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宋杰 著

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• 大数据
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• 出版工程
• 国之重器
• 平台技术
• 数据分析
• 云计算
• 信息技术
• 软件工程
• 行业应用

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115466891

版次：1

商品编码：12355332

包装：平装

丛书名： 国之重器出版工程·学术中国·大数据

开本：小16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：219

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：大数据相关领域的研究生、从事大数据研究的读者、以及对于大数据处理平台的设计人员和架构人员
本书结合笔者自身的研究经验，从“学术研究”和“系统实现”相结合的角度，对平台进行全面的介绍，书中既有原理，又有学术前沿综述，但不包含使用方法、编程技术、构建步骤等类似工具书的内容。对于大数据相关领域的研究生、对于从事大数据研究的读者、以及对于大数据处理平台的设计人员和架构人员，本书均具有吸引力和独特之处。

内容简介

本书从数据查询、数据分析和迭代计算平台3个方面对大数据处理平台的体系结构、基本原理、主流技术、国内外研究进展和成果进行了全面、深入的阐述，对大数据实时处理平台的架构和核心技术进行了展望。企业技术人员可参考本书选择合适的技术构建大数据处理平台或对现有平台进行优化；高校院所的科研人员可参考本书了解大数据管理的基本原理和现有研究成果；学生读者可通过学习本书全面了解大数据处理平台。同时，本书也适用于对大数据技术拥有浓厚兴趣的读者。

作者简介

宋杰，博士，副教授，现任职于东北大学软件学院云计算技术研究所。2003年毕业于东北大学，获学士学位，之后硕博连读，就读于东北大学计算机软件与理论专业。2008年获博士学位，随后在法国图卢兹第三大学的IRIT实验室由法方资助从事两年的海外研究工作，2010年经人才引进方式回国任教，2013-2015年入东软集团博士后工作站。近6年，以**作者发表期刊论文30篇，其中SCI期刊7篇，《计算机学报》6篇，《软件学报》6篇；以**发明人申请专利6项，软件著作权3项，维护开源项目2项；主持纵向科研项目10项，其中国家自然科学基金青年科学基金项目、国家自认科学基金面上项目、国家自然科学基金重点(子项)项目各1项，博士后基金项目1项，省部级项目6项，横向科研项目3项；与世界500强企业联手开发智能家电核心算法并得以应用，牵头制定国家云计算相关标准一项。
主要研究方向为大数据存储与管理、高效能计算和机器学习应用。

目录

第1 章 体系结构
1．1 集群系统
1．1．1 Hadoop YARN
1．1．2 Apache Mesos
1．1．3 Apache ZooKeeper
1．2 文件系统
1．2．1 Google 分布式文件系统
1．2．2 Hadoop 分布式文件系统
1．2．3 其他分布式文件系统
1．3 NoSQL 和NewSQL
1．3．1 NoSQL 数据库系统
1．3．2 NewSQL 数据库系统
1．4 计算模型
1．4．1 MapReduce 编程模型
1．4．2 Spark 并行计算框架
参考文献
第2 章 查询平台
2．1 基本原理
2．1．1 系统简介
2．1．2 架构组织
2．2 现有研究
2．2．1 大数据精确查询系统
2．2．2 大数据近似查询系统
2．2．3 大数据多维查询系统
2．3 近期成果
2．3．1 Haery
2．3．2 Probery
参考文献
第3 章 分析平台
3．1 基本原理
3．1．1 OLAP 技术
3．1．2 系统架构
3．2 现有研究
3．2．1 传统OLAP 优化方法
3．2．2 OLAP 存储计算优化
3．2．3 大数据OLAP 引擎
3．3 近期成果
3．3．1 DOLAP
3．3．2 MapReduce OLAP
3．3．3 HaoLap
参考文献
第4 章 迭代计算平台
4．1 基本原理
4．2 现有研究
4．2．1 MapReduce 迭代计算框架
4．2．2 其他迭代计算框架
4．2．3 增量迭代计算
4．2．4 迭代算法优化
4．3 近期成果
4．3．1 增量迭代计算模型
4．3．2 归并迭代计算
4．3．3 迭代初始点选择
参考文献
第5 章 实时处理平台
5．1 基本原理
5．2 现有研究
5．2．1 Lambda 架构
5．2．2 队列
5．2．3 流处理
5．2．4 数据流处理框架
5．3 近期成果
5．3．1 实时数据迁移模型
5．3．2 数据源层的优化方法
5．3．3 迁移系统设计
参考文献
后记

国之重器出版工程：大数据处理平台 这是一部关于现代国家核心基础设施建设的深刻洞察，它并非聚焦于某一项具体技术，而是从宏观视角，剖析了支撑国家现代化进程、保障国家安全、提升国家治理能力的大数据处理平台如何被构筑、运作与演进。本书深入探讨了在大数据时代下，构建一套高效、安全、可信赖的大数据处理平台对于一个国家而言，其战略意义、技术挑战、管理模式以及未来发展趋势。 第一章：大数据处理平台的战略基石 本章旨在确立大数据处理平台在国家战略层面的核心地位。它将从历史的维度出发，回顾信息技术革命如何逐渐渗透并重塑国家运作的方方面面，并指出大数据处理平台已不再是可有可无的技术附属品，而是成为国家核心竞争力的重要组成部分。我们将详细阐述构建此类平台所面临的几个关键战略目标： 国家数据资产的整合与价值挖掘： 探讨如何打破部门壁垒，实现跨领域、跨层级数据的互联互通，并进一步分析如何通过平台化的手段，从海量数据中提取有价值的信息，为国家宏观决策、社会治理、经济发展提供强有力的数据支撑。例如，在应对突发公共卫生事件时，快速整合医疗、交通、人口流动等数据，能够为指挥调度提供前所未有的精准度。 国家安全与风险防范： 大数据处理平台在维护国家安全方面扮演着至关重要的角色。本章将深入剖析平台如何通过对海量网络行为、金融交易、信息流动的实时监测与分析，有效预警和防范各类网络攻击、金融风险、意识形态渗透等威胁，筑牢国家安全屏障。 提升国家治理能力现代化： 传统的治理模式往往滞后于社会发展的速度。本书将阐释大数据处理平台如何通过“数据驱动”的理念，实现政府职能的优化升级。从精准化公共服务（如教育、医疗资源配置）、智能化城市管理（如交通疏导、环境监测）到精细化社会动员，大数据平台为政府提供了更科学、更高效的决策依据和执行手段，从而推动国家治理体系和治理能力的现代化。 推动科技创新与产业升级： 大数据处理平台不仅是国家运行的“神经网络”，更是科技创新和产业升级的“孵化器”。本章将探讨平台如何通过开放数据接口、提供计算资源、支撑前沿算法研究，催生新的技术应用、商业模式和产业集群，为国家经济的持续增长注入新动能。 第二章：大数据处理平台的技术架构与核心能力 本章将深入剖析支撑大数据处理平台运转的关键技术要素，并阐述平台应具备的核心能力。这部分内容将侧重于技术实现的细节，但不局限于单一技术的介绍，而是强调技术之间的协同与整合。 数据采集与接入： 详细介绍多种数据源（政务、行业、互联网、物联网等）的数据采集技术，包括但不限于流式数据处理（如Kafka, Pulsar）、批处理采集、API接口集成、传感器数据接入等。强调数据采集的广度、深度、实时性和准确性。 数据存储与管理： 探讨不同类型数据的存储方案，从关系型数据库、NoSQL数据库（如HBase, Cassandra）、数据仓库、数据湖到图数据库的应用场景。重点分析数据治理（Data Governance）在数据生命周期管理中的作用，包括数据质量、数据安全、元数据管理、数据血缘追溯等。 数据处理与计算引擎： 详细介绍主流的大数据计算框架，如Hadoop生态（HDFS, MapReduce, Hive, Spark, Flink）在批处理和流式处理中的应用。分析分布式计算、并行处理、内存计算等关键技术如何实现海量数据的快速分析与处理。 数据分析与挖掘工具： 介绍支持统计分析、机器学习、深度学习、文本挖掘、图像识别等数据分析能力的工具和平台。例如，如何利用Spark MLlib进行模型训练，如何通过TensorFlow、PyTorch等框架进行深度学习模型的构建与部署。 数据可视化与服务化： 阐述如何将复杂的数据分析结果通过直观的可视化图表（如Tableau, PowerBI, ECharts）呈现给决策者。同时，强调将数据分析能力封装成API服务，供其他应用系统调用，实现数据的即时服务化。 安全与合规性： 探讨大数据处理平台在数据安全方面的关键技术，包括数据加密、访问控制、权限管理、脱敏处理、水印技术等。同时，强调平台建设必须符合国家关于数据安全、隐私保护、合规性等方面的法律法规要求。 第三章：大数据处理平台的建设与运营挑战 本章将聚焦于大数据处理平台的实际建设过程中可能遇到的挑战，以及平台持续高效运营的关键要素。 组织与人才： 分析构建和维护一个大型大数据处理平台所需的组织结构和人才队伍。包括数据科学家、数据工程师、系统架构师、安全专家等角色的定位与协作。探讨如何吸引、培养和留住相关领域的高端人才。 技术选型与集成： 在面对众多技术方案时，如何进行合理的选型，并实现不同技术组件的有效集成，避免“技术孤岛”和“烟囱式”建设。强调平台的可扩展性、灵活性和兼容性。 数据孤岛与共享难题： 探讨如何打破部门之间、系统之间的数据壁垒，建立有效的数据共享机制。分析数据标准化、元数据管理、数据交换协议等在解决数据孤岛问题中的重要性。 成本控制与效益评估： 大型数据平台的建设和运营成本巨大，本章将分析如何进行有效的成本控制，包括软硬件投入、人力成本、运维成本等。同时，探讨如何科学地评估平台的经济效益和社会效益，证明其战略价值。 持续迭代与技术演进： 大数据技术发展迅速，平台需要具备持续迭代和演进的能力，以适应新的技术趋势和业务需求。探讨敏捷开发、DevOps、容器化部署等方法在平台持续优化中的应用。 第四章：大数据处理平台的应用场景与未来展望 本章将通过具体的应用案例，展示大数据处理平台在国家层面的广泛应用，并展望平台的未来发展趋势。 典型应用场景剖析： 智慧城市建设： 如何利用大数据平台优化城市交通、能源管理、公共安全、环境监测，提升居民生活品质。 金融风险防控： 如何通过大数据分析识别欺诈行为、洗钱活动、信贷风险，维护金融市场稳定。 公共卫生应急响应： 如何在疫情爆发时，快速整合病例、传播路径、疫苗接种等数据，指导疫情防控决策。 宏观经济监测与预测： 如何利用海量经济数据，洞察经济运行态势，为国家宏观调控提供科学依据。 社会信用体系建设： 如何整合社会各方数据，构建统一的社会信用评价体系，提升社会治理效率。 科学研究与知识发现： 如何为科研机构提供强大的数据分析工具和海量数据集，加速科学发现和技术突破。 未来发展趋势： 智能化与自动化： 更加强调平台在数据处理、分析、决策过程中的智能化和自动化能力。 可信计算与隐私保护： 随着数据安全和隐私保护的要求日益提高，可信计算、联邦学习、差分隐私等技术将发挥更重要的作用。 边缘计算与分布式架构： 随着物联网设备数量的激增，将数据处理能力下沉到边缘端，构建更高效的分布式处理体系。 跨领域数据融合与知识图谱： 进一步实现跨领域数据的深度融合，构建更强大的知识图谱，实现更深层次的智能分析。 区块链技术赋能： 探讨区块链技术在数据存证、数据溯源、数据共享安全等方面为大数据平台带来的创新机遇。 本书的价值在于，它为理解和构建国家级大数据处理平台提供了一个全面而深入的框架。它并非一本纯粹的技术手册，而是一部关于国家数字化转型、科技自立自强以及国家治理能力现代化的战略性著作。通过对大数据处理平台在战略、技术、运营和应用等多个维度的深刻剖析，本书旨在启发读者对国家发展与科技进步之间关系的更深层思考。

评分☆☆☆☆☆

我最近在市场上寻找关于大数据技术应用的实践性书籍，偶然看到了这本《国之重器出版工程 大数据处理平台》。从书名上看，它似乎指向了国家层面的、具有战略意义的大数据解决方案。我尤其感兴趣的是，这样的平台在国家层面的运作会是怎样的？它如何集成来自不同部门、不同领域的数据？在数据安全、隐私保护方面又有哪些独特的考虑和技术保障？我设想这本书可能会详细讲解平台的设计原则，比如它的可扩展性、容错性、高性能等关键指标是如何被满足的。并且，我也很好奇它是否会介绍一些支撑这些平台的底层技术，比如分布式存储、分布式计算、高性能数据库，甚至人工智能算法在数据分析中的应用。如果它能结合一些具体的国家级应用场景，比如智慧城市、国家安全、精准医疗等，那么这本书的价值将大大提升，让读者能够更直观地感受到大数据在国家发展中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

对于一名对前沿技术充满好奇的普通读者而言，《国之重器出版工程 大数据处理平台》这个书名本身就带着一种神秘感和权威性。我猜测这本书可能不像市面上很多纯粹的技术书籍那样，堆砌大量的代码和晦涩的算法。它或许会从一个更高的视角，来解读国家在大数据处理领域所进行的系统性规划和建设。我期待它能够解答一些关于“大数据”这样宏观概念背后，实际的国家级工程是如何落地和运作的问题。例如，这本书会讲述这个平台是如何从无到有建立起来的吗？在建设过程中，是否遇到过技术上的瓶颈？是如何突破的？有没有介绍平台所采用的独特的数据处理模型或者创新算法？我希望它能用生动的故事和图示，来描绘出这个“国之重器”的轮廓，让我能窥探到国家级大数据处理的“中国方案”，并从中汲取一些关于技术发展趋势和国家战略的启示。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先被“国之重器出版工程”这个系列名吸引了。它传递了一种信息，即这本书的内容是经过国家层面认可和支持的，必定是国家在某一关键领域具有代表性的成果。而“大数据处理平台”这个主题，则是我一直以来非常关注的。在如今这个信息时代，大数据的重要性不言而喻，但真正能够支撑起大规模、复杂数据处理的国家级平台，其技术难度和战略意义都是非同寻常的。我非常想了解，这样的平台在设计时，是如何平衡效率、安全、成本等多方面因素的？它是否采用了分布式架构，又是如何实现高性能和高可用性的？书中会不会介绍一些在实际运行中遇到的挑战，以及为应对这些挑战而开发的创新技术？如果书中能辅以一些实际案例，比如在国民经济、科学研究、公共服务等方面的应用，那就更能体现出这本书的价值和深度了，让我能够从更广阔的视野去理解大数据在中国发展中的力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对国家在核心技术领域的投入和发展成果非常感兴趣，尤其是像“大数据处理平台”这样关乎国家战略和民生福祉的关键技术。《国之重器出版工程》这个系列名，本身就预示着这本书的定位不一般，很可能代表着国内在大数据领域最前沿的探索和实践。我希望这本书能够系统地介绍我国自主研发的大数据处理平台的整体架构、核心技术以及在不同行业、不同场景下的应用情况。它是否会深入解析平台在数据采集、清洗、存储、分析、可视化等各个环节所采用的关键技术和解决方案？例如，在海量数据的实时处理方面，是否有什么突破性的技术？在数据安全和隐私保护方面，平台又有哪些领先的机制？我尤其期待书中能有一些真实的案例研究，来展示这个平台是如何为国家重大项目、关键基础设施或社会民生服务提供强大支撑的，从而让我能够更深刻地理解其“国之重器”的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就很有分量，“国之重器出版工程”几个字，立刻勾起了我对国家重大科技项目和战略性工程的兴趣。我一直觉得，了解国家在关键技术领域的研究成果，不仅能增长见识，更能激发民族自豪感。而“大数据处理平台”这个副标题，更是直击当前科技发展的核心。我们生活在一个数据爆炸的时代，从社交媒体上的信息流，到金融市场的海量交易，再到科学研究产生的海量实验数据，大数据无处不在。如何有效地采集、存储、处理、分析和应用这些数据，已经成为衡量一个国家科技实力和未来发展潜力的重要标志。我非常期待这本书能深入浅出地介绍我国在大数据处理平台建设方面所取得的突破和成就。它是否阐述了平台的设计理念、核心技术、架构演进？是否展示了在实际应用中解决复杂问题的案例？我希望它能不仅仅是一本技术手册，更能成为一本引领我们理解国家战略、展望科技未来的思考之作。