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| 編輯推薦： |
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本书紧紧围绕“大数据技术”这一中心，以浅显易懂的语言详细介绍了大数据的基本特征、体系结构、相关技术及其应用领域，做到由浅入深、环环紧扣
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本书全面阐述了大数据的内涵与特征、体系架构以及所涉及关键技术。全书共分7章，内容包括大数据概论、大数据存储、大数据处理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用和大数据发展趋势与展望，每章内容都与主流技术和典型案例紧密结合，以便读者对大数据及其关键技术有更好的了解和掌握。本书适合作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机、软件工程、电子信息等相关专业以及创新创业或素质教育的大数据课程教材，也可作为其他读者深入了解大数据技术的参考用书。
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第1章概论 11.1什么是大数据 11.1.1大数据产生的背景 11.1.2大数据的概念及特征 51.2大数据带来的变革 71.3大数据的价值与挑战 91.3.1大数据的价值 91.3.2大数据时代面临的新挑战 101.4大数据的相关技术 121.4.1大数据存储和管理技术 141.4.2大数据分析技术 201.4.3大数据处理工具与平台 211.5大数据的处理流程 221.5.1数据抽取与集成 221.5.2数据分析 231.5.3数据解释 231.5.4大数据处理模型 241.6大数据的发展机遇 28习题 29第2章大数据存储 302.1大数据存储概述 302.2传统的大数据存储系统 302.3分布式文件系统 332.3.1HDFS相关概念 352.3.2HDFS分布式文件系统的结构 362.3.3HDFS存储原理 372.3.4HDFS数据读写 412.4NoSQL数据库 432.4.1NoSQL的产生 442.4.2NoSQL与RDBMS 452.4.3NoSQL的分类 462.4.4HBase数据库 472.4.5NoSQL与NewSQL 52习题 53第3章大数据处理 553.1多处理器技术 553.2并行计算 593.3MapReduce并行计算技术 653.3.1MapReduce简介 653.3.2MapReduce编程模型 683.3.3Hadoop MapReduce 1 733.3.4YarnMapReduce2 763.3.5MapReduce性能调优 79习题 82第4章大数据分析 834.1大数据分析概述 834.1.1数据分析的原则 844.1.2大数据分析的特点 844.1.3大数据分析路线及流程 854.1.4大数据分析技术 874.1.5大数据分析的难点 904.2大数据分析模型 914.2.1大数据分析模型建立方法 914.2.2分类分析模型 934.2.3关联分析模型 944.2.4聚类分析模型 954.3大数据分析算法 984.3.1大数据算法概述 994.3.2决策树算法简介 1014.3.3Apriori算法简介 1054.3.4K-Means算法简介 1094.4大数据分析应用 1114.4.1文本分析 1114.4.2情感分析 1134.4.3推荐系统 1154.5大数据分析常用工具 117习题 119第5章大数据可视化 1205.1大数据可视化技术概述 1205.1.1数据可视化简史 1205.1.2数据可视化的功能 1225.1.3大数据可视化简介 1235.2大数据可视化技术基础 1265.2.1数据可视化流程 1265.2.2数据可视化编码 1285.2.3数据可视化设计 1325.3大数据可视化应用 1345.3.1文本可视化 1355.3.2社交网络可视化 1385.3.3日志数据可视化 1405.3.4地理信息可视化 1405.3.5数据可视化交互 1415.4大数据可视化软件和工具 1435.4.1大数据可视化软件分类 1435.4.2科学可视化软件和工具 1445.4.3可视化分析软件和工具 1455.4.4信息可视化软件和工具 147习题 148第6章大数据应用 1496.1互联网行业大数据 1496.2交通大数据 1536.3医疗大数据 1596.4问答系统 164习题 169第7章大数据发展趋势与展望 1707.1大数据安全与隐私保护 1707.1.1数据安全与隐私保护的现状 1707.1.2大数据带来的安全挑战 1717.1.3大数据安全与隐私保护关键技术 1727.2大数据共享 1747.2.1大数据共享面临的挑战 1747.2.2大数据共享的措施与机制 1757.3数据科学 1767.3.1数据科学的概念 1767.3.2数据分析的难题 176习题 177参考文献 178
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本书全面阐述了大数据的内涵与特征、体系架构以及所涉及关键技术。全书共分7章，内容包括大数据概论、大数据存储、大数据处理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用和大数据发展趋势与展望，每章内容都与主流技术和典型案例紧密结合，以便读者对大数据及其关键技术有更好的了解和掌握。本书适合作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机、软件工程、电子信息等相关专业以及创新创业或素质教育的大数据课程教材，也可作为其他读者深入了解大数据技术的参考用书。""如今大数据已被提升为国家战略并写进政府工作报告，相信该战略的实施将对各行各业产生深远的影响，同时会触发社会思维的新变革。大数据技术的应用战略落地生根，除政府政策支持外更需要大量的人才资源作为后盾。面对新需求，高等院校作为人才培养主阵地，将义不容辞地为普及相关技术知识作出应有的贡献，本书正是出于此目的而编写。本书在结构安排与内容撰写时遵循教学规律，考虑读者对象特点，紧紧围绕“大数据技术”这一中心，以浅显易懂的语言详细介绍了大数据的基本特征、体系结构、相关技术及其应用领域，做到由浅入深、环环紧扣。章节中结合案例与典型应用帮助读者增强对大数据技术的感性认识，了解大数据对未来学习、生活、工作与社会发展的重要性，理解构建大数据应用系统所需的技术、方法。本书共分为7章，较全面地阐述分析了大数据的内涵、体系结构以及所涉及的相关支撑技术。第1章主要分析大数据提出的背景及内涵特征，并基于大数据的来源分析了大数据系统结构与主要相关技术；第2章介绍了大数据存储相关技术的概念与原理，包括传统大数据存储系统的3种架构、分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库、分布式数据库（HBase）以及NewSQL数据库技术；第3章主要介绍了目前大数据处理主流技术和平台以及Hadoop MapReduce并行处理和编程技术；第4章主要介绍了大数据分析的特点、类型、流程及大数据分析的各种方法和主要应用领域；第5章主要阐述了大数据可视化技术的基本概念、可视化流程、可视化编码、可视化设计以及大数据可视化的一些软件和工具；第6章主要介绍了大数据在互联网行业、医疗、交通、自动问答等领域的具体应用；第7章主要介绍了大数据技术在安全与隐私保护、数据共享和数据科学等方面存在的挑战与发展趋势。本书由周鸣争、陶皖主编，杨丹、李臣龙、万家山参与编写。具体编写分工如下：周鸣争编写第1章，李臣龙编写第2、3章，陶皖编写第4、6章，杨丹编写第5章，万家山编写第7章。周鸣争、陶皖负责全书的统稿及定编工作。由于编者水平有限，书中疏漏与不足之处在所难免，望读者提出意见和建议。
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