以及可视化等。我特别喜欢书中关于“架构”的设计思路，作者从不同的业务场景出发，给出了多种可行的架构方案，并且分析了它们的优缺点，这让我对如何根据自身需求选择和搭建大数据架构有了更深刻的理解。而“挖掘”部分，更是将数据分析的价值展现得淋漓尽致。书中列举了大量贴近实际业务的案例，从电商的精准营销，到金融的风控模型，再到医疗的个性化推荐，都展示了大数据分析如何赋能业务，带来切实的商业价值。这本书让我看到了数据背后蕴藏的巨大能量，也让我对如何利用大数据解决实际业务问题有了更清晰的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是在一个技术论坛上偶然看到的，当时就被这个书名吸引了。“大数据之美”这个词组本身就充满了一种探索和发现的意味，加上后面紧跟着的“挖掘、Hadoop、架构”，感觉这本书会深入浅出地讲解大数据的核心技术和应用。我一直对数据背后的洞察力非常感兴趣，也知道Hadoop是目前大数据领域非常重要的一个开源框架，但具体它如何工作、如何构建一个完整的大数据架构，我之前一直停留在模糊的概念层面。这本书的书名承诺要“更精准地发现业务与营销”，这对我来说太重要了。我所在的部门一直在思考如何利用数据来优化我们的营销策略，找到那些被隐藏的业务增长点。很多时候，我们手头都有大量的数据，但却不知道如何有效地利用它们，感觉就像坐拥金山却不知道如何开采。这本书能否揭示出其中的奥秘，能否提供切实可行的方法论和技术指导，这是我最期待的。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际的案例分析，让我看到别人是如何通过大数据分析实现业务突破的。我甚至设想，读完这本书，我能够更清晰地理解数据是如何从原始状态转化为有价值的业务洞察的，从而在工作中更有底气，也更能为公司带来实际的效益。这本书的封面设计也很简洁大气，给人的感觉很专业，这也在一定程度上增加了我的购买欲望。我准备找个周末，静下心来，好好钻研一下这本书，希望能给我带来全新的启发。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本让我耳目一新的大数据技术书籍，虽然书名听起来有些宏大，但实际内容却非常扎实。一开始我有点担心这本书会过于偏重理论，导致学习起来枯燥乏味，但事实证明我的顾虑是多余的。书中对大数据“挖掘”的阐述，不仅仅是停留在概念层面，而是通过一系列的实例，生动地展示了如何从海量数据中提炼出有价值的信息。我尤其欣赏它对于各种数据挖掘算法的介绍，讲解得非常细致，并且能结合实际业务场景进行说明，让我这个初学者也能逐渐理解其中的逻辑。关于Hadoop的部分，这本书也做得相当不错。它没有直接抛出复杂的代码，而是先从Hadoop的分布式思想、核心组件（如HDFS、MapReduce）的原理入手，逐步构建起读者的认知框架。这种循序渐进的讲解方式，对于我这种对分布式系统接触不多的读者来说，简直是福音。而且，书中还穿插了一些实际的Hadoop集群搭建和优化的技巧，这对于想要实际操作的读者来说，无疑是锦上添花。最让我感到欣慰的是，这本书在“架构”这一块，给出了很多关于大数据平台构建的思路和建议，涵盖了从数据采集、存储、处理到分析的整个生命周期。这让我看到了如何将零散的技术点串联起来，构建一个稳定、高效的大数据系统。我一直觉得，技术的学习最终还是要服务于业务，而这本书恰恰在这方面做得很好，它反复强调了技术与业务的结合点，让我看到了大数据在驱动业务增长方面的巨大潜力，这对于我在实际工作中制定数据战略非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了一本让人眼前一亮的大数据书籍，这本书的独特之处在于它能够将复杂的技术概念以一种非常易于理解的方式呈现出来，同时又紧密地结合实际的业务应用，这一点让我尤为赞赏。书中关于“挖掘”的部分，让我深刻体会到了数据中隐藏的巨大价值。作者通过大量的案例研究，展示了如何利用各种数据挖掘技术，从看似杂乱无章的数据中发现规律、洞察趋势，并最终转化为具有商业意义的洞察。我尤其欣赏书中对于如何将挖掘结果应用于营销策略制定的讲解，这让我看到了数据分析不仅仅是技术层面的工作，更是驱动业务增长的关键。Hadoop的部分，这本书也做得非常出色。作者并没有让读者沉溺于晦涩的技术细节，而是从原理层面入手，将Hadoop的分布式架构、MapReduce的计算模式等核心概念讲得非常透彻。我之前对Hadoop一直存在一些误解，总觉得它是一个非常难以掌握的技术，但读完这本书，我发现它并没有我想象中那么遥不可及。书中还提及了Hadoop在实际项目中的应用场景，让我对它的实用性有了更直观的认识。而“架构”的设计，则让我在构建大数据系统的过程中，有了更清晰的指引。作者从不同的角度，探讨了大数据架构的演进和发展，并提供了一些实用的架构设计原则和最佳实践。这让我能够更有条理地思考如何搭建一个适合自己业务需求的大数据平台。这本书让我看到了大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式，一种能够帮助我们更好地理解世界、发现机遇的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

理论和大数据的空话比较多，比较符合搞学术的人的风格，可以来做为论文的研究背景的素材。全书算法公式非常生硬，没有推理，所以，不太值得买，建议先看电子书

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书不错，很不错

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就是太慢了，等了十几天，东西印刷质量不错，

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一直在京东购书，速度快，快递态度也不错，就是装图书的外包装不太好，有破损情况出现

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嗯 栗子很好的 讲的内容很实用

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不错，采购的是公用的物资，送货上门

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整体这样：数据源、数据存储、数据应用。

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书还行

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感谢快递师傅。但真的想问问打开的时候书为什么没有塑封起来呢？