大数据技术原理与应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

林子雨 著

图书标签:

• 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

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115443304

版次：2

商品编码：12131374

包装：平装

丛书名： 大数据创新人才培养系列

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：286

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

1.作者建设了国内高校**大数据课程教师培训交流基地，打造了中国高校大数据教学****，已经在国内高校形成了广泛的影响力。
2.作者建设了国内高校**大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供讲义PPT、学习指南、备课指南、上机习题、实验指南、技术资料、授课视频等，资源丰富。

内容简介

（1） 概念篇：介绍当前紧密关联的*新IT领域技术云计算、大数据和物联网。
（2） 大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。
（3） 大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。
（4） 大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。

作者简介

林子雨,北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校**"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。

目录

第一篇 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
1．6　大数据计算模式　15
1．6．1　批处理计算　16
1．6．2　流计算　16
1．6．3　图计算　16
1．6．4　查询分析计算　17
1．7　大数据产业　17
1．8　大数据与云计算、物联网　18
1．8．1　云计算　18
1．8．2　物联网　21
1．8．3　大数据与云计算、物联网的关系　25
1．9　本章小结　26
1．10　习题　26
第2章　大数据处理架构Hadoop　28
2．1　概述　28
2．1．1　Hadoop简介　28
2．1．2　Hadoop的发展简史　28
2．1．3　Hadoop的特性　29
2．1．4　Hadoop的应用现状　29
2．1．5　Hadoop的版本　30
2．2　Hadoop生态系统　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的安装与使用　33
2．3．1　创建Hadoop用户　33
2．3．2　Java的安装　34
2．3．3　SSH登录权限设置　34
2．3．4　安装单机Hadoop　34
2．3．5　Hadoop伪分布式安装　35
2．4　本章小结　37
2．5　习题　38
实验1　安装Hadoop　38

第二篇　大数据存储与管理

第3章　分布式文件系统HDFS　42
3．1　分布式文件系统　42
3．1．1　计算机集群结构　42
3．1．2　分布式文件系统的结构　43
3．1．3　分布式文件系统的设计需求　44
3．2　HDFS简介　44
3．3　HDFS的相关概念　45
3．3．1　块　45
3．3．2　名称节点和数据节点　46
3．3．3　第二名称节点　47
3．4　HDFS体系结构　48
3．4．1　概述　48
3．4．2　HDFS命名空间管理　49
3．4．3　通信协议　49
3．4．4　客户端　50
3．4．5　HDFS体系结构的局限性　50
3．5　HDFS的存储原理　50
3．5．1　数据的冗余存储　50
3．5．2　数据存取策略　51
3．5．3　数据错误与恢复　52
3．6　HDFS的数据读写过程　53
3．6．1　读数据的过程　53
3．6．2　写数据的过程　54
3．7　HDFS编程实践　55
3．7．1　HDFS常用命令　55
3．7．2　HDFS的Web界面　56
3．7．3　HDFS常用Java API及应用实例　57
3．8　本章小结　60
3．9　习题　61
实验2　熟悉常用的HDFS操作　61
第4章　分布式数据库HBase　63
4．1　概述　63
4．1．1　从BigTable说起　63
4．1．2　HBase简介　63
4．1．3　HBase与传统关系数据库的
对比分析　64
4．2　HBase访问接口　65
4．3　HBase数据模型　66
4．3．1　数据模型概述　66
4．3．2　数据模型的相关概念　66
4．3．3　数据坐标　67
4．3．4　概念视图　68
4．3．5　物理视图　69
4．3．6　面向列的存储　69
4．4　HBase的实现原理　71
4．4．1　HBase的功能组件　71
4．4．2　表和Region　71
4．4．3　Region的定位　72
4．5　HBase运行机制　74
4．5．1　HBase系统架构　74
4．5．2　Region服务器的工作原理　76
4．5．3　Store的工作原理　77
4．5．4　HLog的工作原理　77
4．6　HBase编程实践　78
4．6．1　HBase常用的Shell命令　78
4．6．2　HBase常用的Java API及
应用实例　80
4．7　本章小结　90
4．8　习题　90
实验3　熟悉常用的HBase操作　91
第5章　NoSQL数据库　94
5．1　NoSQL简介　94
5．2　NoSQL兴起的原因　95
5．2．1　关系数据库无法满足
Web　2．0的需求　95
5．2．2　关系数据库的关键特性在Web 2．0时代成为“鸡肋”　96
5．3　NoSQL与关系数据库的比较　97
5．4　NoSQL的四大类型　98
5．4．1　键值数据库　99
5．4．2　列族数据库　100
5．4．3　文档数据库　100
5．4．4　图数据库　101
5．5　NoSQL的三大基石　101
5．5．1　CAP　101
5．5．2　BASE　103
5．5．3　最终一致性　104
5．6　从NoSQL到NewSQL数据库　105
5．7　本章小结　107
5．8　习题　107
第6章　云数据库　108
6．1　云数据库概述　108
6．1．1　云计算是云数据库兴起的基础　108
6．1．2　云数据库的概念　109
6．1．3　云数据库的特性　110
6．1．4　云数据库是个性化数据
存储需求的理想选择　111
6．1．5　云数据库与其他数据库的关系　112
6．2　云数据库产品　113
6．2．1　云数据库厂商概述　113
6．2．2　Amazon的云数据库产品　113
6．2．3　Google的云数据库产品　114
6．2．4　微软的云数据库产品　114
6．2．5　其他云数据库产品　115
6．3　云数据库系统架构　115
6．3．1　UMP系统概述　115
6．3．2　UMP系统架构　116
6．3．3　UMP系统功能　118
6．4　云数据库实践　121
6．4．1　阿里云RDS简介　121
6．4．2　RDS中的概念　121
6．4．3　购买和使用RDS数据库　122
6．4．4　将本地数据库迁移到云端RDS
数据库　126
6．5　本章小结　127
6．6　习题　127
实验4　熟练使用RDS for MySQL
数据库　128

第三篇　大数据处理与分析

第7章　MapReduce　132
7．1　概述　132
7．1．1　分布式并行编程　132
7．1．2　MapReduce模型简介　133
7．1．3　Map和Reduce函数　133
7．2　MapReduce的工作流程　134
7．2．1　工作流程概述　134
7．2．2　MapReduce的各个执行阶段　135
7．2．3　Shuffle过程详解　136
7．3　实例分析：WordCount　139
7．3．1　WordCount的程序任务　139
7．3．2　WordCount的设计思路　139
7．3．3　WordCount的具体执行过程　140
7．3．4　一个WordCount执行过程的
实例　141
7．4　MapReduce的具体应用　142
7．4．1　MapReduce在关系代数运算中的应用　142
7．4．2　分组与聚合运算　144
7．4．3　矩阵-向量乘法　144
7．4．4　矩阵乘法　144
7．5　MapReduce编程实践　145
7．5．1　任务要求　145
7．5．2　编写Map处理逻辑　146
7．5．3　编写Reduce处理逻辑　147
7．5．4　编写main方法　147
7．5．5　编译打包代码以及运行程序　148
7．6　本章小结　150
7．7　习题　151
实验5　MapReduce编程初级实践　152
第8章　Hadoop再探讨　155
8．1　Hadoop的优化与发展　155
8．1．1　Hadoop的局限与不足　155
8．1．2　针对Hadoop的改进与提升　156
8．2　HDFS2．0的新特性　156
8．2．1　HDFS HA　157
8．2．2　HDFS联邦　158
8．3　新一代资源管理调度框架YARN　159
8．3．1　MapReduce1．0的缺陷　159
8．3．2　YARN设计思路　160
8．3．3　YARN体系结构　161
8．3．4　YARN工作流程　163
8．3．5　YARN框架与MapReduce1．0
框架的对比分析　164
8．3．6　YARN的发展目标　165
8．4　Hadoop生态系统中具有代表性的
功能组件　166
8．4．1　Pig　166
8．4．2　Tez　167
8．4．3　Kafka　169
8．5　本章小结　170
8．6　习题　170
第9章　Spark　172
9．1　概述　172
9．1．1　Spark简介　172
9．1．2　Scala简介　173
9．1．3　Spark与Hadoop的对比　174
9．2　Spark生态系统　175
9．3　Spark运行架构　177
9．3．1　基本概念　177
9．3．2　架构设计　177
9．3．3　Spark运行基本流程　178
9．3．4　RDD的设计与运行原理　179
9．4　Spark的部署和应用方式　184
9．4．1　Spark三种部署方式　184
9．4．2　从“Hadoop+Storm”架构转向
Spark架构　185
9．4．3　Hadoop和Spark的统一部署　186
9．5　Spark编程实践　186
9．5．1　启动Spark Shell　187
9．5．2　Spark RDD基本操作　187
9．5．3　Spark应用程序　189
9．6　本章小结　192
9．7　习题　193
第10章　流计算　194
10．1　流计算概述　194
10．1．1　静态数据和流数据　194
10．1．2　批量计算和实时计算　195
10．1．3　流计算的概念　196
10．1．4　流计算与Hadoop　196
10．1．5　流计算框架　197
10．2　流计算的处理流程　197
10．2．1　概述　197
10．2．2　数据实时采集　198
10．2．3　数据实时计算　198
10．2．4　实时查询服务　199
10．3　流计算的应用　199
10．3．1　应用场景1：实时分析　199
10．3．2　应用场景2：实时交通　200
10．4　开源流计算框架Storm　200
10．4．1　Storm简介　201
10．4．2　Storm的特点　201
10．4．3　Storm的设计思想　202
10．4．4　Storm的框架设计　203
10．4．5　Storm实例　204
10．5　Spark Streaming　206
10．5．1　Spark Streaming设计　206
10．5．2　Spark Streaming与Storm的
对比　207
10．6　本章小结　208
10．7　习题　208
第11章　图计算　210
11．1　图计算简介　210
11．1．1　传统图计算解决方案的
不足之处　210
11．1．2　图计算通用软件　211
11．2　Pregel简介　211
11．3　Pregel图计算模型　212
11．3．1　有向图和顶点　212
11．3．2　顶点之间的消息传递　212
11．3．3　Pregel的计算过程　213
11．3．4　实例　214
11．4　Pregel的C++ API　216
11．4．1　消息传递机制　217
11．4．2　Combiner　217
11．4．3　Aggregator　218
11．4．4　拓扑改变　218
11．4．5　输入和输出　218
11．5　Pregel的体系结构　219
11．5．1　Pregel的执行过程　219
11．5．2　容错性　220
11．5．3　Worker　221
11．5．4　Master　221
11．5．5　Aggregator　222
11．6　Pregel的应用实例　222
11．6．1　单源最短路径　222
11．6．2　二分匹配　223
11．7　Pregel和MapReduce实现PageRank算法的对比　224
11．7．1　PageRank算法　224
11．7．2　PageRank算法在Pregel中的
实现　225
11．7．3　PageRank算法在MapReduce
中的实现　225
11．7．4　PageRank算法在Pregel
和MapReduce中实现的比较　228
11．8　本章小结　228
11．9　习题　228
第12章　数据可视化　230
12．1　可视化概述　230
12．1．1　什么是数据可视化　230
12．1．2　可视化的发展历程　230
12．1．3　可视化的重要作用　231
12．2　可视化工具　233
12．2．1　入门级工具　233
12．2．2　信息图表工具　234
12．2．3　地图工具　235
12．2．4　时间线工具　236
12．2．5　高级分析工具　236
12．3　可视化典型案例　237
12．3．1　全球黑客活动　237
12．3．2　互联网地图　237
12．3．3　编程语言之间的影响力关系图　238
12．3．4　百度迁徙　239
12．3．5　世界国家健康与财富之间的
关系　239
12．3．6　3D可视化互联网地图APP　239
12．4　本章小结　240
12．5　习题　240

第四篇　大数据应用

第13章　大数据在互联网领域的
应用　242
13．1　推荐系统概述　242
13．1．1　什么是推荐系统　242
13．1．2　长尾理论　243
13．1．3　推荐方法　243
13．1．4　推荐系统模型　244
13．1．5　推荐系统的应用　244
13．2　协同过滤　245
13．2．1　基于用户的协同过滤　245
13．2．2　基于物品的协同过滤　246
13．2．3　UserCF算法和ItemCF算法的
对比　248
13．3　协同过滤实践　248
13．3．1　实践背景　248
13．3．2　数据处理　249
13．3．3　计算相似度矩阵　249
13．3．4　计算推荐结果　250
13．3．5　展示推荐结果　250
13．4　本章小结　251
13．5　习题　251
第14章　大数据在生物医学
领域的应用　252
14．1　流行病预测　252
14．1．1　传统流行病预测机制的不足　252
14．1．2　基于大数据的流行病预测　253
14．1．3　基于大数据的流行病预测的
重要作用　253
14．1．4　案例：百度疾病预测　254
14．2　智慧医疗　255
14．3　生物信息学　256
14．4　案例：基于大数据的综合健康服务
平台　257
14．4．1　平台概述　257
14．4．2　平台业务架构　258
14．4．3　平台技术架构　258
14．4．4　平台关键技术　259
14．5　本章小结　260
14．6　习题　261
第15章　大数据的其他应用　262
15．1　大数据在物流领域中的应用　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　智能物流的应用　263
15．1．4　大数据是智能物流的关键　263
15．1．5　中国智能物流骨干网—菜鸟　264
15．2　大数据在城市管理中的应用　266
15．2．1　智能交通　266
15．2．2　环保监测　267
15．2．3　城市规划　268
15．2．4　安防领域　269
15．3　大数据在金融行业中的应用　269
15．3．1　高频交易　269
15．3．2　市场情绪分析　269
15．3．3　信贷风险分析　270
15．4　大数据在汽车行业中的应用　271
15．5　大数据在零售行业中的应用　272
15．5．1　发现关联购买行为　272
15．5．2　客户群体细分　273
15．5．3　供应链管理　273
15．6　大数据在餐饮行业中的应用　274
15．6．1　餐饮行业拥抱大数据　274
15．6．2　餐饮O2O　274
15．7　大数据在电信行业中的应用　276
15．8　大数据在能源行业中的应用　276
15．9　大数据在体育和娱乐领域中的
应用　277
15．9．1　训练球队　277
15．9．2　投拍影视作品　278
15．9．3　预测比赛结果　279
15．10　大数据在安全领域中的应用　280
15．10．1　大数据与国家安全　280
15．10．2　应用大数据技术防御
网络攻击　280
15．10．3　警察应用大数据工具
预防犯罪　281
15．11　大数据在政府领域中的应用　282
15．12　大数据在日常生活中的应用　283
15．13　本章小结　284
15．14　习题　284
参考文献　285

精彩书摘

　　《大数据技术原理与应用（第2版）》：
　　国内采用Hadoop的公司主要有百度、淘 宝、网易、华为、中国移动等，其中，淘 宝的Hadoop集群比较大。据悉，淘 宝Hadoop集群拥有2860个节点，清一色基于英特尔处理器的X86服务器，其总存储容量达到50 PB，实际使用容量超过40PB，日均作业数高达15万，服务于阿里巴巴集团各部门，数据来源于各部门产品的线上数据库（Oracle、MySQL）备份、系统日志以及爬虫数据，每天在Hadoop集群运行各种MapReduce任务，如数据魔方、量子统计、推荐系统、排行榜等。
　　作为全球最大的中文搜索引擎公司，百度对海量数据的存储和处理要求是非常高的。因此，百度选择了Hadoop，主要用于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、商业分析、在线数据反馈、网页聚类等。百度目前拥有3个Hadoop集群，计算机节点数量在700个左右，并且规模还在不断增加中，每天运行的MapReduce任务在3000个左右，处理数据约120 TB／天。
　　华为是Hadoop的使用者，也是Hadoop技术的重要推动者。由雅虎成立的Hadoop公司Hortonworks曾经发布一份报告，用来说明各个公司对Hadoop发展的贡献。其中，华为公司在Hadoop重要贡献公司名单内，排在谷歌和思科公司的前面，说明华为公司也在积极参与开源社区贡献。
　　2.1.5 Hadoop的版本
　　Apache Hadoop版本分为两代，第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为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最后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则增加了HDFS HA等重要的新特性。第二代Hadoop包含0.23.x和2.x两大版本，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN（Yet Another Resource Negotiator）两个系统。
　　除了免费开源的Apache Hadoop以外，还有一些商业公司推出Hadoop的发行版。2008年，Cloudera成为第一个Hadoop商业化公司，并在2009年推出第一个Hadoop发行版。此后，很多大公司也加入了做Hadoop产品化的行列，比如MapR.Hortonworks.星环等。一般而言，商业化公司推出的Hadoop发行版也是以Apache Hadoop为基础，但是前者比后者具有更好的易用性、更多的功能以及更高的性能。
　　……

《海量数据之翼：现代信息架构的基石与实践》 在一个信息爆炸的时代，数据早已不再是单纯的记录，而是驱动决策、洞察趋势、甚至塑造未来的核心动力。然而，海量数据的涌现也给传统的处理方式带来了前所未有的挑战。我们面临的问题不再是“有没有数据”，而是“如何有效驾驭海量数据，从中提取价值”。《海量数据之翼：现代信息架构的基石与实践》一书，正是为了应对这一时代洪流而生，它将带领读者深入探索现代信息架构的底层逻辑，并结合丰富的实战案例，揭示如何构建、管理和应用这些庞大的数据资产，最终实现业务的飞跃。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次对数据世界深邃而全面的探索之旅。它从最根本的原理出发，剖析了支撑现代信息架构的关键技术理念，包括分布式系统的基本原则、数据存储的多种范式、并行计算的效率之道，以及流式处理的实时响应能力。我们将一起审视不同类型数据的特性，理解它们如何被采集、清洗、转换，最终成为可供分析的“石油”。 第一篇：数据洪流的理论基石 在本书的第一篇，我们将从宏观视角出发，奠定对海量数据处理的理论认知。 分布式系统的灵魂：CAP定理与一致性模型 数据不再局限于单台服务器，而是分散在成千上万台机器上。这带来了性能的提升，但也引入了复杂性。CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）如同分布式系统中的“铁三角”，深刻地揭示了在分布式环境中，我们必须在一致性、可用性和分区容错性之间做出取舍。我们将深入剖析CAP定理的内涵，并详细探讨不同一致性模型（如强一致性、最终一致性、因果一致性）的适用场景与权衡。理解这些基础理论，是设计健壮、可扩展的数据系统的第一步。 数据的生命周期：从采集到消亡的全面管理 数据并非静态存在，它有一个完整的生命周期。本书将详细阐述数据从产生、采集（包括批处理和流式采集）、存储、处理、分析，直至最终归档或销毁的全过程。我们将探讨不同采集模式的优劣，例如批量数据抽取（ETL）的成熟与局限，以及流式数据处理（ELT）在实时性方面的优势。理解数据生命周期的每个阶段，有助于我们设计更高效、更经济、更安全的数据管理策略。 存储的艺术：多样化的数据承载之道 随着数据类型的日益丰富，单一的存储方案已难以满足需求。本书将系统性地介绍多种主流的数据存储技术，并分析其核心原理和适用场景。 关系型数据库的演进与扩展： 虽然非结构化数据成为焦点，但关系型数据库在结构化数据管理方面依然不可或缺。我们将探讨其在分布式环境下的扩展方案，如分片、读写分离等。 NoSQL数据库的崛起： Key-Value存储、文档数据库、列式数据库、图数据库等NoSQL数据库，以其灵活的模式、出色的可扩展性和高性能，在处理非结构化和半结构化数据方面展现出巨大威力。我们将深入剖析它们的内部机制，例如HBase的行式存储与列族设计，MongoDB的文档结构与查询优化，Neo4j的节点、关系与属性。 数据仓库与数据湖： 针对海量结构化和半结构化数据进行分析，数据仓库和数据湖是两种不同的应对策略。我们将对比两者的设计理念、数据模型、处理方式以及适用场景，帮助读者根据自身需求选择合适的方案。 内存计算与闪存技术： 在追求极致性能的场景下，内存计算和闪存技术提供了新的可能性。我们将探讨其原理，以及如何在特定场景下发挥其优势。 计算的脉搏：并行与分布式处理的奥秘 面对TB甚至PB级别的数据，单机计算已力不从心。并行计算和分布式计算成为了必然选择。 MapReduce模型： 作为分布式计算的开创性框架，MapReduce模型将复杂计算分解为Map和Reduce两个阶段，大大简化了分布式编程。我们将深入解析MapReduce的工作流程，理解其任务调度、数据shuffle以及容错机制。 内存计算框架（Spark）： Spark的出现，将分布式计算推向了一个新的高度。通过将数据加载到内存中进行计算，Spark极大地提升了处理速度，并支持迭代计算、SQL查询、流处理和机器学习等多种高级功能。我们将详细讲解Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，以及其DAG执行引擎的工作原理。 流式处理： 在实时性要求极高的场景下，流式处理技术应运而生。本书将介绍Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等主流流处理框架，分析它们在消息队列、流式计算、状态管理和事件驱动等方面的原理与应用。 第二篇：现代信息架构的实践构建 在掌握了理论基础之后，本书的第二篇将聚焦于如何在实际中构建、部署和管理现代信息架构。 架构的蓝图：构建可扩展、高可用的数据平台 一个稳健的数据平台是海量数据价值释放的载体。我们将深入探讨构建弹性、容错、易于扩展的数据平台的设计原则。这包括： 微服务与服务网格： 如何将数据处理能力拆分成独立的微服务，并通过服务网格进行统一管理、发现和通信，从而提升系统的灵活性和可维护性。 容器化与编排： Docker等容器技术和Kubernetes等编排工具，如何帮助我们实现数据的自动化部署、弹性伸缩和高效调度。 云原生数据架构： 充分利用云计算的弹性、按需付费和托管服务，构建更加灵活和经济高效的数据解决方案。我们将探讨云厂商提供的各种数据服务，以及如何构建跨云或混合云的数据架构。 数据治理与安全： 在海量数据环境中，数据治理（包括数据质量、数据血缘、元数据管理）和数据安全（包括访问控制、数据加密、合规性）的重要性愈发凸显。本书将阐述如何建立完善的数据治理体系，以及如何设计安全可靠的数据访问策略。 数据流水线的构建与优化 从数据源到最终的应用，数据需要经过一系列的转化和处理，形成完整的数据流水线。我们将探讨如何设计、实现和优化这些流水线。 ETL/ELT工具与实践： 介绍Apache NiFi、Talend等主流ETL/ELT工具，并结合实际案例讲解如何构建复杂的数据集成流程。 工作流调度器： Airflow、Luigi等工作流调度工具，如何帮助我们自动化管理、监控和调度复杂的数据任务。 数据质量保障： 在数据处理过程中，确保数据质量至关重要。我们将探讨数据清洗、去重、校验等关键环节的技术手段。 实时数据处理与流式分析 在物联网、金融交易、用户行为分析等领域，实时数据处理是核心竞争力。 消息队列的选型与应用： Kafka、RabbitMQ等消息队列，如何作为分布式数据流的缓冲和传输通道，解耦数据生产者与消费者。 流式处理框架详解： 深入剖析Flink和Spark Streaming在事件时间处理、窗口聚合、状态管理等方面的核心技术，以及如何构建低延迟、高吞吐的实时分析系统。 实时数据可视化： 如何将实时分析的结果快速反馈给用户，例如使用Grafana、Kibana等工具进行实时监控和仪表盘展示。 数据仓库与数据湖的应用实践 数据仓库的建模与优化： 讲解维度建模、范式建模等数据仓库设计方法，以及如何进行查询性能优化。 数据湖的构建与管理： 介绍如何构建统一的数据湖，并利用Spark、Presto等工具进行数据探索和分析。 湖仓一体（Lakehouse）架构： 探讨如何将数据仓库的优势与数据湖的灵活性相结合，构建更高效、更便捷的数据平台。 机器学习与人工智能在海量数据中的应用 海量数据为机器学习和人工智能模型提供了丰富的“养料”。 分布式机器学习框架： Spark MLlib、TensorFlow on Spark等框架，如何支持在大规模数据集上训练机器学习模型。 模型训练与部署： 探讨从数据预处理、特征工程到模型评估、生产部署的完整流程。 AI驱动的业务洞察： 通过实际案例展示如何利用机器学习和人工智能技术，实现精准营销、个性化推荐、风险预测等业务价值。 第三篇：行业案例与未来展望 在本书的最后一篇，我们将通过丰富的行业案例，展示海量数据技术在不同领域的应用，并对未来的发展趋势进行展望。 不同行业的应用场景： 互联网行业： 用户行为分析、推荐系统、广告投放、搜索引擎优化。 金融行业： 欺诈检测、风险评估、量化交易、客户画像。 零售行业： 供应链优化、库存管理、销售预测、个性化营销。 医疗健康： 基因测序分析、疾病预测、药物研发、个性化治疗。 制造业： 智能制造、设备故障预测、生产流程优化。 智慧城市： 交通流量分析、能源管理、公共安全监控。 新兴技术与未来趋势： 图计算的深度应用： 在社交网络分析、知识图谱构建、推荐系统等领域的潜力。 边缘计算与分布式智能： 如何将数据处理能力下沉到数据源端，实现更低的延迟和更强的隐私保护。 数据隐私与联邦学习： 在保护数据隐私的前提下，实现多方数据的协同学习。 AI驱动的数据平台自动化： 利用AI技术提升数据平台的管理、运维和优化效率。 《海量数据之翼：现代信息架构的基石与实践》旨在为读者构建一个系统、全面、深入的数据技术认知框架。无论是希望从零开始构建数据平台的初学者，还是在数据领域深耕多年的资深从业者，都能从中获得启发和价值。本书强调理论与实践的结合，通过清晰的原理讲解和翔实的案例分析，帮助读者掌握驾驭海量数据的核心技能，从而在数字化浪潮中乘风破浪，展翅高飞。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对技术细节要求极高的读者来说，《大数据技术原理与应用（第2版）》无疑是一本值得反复研读的宝藏。它没有回避那些复杂而关键的技术细节，而是深入浅出地讲解了分布式计算的底层机制，比如MapReduce的工作流程、Spark的RDD转换和行动操作，以及它们是如何协同工作的。我特别赞赏书中关于数据分区、容错机制和负载均衡的详细论述，这些都是构建稳定可靠的大数据系统的基石。而且，书中还涉及了NoSQL数据库的多种类型及其适用场景，这对于我选择和设计适合特定需求的数据库解决方案非常有帮助。我尝试着书中提到的一些性能调优方法，确实看到了显著的效率提升，这让我对作者的专业性和严谨性佩服不已。这本书的参考文献也十分丰富，为我进一步深入研究相关领域提供了宝贵的线索。总的来说，它不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的大数据架构师在分享他的智慧和洞察，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据技术原理与应用（第2版）》真是让我眼前一亮！作为一名在大数据领域摸爬滚打多年的开发者，我总是在寻找能够提供深度见解和前沿知识的书籍，而这本书恰恰满足了我的需求。它不仅仅停留在概念的堆砌，而是深入剖析了大数据技术背后的核心原理，让我对Hadoop、Spark等工具的理解上升到了一个新的高度。我特别欣赏书中对分布式系统设计理念的阐述，这对于理解为什么这些技术能够处理海量数据至关重要。书中通过大量的图示和伪代码，将复杂的概念变得通俗易懂，我甚至可以根据书中的思路，在本地搭建起一些简单的分布式环境进行实验，这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我的学习效率和对技术的掌握程度。而且，它还非常贴心地介绍了大数据在各个行业的实际应用案例，从金融风控到智慧医疗，让我看到了大数据技术赋能各行各业的巨大潜力，也为我未来的职业发展方向提供了新的启发。这本书的排版和纸质也相当不错，阅读体验很舒适，让我愿意花更多时间沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据技术原理与应用（第2版）》给我的感觉是，它真的“懂”大数据。它没有像市面上一些泛泛而谈的书籍那样，只是罗列一些技术名词，而是深入挖掘了大数据技术的核心要义。我尤其喜欢书中对大数据生态系统的宏观梳理，以及各个组件之间的相互关系和演进过程的讲解。让我对整个大数据技术栈的理解更加清晰。书中关于分布式文件系统（如 HDFS）和分布式计算框架（如 Spark）的工作原理分析，让我对这些技术有了更深刻的认识，不再是停留在“会用”的层面，而是“知其所以然”。同时，书中对于大数据处理流程中遇到的挑战，例如数据倾斜、内存溢出等问题，也给出了非常具体的解决方案和优化策略，这对于解决实际开发中遇到的疑难杂症非常有帮助。它提供了一种解决问题的思路和方法论，这比单纯的技术介绍更有价值。这本书的深度和广度都相当不错，是一本难得的优秀技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初选择《大数据技术原理与应用（第2版）》主要是被它的“第2版”所吸引，希望能看到最新的技术进展。读完之后，我必须说，这本书的更新力度相当可观。它涵盖了许多我之前接触过的资料中并未详细讲解的新兴技术和工具，比如流处理中的一些高级概念，以及机器学习在处理大规模数据集时的优化技巧。我尤其喜欢其中对数据仓库和数据湖的对比分析，这让我对如何根据不同的业务场景选择合适的数据存储和管理方案有了更清晰的认识。书中还提供了一些关于大数据安全和隐私保护的实用建议，这在当前数据泄露频发的时代尤为重要。作者的叙述风格清晰流畅，逻辑性很强，读起来不会感到枯燥乏味。即使是一些比较抽象的概念，通过作者的解释和例子，也变得相对容易理解。我感觉这本书非常适合那些已经有一定大数据基础，想要进一步深化理解，或者想要了解最新技术趋势的读者。它为我提供了一个宝贵的学习平台，让我能够不断地更新自己的知识库。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《大数据技术原理与应用（第2版）》是一本集理论深度和实践指导性于一体的佳作。它并没有止步于介绍各种技术组件，而是着重于讲解它们背后的原理，以及如何将这些技术融会贯通，解决实际问题。我特别欣赏书中关于数据采集、清洗、转换和可视化的全面介绍，这让我对整个大数据处理流程有了更系统的认识。书中通过丰富的案例分析，展示了大数据技术在不同行业中的应用，让我能够更直观地理解这些技术是如何为企业带来价值的。我尝试着书中提到的一些数据分析方法，并将其应用于我目前的工作项目中，取得了不错的效果，这让我对大数据分析的潜力和价值有了更深刻的体会。这本书的语言风格朴实而又不失严谨，结构清晰，易于查找和阅读。对于初学者来说，它提供了一个坚实的基础；对于有经验的开发者，它也能带来新的启发和思考。

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好，印刷精美，值得买

评分☆☆☆☆☆

发货快捷，质量符合描述，价格合理。

评分☆☆☆☆☆

东西收到。感觉很不错?

评分☆☆☆☆☆

买了些架构方面的图书，利用春节假期好好学学

评分☆☆☆☆☆

书很实用，就是纸质材料有点差~

评分☆☆☆☆☆

书很实用，就是纸质材料有点差~

评分☆☆☆☆☆

林老师 给力 支持

评分☆☆☆☆☆

哈喽了了了了了了了了了

评分☆☆☆☆☆

快过年了，但是学习不影响，希望能坚持学