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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

林子雨 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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115443304

版次：2

商品編碼：12131374

包裝：平裝

叢書名： 大數據創新人纔培養係列

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：286

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

1.作者建設瞭國內高校**大數據課程教師培訓交流基地，打造瞭中國高校大數據教學****，已經在國內高校形成瞭廣泛的影響力。
2.作者建設瞭國內高校**大數據課程公共服務平颱，為教師教學和學生學習大數據課程提供講義PPT、學習指南、備課指南、上機習題、實驗指南、技術資料、授課視頻等，資源豐富。

內容簡介

（1） 概念篇：介紹當前緊密關聯的*新IT領域技術雲計算、大數據和物聯網。
（2） 大數據存儲與管理篇：介紹分布式數據存儲的概念、原理和技術，包括HDFS、HBase、NoSQL數據庫、雲數據庫。
（3） 大數據處理與分析篇：介紹MapReduce分布式編程框架、基於內存的分布式計算框架Spark、圖計算、流計算、數據可視化。
（4） 大數據應用篇：介紹基於大數據技術的推薦係統。

作者簡介

林子雨,北大博士，廈門大學計算機科學係老師，中國高校**"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。

目錄

第一篇 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
1．6　大數據計算模式　15
1．6．1　批處理計算　16
1．6．2　流計算　16
1．6．3　圖計算　16
1．6．4　查詢分析計算　17
1．7　大數據産業　17
1．8　大數據與雲計算、物聯網　18
1．8．1　雲計算　18
1．8．2　物聯網　21
1．8．3　大數據與雲計算、物聯網的關係　25
1．9　本章小結　26
1．10　習題　26
第2章　大數據處理架構Hadoop　28
2．1　概述　28
2．1．1　Hadoop簡介　28
2．1．2　Hadoop的發展簡史　28
2．1．3　Hadoop的特性　29
2．1．4　Hadoop的應用現狀　29
2．1．5　Hadoop的版本　30
2．2　Hadoop生態係統　30
2．2．1　HDFS　31
2．2．2　HBase　31
2．2．3　MapReduce　31
2．2．4　Hive　32
2．2．5　Pig　32
2．2．6　Mahout　32
2．2．7　Zookeeper　32
2．2．8　Flume　32
2．2．9　Sqoop　32
2．2．10　Ambari　33
2．3　Hadoop的安裝與使用　33
2．3．1　創建Hadoop用戶　33
2．3．2　Java的安裝　34
2．3．3　SSH登錄權限設置　34
2．3．4　安裝單機Hadoop　34
2．3．5　Hadoop僞分布式安裝　35
2．4　本章小結　37
2．5　習題　38
實驗1　安裝Hadoop　38

第二篇　大數據存儲與管理

第3章　分布式文件係統HDFS　42
3．1　分布式文件係統　42
3．1．1　計算機集群結構　42
3．1．2　分布式文件係統的結構　43
3．1．3　分布式文件係統的設計需求　44
3．2　HDFS簡介　44
3．3　HDFS的相關概念　45
3．3．1　塊　45
3．3．2　名稱節點和數據節點　46
3．3．3　第二名稱節點　47
3．4　HDFS體係結構　48
3．4．1　概述　48
3．4．2　HDFS命名空間管理　49
3．4．3　通信協議　49
3．4．4　客戶端　50
3．4．5　HDFS體係結構的局限性　50
3．5　HDFS的存儲原理　50
3．5．1　數據的冗餘存儲　50
3．5．2　數據存取策略　51
3．5．3　數據錯誤與恢復　52
3．6　HDFS的數據讀寫過程　53
3．6．1　讀數據的過程　53
3．6．2　寫數據的過程　54
3．7　HDFS編程實踐　55
3．7．1　HDFS常用命令　55
3．7．2　HDFS的Web界麵　56
3．7．3　HDFS常用Java API及應用實例　57
3．8　本章小結　60
3．9　習題　61
實驗2　熟悉常用的HDFS操作　61
第4章　分布式數據庫HBase　63
4．1　概述　63
4．1．1　從BigTable說起　63
4．1．2　HBase簡介　63
4．1．3　HBase與傳統關係數據庫的
對比分析　64
4．2　HBase訪問接口　65
4．3　HBase數據模型　66
4．3．1　數據模型概述　66
4．3．2　數據模型的相關概念　66
4．3．3　數據坐標　67
4．3．4　概念視圖　68
4．3．5　物理視圖　69
4．3．6　麵嚮列的存儲　69
4．4　HBase的實現原理　71
4．4．1　HBase的功能組件　71
4．4．2　錶和Region　71
4．4．3　Region的定位　72
4．5　HBase運行機製　74
4．5．1　HBase係統架構　74
4．5．2　Region服務器的工作原理　76
4．5．3　Store的工作原理　77
4．5．4　HLog的工作原理　77
4．6　HBase編程實踐　78
4．6．1　HBase常用的Shell命令　78
4．6．2　HBase常用的Java API及
應用實例　80
4．7　本章小結　90
4．8　習題　90
實驗3　熟悉常用的HBase操作　91
第5章　NoSQL數據庫　94
5．1　NoSQL簡介　94
5．2　NoSQL興起的原因　95
5．2．1　關係數據庫無法滿足
Web　2．0的需求　95
5．2．2　關係數據庫的關鍵特性在Web 2．0時代成為“雞肋”　96
5．3　NoSQL與關係數據庫的比較　97
5．4　NoSQL的四大類型　98
5．4．1　鍵值數據庫　99
5．4．2　列族數據庫　100
5．4．3　文檔數據庫　100
5．4．4　圖數據庫　101
5．5　NoSQL的三大基石　101
5．5．1　CAP　101
5．5．2　BASE　103
5．5．3　最終一緻性　104
5．6　從NoSQL到NewSQL數據庫　105
5．7　本章小結　107
5．8　習題　107
第6章　雲數據庫　108
6．1　雲數據庫概述　108
6．1．1　雲計算是雲數據庫興起的基礎　108
6．1．2　雲數據庫的概念　109
6．1．3　雲數據庫的特性　110
6．1．4　雲數據庫是個性化數據
存儲需求的理想選擇　111
6．1．5　雲數據庫與其他數據庫的關係　112
6．2　雲數據庫産品　113
6．2．1　雲數據庫廠商概述　113
6．2．2　Amazon的雲數據庫産品　113
6．2．3　Google的雲數據庫産品　114
6．2．4　微軟的雲數據庫産品　114
6．2．5　其他雲數據庫産品　115
6．3　雲數據庫係統架構　115
6．3．1　UMP係統概述　115
6．3．2　UMP係統架構　116
6．3．3　UMP係統功能　118
6．4　雲數據庫實踐　121
6．4．1　阿裏雲RDS簡介　121
6．4．2　RDS中的概念　121
6．4．3　購買和使用RDS數據庫　122
6．4．4　將本地數據庫遷移到雲端RDS
數據庫　126
6．5　本章小結　127
6．6　習題　127
實驗4　熟練使用RDS for MySQL
數據庫　128

第三篇　大數據處理與分析

第7章　MapReduce　132
7．1　概述　132
7．1．1　分布式並行編程　132
7．1．2　MapReduce模型簡介　133
7．1．3　Map和Reduce函數　133
7．2　MapReduce的工作流程　134
7．2．1　工作流程概述　134
7．2．2　MapReduce的各個執行階段　135
7．2．3　Shuffle過程詳解　136
7．3　實例分析：WordCount　139
7．3．1　WordCount的程序任務　139
7．3．2　WordCount的設計思路　139
7．3．3　WordCount的具體執行過程　140
7．3．4　一個WordCount執行過程的
實例　141
7．4　MapReduce的具體應用　142
7．4．1　MapReduce在關係代數運算中的應用　142
7．4．2　分組與聚閤運算　144
7．4．3　矩陣-嚮量乘法　144
7．4．4　矩陣乘法　144
7．5　MapReduce編程實踐　145
7．5．1　任務要求　145
7．5．2　編寫Map處理邏輯　146
7．5．3　編寫Reduce處理邏輯　147
7．5．4　編寫main方法　147
7．5．5　編譯打包代碼以及運行程序　148
7．6　本章小結　150
7．7　習題　151
實驗5　MapReduce編程初級實踐　152
第8章　Hadoop再探討　155
8．1　Hadoop的優化與發展　155
8．1．1　Hadoop的局限與不足　155
8．1．2　針對Hadoop的改進與提升　156
8．2　HDFS2．0的新特性　156
8．2．1　HDFS HA　157
8．2．2　HDFS聯邦　158
8．3　新一代資源管理調度框架YARN　159
8．3．1　MapReduce1．0的缺陷　159
8．3．2　YARN設計思路　160
8．3．3　YARN體係結構　161
8．3．4　YARN工作流程　163
8．3．5　YARN框架與MapReduce1．0
框架的對比分析　164
8．3．6　YARN的發展目標　165
8．4　Hadoop生態係統中具有代錶性的
功能組件　166
8．4．1　Pig　166
8．4．2　Tez　167
8．4．3　Kafka　169
8．5　本章小結　170
8．6　習題　170
第9章　Spark　172
9．1　概述　172
9．1．1　Spark簡介　172
9．1．2　Scala簡介　173
9．1．3　Spark與Hadoop的對比　174
9．2　Spark生態係統　175
9．3　Spark運行架構　177
9．3．1　基本概念　177
9．3．2　架構設計　177
9．3．3　Spark運行基本流程　178
9．3．4　RDD的設計與運行原理　179
9．4　Spark的部署和應用方式　184
9．4．1　Spark三種部署方式　184
9．4．2　從“Hadoop+Storm”架構轉嚮
Spark架構　185
9．4．3　Hadoop和Spark的統一部署　186
9．5　Spark編程實踐　186
9．5．1　啓動Spark Shell　187
9．5．2　Spark RDD基本操作　187
9．5．3　Spark應用程序　189
9．6　本章小結　192
9．7　習題　193
第10章　流計算　194
10．1　流計算概述　194
10．1．1　靜態數據和流數據　194
10．1．2　批量計算和實時計算　195
10．1．3　流計算的概念　196
10．1．4　流計算與Hadoop　196
10．1．5　流計算框架　197
10．2　流計算的處理流程　197
10．2．1　概述　197
10．2．2　數據實時采集　198
10．2．3　數據實時計算　198
10．2．4　實時查詢服務　199
10．3　流計算的應用　199
10．3．1　應用場景1：實時分析　199
10．3．2　應用場景2：實時交通　200
10．4　開源流計算框架Storm　200
10．4．1　Storm簡介　201
10．4．2　Storm的特點　201
10．4．3　Storm的設計思想　202
10．4．4　Storm的框架設計　203
10．4．5　Storm實例　204
10．5　Spark Streaming　206
10．5．1　Spark Streaming設計　206
10．5．2　Spark Streaming與Storm的
對比　207
10．6　本章小結　208
10．7　習題　208
第11章　圖計算　210
11．1　圖計算簡介　210
11．1．1　傳統圖計算解決方案的
不足之處　210
11．1．2　圖計算通用軟件　211
11．2　Pregel簡介　211
11．3　Pregel圖計算模型　212
11．3．1　有嚮圖和頂點　212
11．3．2　頂點之間的消息傳遞　212
11．3．3　Pregel的計算過程　213
11．3．4　實例　214
11．4　Pregel的C++ API　216
11．4．1　消息傳遞機製　217
11．4．2　Combiner　217
11．4．3　Aggregator　218
11．4．4　拓撲改變　218
11．4．5　輸入和輸齣　218
11．5　Pregel的體係結構　219
11．5．1　Pregel的執行過程　219
11．5．2　容錯性　220
11．5．3　Worker　221
11．5．4　Master　221
11．5．5　Aggregator　222
11．6　Pregel的應用實例　222
11．6．1　單源最短路徑　222
11．6．2　二分匹配　223
11．7　Pregel和MapReduce實現PageRank算法的對比　224
11．7．1　PageRank算法　224
11．7．2　PageRank算法在Pregel中的
實現　225
11．7．3　PageRank算法在MapReduce
中的實現　225
11．7．4　PageRank算法在Pregel
和MapReduce中實現的比較　228
11．8　本章小結　228
11．9　習題　228
第12章　數據可視化　230
12．1　可視化概述　230
12．1．1　什麼是數據可視化　230
12．1．2　可視化的發展曆程　230
12．1．3　可視化的重要作用　231
12．2　可視化工具　233
12．2．1　入門級工具　233
12．2．2　信息圖錶工具　234
12．2．3　地圖工具　235
12．2．4　時間綫工具　236
12．2．5　高級分析工具　236
12．3　可視化典型案例　237
12．3．1　全球黑客活動　237
12．3．2　互聯網地圖　237
12．3．3　編程語言之間的影響力關係圖　238
12．3．4　百度遷徙　239
12．3．5　世界國傢健康與財富之間的
關係　239
12．3．6　3D可視化互聯網地圖APP　239
12．4　本章小結　240
12．5　習題　240

第四篇　大數據應用

第13章　大數據在互聯網領域的
應用　242
13．1　推薦係統概述　242
13．1．1　什麼是推薦係統　242
13．1．2　長尾理論　243
13．1．3　推薦方法　243
13．1．4　推薦係統模型　244
13．1．5　推薦係統的應用　244
13．2　協同過濾　245
13．2．1　基於用戶的協同過濾　245
13．2．2　基於物品的協同過濾　246
13．2．3　UserCF算法和ItemCF算法的
對比　248
13．3　協同過濾實踐　248
13．3．1　實踐背景　248
13．3．2　數據處理　249
13．3．3　計算相似度矩陣　249
13．3．4　計算推薦結果　250
13．3．5　展示推薦結果　250
13．4　本章小結　251
13．5　習題　251
第14章　大數據在生物醫學
領域的應用　252
14．1　流行病預測　252
14．1．1　傳統流行病預測機製的不足　252
14．1．2　基於大數據的流行病預測　253
14．1．3　基於大數據的流行病預測的
重要作用　253
14．1．4　案例：百度疾病預測　254
14．2　智慧醫療　255
14．3　生物信息學　256
14．4　案例：基於大數據的綜閤健康服務
平颱　257
14．4．1　平颱概述　257
14．4．2　平颱業務架構　258
14．4．3　平颱技術架構　258
14．4．4　平颱關鍵技術　259
14．5　本章小結　260
14．6　習題　261
第15章　大數據的其他應用　262
15．1　大數據在物流領域中的應用　262
15．1．1　智能物流的概念　262
15．1．2　智能物流的作用　263
15．1．3　智能物流的應用　263
15．1．4　大數據是智能物流的關鍵　263
15．1．5　中國智能物流骨乾網—菜鳥　264
15．2　大數據在城市管理中的應用　266
15．2．1　智能交通　266
15．2．2　環保監測　267
15．2．3　城市規劃　268
15．2．4　安防領域　269
15．3　大數據在金融行業中的應用　269
15．3．1　高頻交易　269
15．3．2　市場情緒分析　269
15．3．3　信貸風險分析　270
15．4　大數據在汽車行業中的應用　271
15．5　大數據在零售行業中的應用　272
15．5．1　發現關聯購買行為　272
15．5．2　客戶群體細分　273
15．5．3　供應鏈管理　273
15．6　大數據在餐飲行業中的應用　274
15．6．1　餐飲行業擁抱大數據　274
15．6．2　餐飲O2O　274
15．7　大數據在電信行業中的應用　276
15．8　大數據在能源行業中的應用　276
15．9　大數據在體育和娛樂領域中的
應用　277
15．9．1　訓練球隊　277
15．9．2　投拍影視作品　278
15．9．3　預測比賽結果　279
15．10　大數據在安全領域中的應用　280
15．10．1　大數據與國傢安全　280
15．10．2　應用大數據技術防禦
網絡攻擊　280
15．10．3　警察應用大數據工具
預防犯罪　281
15．11　大數據在政府領域中的應用　282
15．12　大數據在日常生活中的應用　283
15．13　本章小結　284
15．14　習題　284
參考文獻　285

精彩書摘

　　《大數據技術原理與應用（第2版）》：
　　國內采用Hadoop的公司主要有百度、淘 寶、網易、華為、中國移動等，其中，淘 寶的Hadoop集群比較大。據悉，淘 寶Hadoop集群擁有2860個節點，清一色基於英特爾處理器的X86服務器，其總存儲容量達到50 PB，實際使用容量超過40PB，日均作業數高達15萬，服務於阿裏巴巴集團各部門，數據來源於各部門産品的綫上數據庫（Oracle、MySQL）備份、係統日誌以及爬蟲數據，每天在Hadoop集群運行各種MapReduce任務，如數據魔方、量子統計、推薦係統、排行榜等。
　　作為全球最大的中文搜索引擎公司，百度對海量數據的存儲和處理要求是非常高的。因此，百度選擇瞭Hadoop，主要用於日誌的存儲和統計、網頁數據的分析和挖掘、商業分析、在綫數據反饋、網頁聚類等。百度目前擁有3個Hadoop集群，計算機節點數量在700個左右，並且規模還在不斷增加中，每天運行的MapReduce任務在3000個左右，處理數據約120 TB／天。
　　華為是Hadoop的使用者，也是Hadoop技術的重要推動者。由雅虎成立的Hadoop公司Hortonworks曾經發布一份報告，用來說明各個公司對Hadoop發展的貢獻。其中，華為公司在Hadoop重要貢獻公司名單內，排在榖歌和思科公司的前麵，說明華為公司也在積極參與開源社區貢獻。
　　2.1.5 Hadoop的版本
　　Apache Hadoop版本分為兩代，第一代Hadoop稱為Hadoop 1.0，第二代Hadoop稱為Hadoop 2.0。第一代Hadoop包含0.20.x、0.21.x和0.22.x三大版本，其中，0.20.x最後演化成1.0.x，變成瞭穩定版，而0.21.x和0.22.x則增加瞭HDFS HA等重要的新特性。第二代Hadoop包含0.23.x和2.x兩大版本，它們完全不同於Hadoop 1.0，是一套全新的架構，均包含HDFS Federation和YARN（Yet Another Resource Negotiator）兩個係統。
　　除瞭免費開源的Apache Hadoop以外，還有一些商業公司推齣Hadoop的發行版。2008年，Cloudera成為第一個Hadoop商業化公司，並在2009年推齣第一個Hadoop發行版。此後，很多大公司也加入瞭做Hadoop産品化的行列，比如MapR.Hortonworks.星環等。一般而言，商業化公司推齣的Hadoop發行版也是以Apache Hadoop為基礎，但是前者比後者具有更好的易用性、更多的功能以及更高的性能。
　　……

《海量數據之翼：現代信息架構的基石與實踐》 在一個信息爆炸的時代，數據早已不再是單純的記錄，而是驅動決策、洞察趨勢、甚至塑造未來的核心動力。然而，海量數據的湧現也給傳統的處理方式帶來瞭前所未有的挑戰。我們麵臨的問題不再是“有沒有數據”，而是“如何有效駕馭海量數據，從中提取價值”。《海量數據之翼：現代信息架構的基石與實踐》一書，正是為瞭應對這一時代洪流而生，它將帶領讀者深入探索現代信息架構的底層邏輯，並結閤豐富的實戰案例，揭示如何構建、管理和應用這些龐大的數據資産，最終實現業務的飛躍。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次對數據世界深邃而全麵的探索之旅。它從最根本的原理齣發，剖析瞭支撐現代信息架構的關鍵技術理念，包括分布式係統的基本原則、數據存儲的多種範式、並行計算的效率之道，以及流式處理的實時響應能力。我們將一起審視不同類型數據的特性，理解它們如何被采集、清洗、轉換，最終成為可供分析的“石油”。 第一篇：數據洪流的理論基石 在本書的第一篇，我們將從宏觀視角齣發，奠定對海量數據處理的理論認知。 分布式係統的靈魂：CAP定理與一緻性模型 數據不再局限於單颱服務器，而是分散在成韆上萬颱機器上。這帶來瞭性能的提升，但也引入瞭復雜性。CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）如同分布式係統中的“鐵三角”，深刻地揭示瞭在分布式環境中，我們必須在一緻性、可用性和分區容錯性之間做齣取捨。我們將深入剖析CAP定理的內涵，並詳細探討不同一緻性模型（如強一緻性、最終一緻性、因果一緻性）的適用場景與權衡。理解這些基礎理論，是設計健壯、可擴展的數據係統的第一步。 數據的生命周期：從采集到消亡的全麵管理 數據並非靜態存在，它有一個完整的生命周期。本書將詳細闡述數據從産生、采集（包括批處理和流式采集）、存儲、處理、分析，直至最終歸檔或銷毀的全過程。我們將探討不同采集模式的優劣，例如批量數據抽取（ETL）的成熟與局限，以及流式數據處理（ELT）在實時性方麵的優勢。理解數據生命周期的每個階段，有助於我們設計更高效、更經濟、更安全的數據管理策略。 存儲的藝術：多樣化的數據承載之道 隨著數據類型的日益豐富，單一的存儲方案已難以滿足需求。本書將係統性地介紹多種主流的數據存儲技術，並分析其核心原理和適用場景。 關係型數據庫的演進與擴展： 雖然非結構化數據成為焦點，但關係型數據庫在結構化數據管理方麵依然不可或缺。我們將探討其在分布式環境下的擴展方案，如分片、讀寫分離等。 NoSQL數據庫的崛起： Key-Value存儲、文檔數據庫、列式數據庫、圖數據庫等NoSQL數據庫，以其靈活的模式、齣色的可擴展性和高性能，在處理非結構化和半結構化數據方麵展現齣巨大威力。我們將深入剖析它們的內部機製，例如HBase的行式存儲與列族設計，MongoDB的文檔結構與查詢優化，Neo4j的節點、關係與屬性。 數據倉庫與數據湖： 針對海量結構化和半結構化數據進行分析，數據倉庫和數據湖是兩種不同的應對策略。我們將對比兩者的設計理念、數據模型、處理方式以及適用場景，幫助讀者根據自身需求選擇閤適的方案。 內存計算與閃存技術： 在追求極緻性能的場景下，內存計算和閃存技術提供瞭新的可能性。我們將探討其原理，以及如何在特定場景下發揮其優勢。 計算的脈搏：並行與分布式處理的奧秘 麵對TB甚至PB級彆的數據，單機計算已力不從心。並行計算和分布式計算成為瞭必然選擇。 MapReduce模型： 作為分布式計算的開創性框架，MapReduce模型將復雜計算分解為Map和Reduce兩個階段，大大簡化瞭分布式編程。我們將深入解析MapReduce的工作流程，理解其任務調度、數據shuffle以及容錯機製。 內存計算框架（Spark）： Spark的齣現，將分布式計算推嚮瞭一個新的高度。通過將數據加載到內存中進行計算，Spark極大地提升瞭處理速度，並支持迭代計算、SQL查詢、流處理和機器學習等多種高級功能。我們將詳細講解Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，以及其DAG執行引擎的工作原理。 流式處理： 在實時性要求極高的場景下，流式處理技術應運而生。本書將介紹Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等主流流處理框架，分析它們在消息隊列、流式計算、狀態管理和事件驅動等方麵的原理與應用。 第二篇：現代信息架構的實踐構建 在掌握瞭理論基礎之後，本書的第二篇將聚焦於如何在實際中構建、部署和管理現代信息架構。 架構的藍圖：構建可擴展、高可用的數據平颱 一個穩健的數據平颱是海量數據價值釋放的載體。我們將深入探討構建彈性、容錯、易於擴展的數據平颱的設計原則。這包括： 微服務與服務網格： 如何將數據處理能力拆分成獨立的微服務，並通過服務網格進行統一管理、發現和通信，從而提升係統的靈活性和可維護性。 容器化與編排： Docker等容器技術和Kubernetes等編排工具，如何幫助我們實現數據的自動化部署、彈性伸縮和高效調度。 雲原生數據架構： 充分利用雲計算的彈性、按需付費和托管服務，構建更加靈活和經濟高效的數據解決方案。我們將探討雲廠商提供的各種數據服務，以及如何構建跨雲或混閤雲的數據架構。 數據治理與安全： 在海量數據環境中，數據治理（包括數據質量、數據血緣、元數據管理）和數據安全（包括訪問控製、數據加密、閤規性）的重要性愈發凸顯。本書將闡述如何建立完善的數據治理體係，以及如何設計安全可靠的數據訪問策略。 數據流水綫的構建與優化 從數據源到最終的應用，數據需要經過一係列的轉化和處理，形成完整的數據流水綫。我們將探討如何設計、實現和優化這些流水綫。 ETL/ELT工具與實踐： 介紹Apache NiFi、Talend等主流ETL/ELT工具，並結閤實際案例講解如何構建復雜的數據集成流程。 工作流調度器： Airflow、Luigi等工作流調度工具，如何幫助我們自動化管理、監控和調度復雜的數據任務。 數據質量保障： 在數據處理過程中，確保數據質量至關重要。我們將探討數據清洗、去重、校驗等關鍵環節的技術手段。 實時數據處理與流式分析 在物聯網、金融交易、用戶行為分析等領域，實時數據處理是核心競爭力。 消息隊列的選型與應用： Kafka、RabbitMQ等消息隊列，如何作為分布式數據流的緩衝和傳輸通道，解耦數據生産者與消費者。 流式處理框架詳解： 深入剖析Flink和Spark Streaming在事件時間處理、窗口聚閤、狀態管理等方麵的核心技術，以及如何構建低延遲、高吞吐的實時分析係統。 實時數據可視化： 如何將實時分析的結果快速反饋給用戶，例如使用Grafana、Kibana等工具進行實時監控和儀錶盤展示。 數據倉庫與數據湖的應用實踐 數據倉庫的建模與優化： 講解維度建模、範式建模等數據倉庫設計方法，以及如何進行查詢性能優化。 數據湖的構建與管理： 介紹如何構建統一的數據湖，並利用Spark、Presto等工具進行數據探索和分析。 湖倉一體（Lakehouse）架構： 探討如何將數據倉庫的優勢與數據湖的靈活性相結閤，構建更高效、更便捷的數據平颱。 機器學習與人工智能在海量數據中的應用 海量數據為機器學習和人工智能模型提供瞭豐富的“養料”。 分布式機器學習框架： Spark MLlib、TensorFlow on Spark等框架，如何支持在大規模數據集上訓練機器學習模型。 模型訓練與部署： 探討從數據預處理、特徵工程到模型評估、生産部署的完整流程。 AI驅動的業務洞察： 通過實際案例展示如何利用機器學習和人工智能技術，實現精準營銷、個性化推薦、風險預測等業務價值。 第三篇：行業案例與未來展望 在本書的最後一篇，我們將通過豐富的行業案例，展示海量數據技術在不同領域的應用，並對未來的發展趨勢進行展望。 不同行業的應用場景： 互聯網行業： 用戶行為分析、推薦係統、廣告投放、搜索引擎優化。 金融行業： 欺詐檢測、風險評估、量化交易、客戶畫像。 零售行業： 供應鏈優化、庫存管理、銷售預測、個性化營銷。 醫療健康： 基因測序分析、疾病預測、藥物研發、個性化治療。 製造業： 智能製造、設備故障預測、生産流程優化。 智慧城市： 交通流量分析、能源管理、公共安全監控。 新興技術與未來趨勢： 圖計算的深度應用： 在社交網絡分析、知識圖譜構建、推薦係統等領域的潛力。 邊緣計算與分布式智能： 如何將數據處理能力下沉到數據源端，實現更低的延遲和更強的隱私保護。 數據隱私與聯邦學習： 在保護數據隱私的前提下，實現多方數據的協同學習。 AI驅動的數據平颱自動化： 利用AI技術提升數據平颱的管理、運維和優化效率。 《海量數據之翼：現代信息架構的基石與實踐》旨在為讀者構建一個係統、全麵、深入的數據技術認知框架。無論是希望從零開始構建數據平颱的初學者，還是在數據領域深耕多年的資深從業者，都能從中獲得啓發和價值。本書強調理論與實踐的結閤，通過清晰的原理講解和翔實的案例分析，幫助讀者掌握駕馭海量數據的核心技能，從而在數字化浪潮中乘風破浪，展翅高飛。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據技術原理與應用（第2版）》真是讓我眼前一亮！作為一名在大數據領域摸爬滾打多年的開發者，我總是在尋找能夠提供深度見解和前沿知識的書籍，而這本書恰恰滿足瞭我的需求。它不僅僅停留在概念的堆砌，而是深入剖析瞭大數據技術背後的核心原理，讓我對Hadoop、Spark等工具的理解上升到瞭一個新的高度。我特彆欣賞書中對分布式係統設計理念的闡述，這對於理解為什麼這些技術能夠處理海量數據至關重要。書中通過大量的圖示和僞代碼，將復雜的概念變得通俗易懂，我甚至可以根據書中的思路，在本地搭建起一些簡單的分布式環境進行實驗，這種理論與實踐相結閤的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和對技術的掌握程度。而且，它還非常貼心地介紹瞭大數據在各個行業的實際應用案例，從金融風控到智慧醫療，讓我看到瞭大數據技術賦能各行各業的巨大潛力，也為我未來的職業發展方嚮提供瞭新的啓發。這本書的排版和紙質也相當不錯，閱讀體驗很舒適，讓我願意花更多時間沉浸其中。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對技術細節要求極高的讀者來說，《大數據技術原理與應用（第2版）》無疑是一本值得反復研讀的寶藏。它沒有迴避那些復雜而關鍵的技術細節，而是深入淺齣地講解瞭分布式計算的底層機製，比如MapReduce的工作流程、Spark的RDD轉換和行動操作，以及它們是如何協同工作的。我特彆贊賞書中關於數據分區、容錯機製和負載均衡的詳細論述，這些都是構建穩定可靠的大數據係統的基石。而且，書中還涉及瞭NoSQL數據庫的多種類型及其適用場景，這對於我選擇和設計適閤特定需求的數據庫解決方案非常有幫助。我嘗試著書中提到的一些性能調優方法，確實看到瞭顯著的效率提升，這讓我對作者的專業性和嚴謹性佩服不已。這本書的參考文獻也十分豐富，為我進一步深入研究相關領域提供瞭寶貴的綫索。總的來說，它不僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的大數據架構師在分享他的智慧和洞察，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《大數據技術原理與應用（第2版）》是一本集理論深度和實踐指導性於一體的佳作。它並沒有止步於介紹各種技術組件，而是著重於講解它們背後的原理，以及如何將這些技術融會貫通，解決實際問題。我特彆欣賞書中關於數據采集、清洗、轉換和可視化的全麵介紹，這讓我對整個大數據處理流程有瞭更係統的認識。書中通過豐富的案例分析，展示瞭大數據技術在不同行業中的應用，讓我能夠更直觀地理解這些技術是如何為企業帶來價值的。我嘗試著書中提到的一些數據分析方法，並將其應用於我目前的工作項目中，取得瞭不錯的效果，這讓我對大數據分析的潛力和價值有瞭更深刻的體會。這本書的語言風格樸實而又不失嚴謹，結構清晰，易於查找和閱讀。對於初學者來說，它提供瞭一個堅實的基礎；對於有經驗的開發者，它也能帶來新的啓發和思考。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據技術原理與應用（第2版）》給我的感覺是，它真的“懂”大數據。它沒有像市麵上一些泛泛而談的書籍那樣，隻是羅列一些技術名詞，而是深入挖掘瞭大數據技術的核心要義。我尤其喜歡書中對大數據生態係統的宏觀梳理，以及各個組件之間的相互關係和演進過程的講解。讓我對整個大數據技術棧的理解更加清晰。書中關於分布式文件係統（如 HDFS）和分布式計算框架（如 Spark）的工作原理分析，讓我對這些技術有瞭更深刻的認識，不再是停留在“會用”的層麵，而是“知其所以然”。同時，書中對於大數據處理流程中遇到的挑戰，例如數據傾斜、內存溢齣等問題，也給齣瞭非常具體的解決方案和優化策略，這對於解決實際開發中遇到的疑難雜癥非常有幫助。它提供瞭一種解決問題的思路和方法論，這比單純的技術介紹更有價值。這本書的深度和廣度都相當不錯，是一本難得的優秀技術書籍。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初選擇《大數據技術原理與應用（第2版）》主要是被它的“第2版”所吸引，希望能看到最新的技術進展。讀完之後，我必須說，這本書的更新力度相當可觀。它涵蓋瞭許多我之前接觸過的資料中並未詳細講解的新興技術和工具，比如流處理中的一些高級概念，以及機器學習在處理大規模數據集時的優化技巧。我尤其喜歡其中對數據倉庫和數據湖的對比分析，這讓我對如何根據不同的業務場景選擇閤適的數據存儲和管理方案有瞭更清晰的認識。書中還提供瞭一些關於大數據安全和隱私保護的實用建議，這在當前數據泄露頻發的時代尤為重要。作者的敘述風格清晰流暢，邏輯性很強，讀起來不會感到枯燥乏味。即使是一些比較抽象的概念，通過作者的解釋和例子，也變得相對容易理解。我感覺這本書非常適閤那些已經有一定大數據基礎，想要進一步深化理解，或者想要瞭解最新技術趨勢的讀者。它為我提供瞭一個寶貴的學習平颱，讓我能夠不斷地更新自己的知識庫。

評分☆☆☆☆☆

很好，懶的跑書店，送貨上門就是好。

評分☆☆☆☆☆

活到老學到老。。。。。

評分☆☆☆☆☆

活動力度非常大，送貨很快，對我的幫助太大瞭

評分☆☆☆☆☆

比較相信京東的東西，價格實惠。

評分☆☆☆☆☆

書很好，技術比較新，還在看，是教材，推薦

評分☆☆☆☆☆

嫁雞隨雞是（看看下麵的目瞪口呆科學學好好生活很好的你那宅男宅女你那宅男宅女世界級

評分☆☆☆☆☆

比較相信京東的東西，價格實惠。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，內容正好是我需要的，五分好評。

評分☆☆☆☆☆

趕上搞活動買的，很劃算，點贊京東，下次繼續購買