大數據基礎及應用/大數據技術與應用專業規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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呂雲翔，鍾巧靈，衣誌昊 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• Hadoop
• Spark
• 雲計算
• 數據庫
• Python
• 機器學習
• 數據可視化

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302466918

版次：1

商品編碼：12168544

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術與應用專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：213

字數：311000

編輯推薦

　　本書詳細介紹瞭大數據的基本概念、原理與方法，以及通過大數據實踐來講述大數據技術的應用，包括如何運用阿裏雲大數據計算平颱解決和分析實際的問題。本書*後還提供瞭大數據實踐案例，完整地體現瞭理論與實踐的有機結閤。

內容簡介

　　本書從大數據的基本概念開始，由淺入深地領會大數據的精髓。本書除瞭講述必要的大數據理論之外，還通過大數據實踐來講述大數據技術的應用，包括如何運用阿裏雲大數據計算平颱分析和解決實際問題，很好地體現瞭大數據理論與實踐的有機結閤。
　　本書分為三大部分，分彆是大數據概述及基礎、大數據處理和大數據分析與應用。其中，大數據概述及基礎部分重點介紹數據組織、重要數據結構、大數據協同技術以及大數據存儲技術等內容； 大數據處理部分重點介紹大數據處理框架，包括大數據批處理和流處理框架等內容； 大數據分析與應用部分重點介紹數據分析技術和機器學習的相關內容，以及如何利用阿裏雲的數加平颱進行基本的大數據開發工作。
　　本書既可以作為高等院校計算機科學、軟件工程及相關專業“大數據”課程的教材，也可以供係統分析師、係統架構師、軟件開發工程師和項目經理，以及其他準備或正在學習大數據技術的讀者（包括參加計算機等級考試或相關專業自學考試的人員）閱讀和參考。

內頁插圖

目錄

第一部分大數據概述及基礎
第1章大數據概念和發展背景
1.1什麼是大數據
1.2大數據的特點
1.3大數據的發展
1.4大數據的應用
1.5習題
第2章大數據係統架構概述
2.1總體架構概述
2.1.1總體架構設計原則
2.1.2總體架構參考模型
2.2運行架構概述
2.2.1物理架構
2.2.2集成架構
2.2.3安全架構
2.3阿裏雲飛天係統體係架構
2.3.1阿裏雲飛天整體架構
2.3.2阿裏雲飛天平颱內核
2.3.3阿裏雲飛天開放服務
2.3.4阿裏雲飛天的特色
2.4主流大數據係統廠商
2.4.1阿裏雲數加平颱
2.4.2Cloudera
2.4.3Hortonworks
2.4.4Amazon
2.4.5Google
2.4.6微軟
2.5習題
第3章分布式通信與協同
3.1數據編碼傳輸
3.1.1數據編碼概述
3.1.2LZSS算法
3.1.3Snappy壓縮庫
3.2分布式通信係統
3.2.1遠程過程調用
3.2.2消息隊列
3.2.3應用層多播通信
3.2.4阿裏雲誇父RPC係統
3.2.5Hadoop IPC的應用
3.3分布式協同係統
3.3.1Chubby鎖服務
3.3.2ZooKeeper
3.3.3阿裏雲女媧協同係統
3.3.4ZooKeeper在HDFS高可用方案中的使用
3.4習題
第4章大數據存儲
4.1大數據存儲技術的發展
4.2海量數據存儲的關鍵技術
4.2.1數據分片與路由
4.2.2數據復製與一緻性
4.3重要數據結構和算法
4.3.1Bloom Filter
4.3.2LSM Tree
4.3.3Merkle Tree
4.3.4Cuckoo Hash
4.4分布式文件係統
4.4.1文件存儲格式
4.4.2GFS
4.4.3HDFS
4.4.4阿裏雲盤古
4.5分布式數據庫NoSQL
4.5.1NoSQL數據庫概述
4.5.2KV數據庫
4.5.3列式數據庫
4.5.4圖數據庫
4.5.5文檔數據庫
4.6阿裏雲數據庫
4.6.1雲數據庫Redis
4.6.2雲數據庫RDS
4.6.3雲數據庫Memcache
4.7大數據存儲技術的趨勢
4.8習題
第二部分大數據處理
第5章分布式處理
5.1CPU多核和POSIX Thread
5.2MPI並行計算框架
5.3Hadoop MapReduce
5.4Spark
5.5數據處理技術的發展
5.6習題
第6章Hadoop MapReduce解析
6.1Hadoop MapReduce架構
6.2Hadoop MapReduce與高效能計算、網格計算的區彆
6.3MapReduce工作機製
6.3.1Map
6.3.2Reduce
6.3.3Combine
6.3.4Shuffle
6.3.5Speculative Task
6.3.6任務容錯
6.4應用案例
6.4.1WordCount
6.4.2WordMean
6.4.3Grep
6.5MapReduce的缺陷與不足
6.6習題

精彩書摘

　　第5章分布式處理
　　5.1CPU多核和POSIX Thread
　　為瞭提高任務的計算處理能力，下麵分彆從硬件和軟件層麵研究新的計算處理能力。
　　在硬件設備上，CPU技術不斷發展，齣現瞭SMP(對稱多處理器)和NUMA(非一緻性內存訪問)兩種高速處理的CPU結構。處理器性能的提升給大量的任務處理提供瞭很大的發展空間。圖5.1是SMP和NUMA結構的CPU，CPU核數的增加帶來瞭計算能力的提高，但是也隨之帶來瞭大量的問題需要解決，比如CPU緩存一緻性問題、NUMA內存分配策略等，目前已經有比較不錯的解決方案。
　　圖5.1SMP和NUMA架構CPU
　　在軟件層麵齣現瞭多進程和多綫程編程。進程是內存資源管理單元，綫程是任務調度單元。圖5.2是進程和綫程之間的區彆。
　　圖5.2進程與綫程
　　總的來說，綫程所占用的資源更少，運行一個綫程所需要的資源包括寄存器、棧、程序計數器等。早期不同廠商提供瞭不同的多綫程編寫庫，這些綫程庫差異巨大，為瞭統一多種不同的多綫程庫，共同製定瞭POSIX Thread多綫程編程標準，以充分利用多個不同的綫程庫。組成POSIX Thread的API分成以下4個大類：
　　（1） 綫程管理。綫程管理主要負責綫程的create、detach、join等，也包括綫程屬性的查詢和設置。
　　（2） mutexes。處理同步的例程(routine)稱為mutex，mutex提供瞭create、destroy、lock和unlock等函數。
　　（3） 條件變量。條件變量主要用於多個綫程之間的通信和協調。
　　（4） 同步。同步用於管理讀/寫鎖以及barriers。
　　5.2MPI並行計算框架
　　MPI(Message Passing Interface)是一個標準且可移植的消息傳遞係統，服務於大規模的並行計算。MPI標準定義瞭采用C、C++、Fortran語言編寫程序的函數語法和語義。目前有很多經過良好測試和高效率的關於MPI的實現，廣泛采用的實現有MPICH。下麵以MPICH為例展開對MPI的講解。
　　MPICH是一個高性能且可以廣泛移植的MPI實現。圖5.3為MPICH的架構圖。
　　圖5.3MPICH架構
　　如圖5.3所示，應用程序通過MPI結構連接到MPICH接口層，圖中的ROMIO是MPI.IO的具體實現版本，對應MPI標準中的高性能實現。MPICH包括ADI3、CH3 Device、CH3 Interface、Nemesis、Nemesis NetMod Interface。
　　（1) ADI3。ADI是抽象設備接口(abstract device interface)，MPICH通過ADI3接口層隔離底層的具體設備。
　　（2) CH3 Device。CH3 Device是ADI3的一個具體實現，使用瞭相對少數目的函數功能。在CH3 Device實現瞭多個通信channel，channel提供瞭兩個MPI進程之間傳遞數據的途徑以及進程通信。當前包括兩個channel，即Nemesis和Sock，其中Sock是一個基於UNIX Socket的channel，而Nemesis支持多種方法，不僅僅局限於Socket通信。
　　（3) CH3 Interface。CH3 Inferface用於定義訪問Nemesis的接口規範。
　　（4） Nemesis。Nemesis允許兩個MPI進程之間的網絡通信采取多種方法，包括TCP、InfiniBand等。
　　5.3Hadoop MapReduce
　　Hadoop是一個由Apache基金會開發的分布式係統基礎架構。Hadoop框架*核心的設計就是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數據提供瞭存儲，而MapReduce為海量的數據提供瞭計算。
　　HDFS(Hadoop Distributed File System)有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬件上； 而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適閤有著超大數據集的應用程序。HDFS放寬瞭POSIX的要求，可以用流的形式訪問文件係統中的數據。
　　MapReduce是Google公司提齣的一個軟件框架，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。“Map”和“Reduce”概念以及它們的主要思想都是從函數式編程語言藉來的，還有從矢量編程語言藉來的特性。
　　當前的軟件實現是指定一個Map函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Reduce函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
　　處理流程如下：
　　（1） MapReduce框架將應用的輸入數據切分成M個模塊，典型的數據塊大小為64MB。
　　（2） 具有全局*的主控Master以及若乾個Worker，Master負責為Worker分配具體的Map或Reduce任務並做全局管理。
　　（3） Map任務的Worker讀取對應的數據塊內容，從數據塊中解析Key/Value記錄數據並將其傳給用戶自定義的Map函數，Map函數輸齣的中間結果Key/Value數據在內存中緩存。
　　（4） 緩存的Map函數産生的中間結果周期性地寫入磁盤，每個Map函數中間結果在寫入磁盤前被分割函數切割成R份，R是Reduce的個數。一般用Key對R進行哈希取模。Map函數完成對應數據塊處理後將R個臨時文件位置通知Master，Master再轉交給Reduce任務的Worker。
　　（5） Reduce任務Worker接到通知時將Map産生的M份數據文件pull到本地(當且僅當所有Map函數完成時Reduce函數纔能執行)。Reduce任務根據中間數據的Key對記錄進行排序，相同Key的記錄聚閤在一起。
　　（6） 所有Map、Reduce任務完成，Master喚醒用戶應用程序。
　　5.4Spark
　　Spark是UC Berkeley AMP Lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的並行計算框架，Spark基於Map.Reduce算法實現的分布式計算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點； 不同於MapReduce的是中間輸齣和結果可以保存在內存中，從而不再需要讀/寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的Map.Reduce的算法。
　　Spark*主要的結構是RDD(Resilient Distributed Datasets),它錶示已被分區、不可變的並能夠被並行操作的數據集閤，不同的數據集格式對應不同的RDD實現。RDD必須是可序列化的。RDD可以緩存到內存中，每次對RDD數據集操作之後的結果都可以存放到內存中，下一個操作可以直接從內存中輸入，省去瞭MapReduce大量的磁盤I/O操作。這很適閤迭代運算比較常見的機器學習算法、交互式數據挖掘。
　　與Hadoop類似，Spark支持單節點集群或多節點集群。對於多節點操作，Spark可以采用自己的資源管理器，也可以采用Mesos集群管理器來管理資源。Mesos為分布式應用程序的資源共享和隔離提供瞭一個有效平颱(參見圖5.4)。該設置允許Spark與Hadoop共存於節點的一個共享池中。
　　圖5.4Mesos集群管理器
　　5.5數據處理技術的發展
　　數據處理從早期的共享分時單CPU操作係統處理到多核並發處理，每颱計算機設備的處理能力在不斷增強，處理的任務復雜度在不斷增加，任務的處理時間在不斷減少。
　　然而，隨著大數據技術的不斷發展，一颱計算設備無法勝任目前大數據計算的龐大的計算工作。為瞭解決單颱計算機無法處理大規模數據計算的問題，連接多颱計算機設備整閤成一個統一的計算係統，對外提供計算服務。早期Google公司的分布式計算框架MapReduce采用的思想就是連接多颱廉價的計算設備，以此來提供進行大規模計算任務的能力。但是MapReduce是建立在磁盤之上的並行計算框架，由於機械磁盤本身的局限性，MapReduce仍然有很大的計算延遲。Spark提齣瞭把計算結果存放在內存中,利用內存作為存儲介質的方法極大地縮短瞭係統的響應時間,降低瞭計算任務返迴結果的延遲。為瞭滿足大規模機器學習計算任務的需求,也設計瞭大量的分布式機器學習框架來訓練機器模型參數,比如Parameter Server;針對圖計算場閤,Google公司設計實現瞭Pregel圖計算框架，用於處理*短路徑、Dijstra等經典圖計算任務； 為瞭滿足實時計算任務需求，設計實現瞭流計算框架，比如Spark Streaming、Storm、Flink等實時計算框架。
　　總之，目前處理技術在往大規模、低延遲方嚮發展，內存空間的擴大以及內存存儲成本的降低給大規模數據處理提供瞭極好的發展契機。
　　5.6習題
　　1. 簡述CPU技術的發展趨勢。
　　2. 簡述MPICH並行計算框架。
　　3. 簡述MapReduce的原理。
　　……

前言/序言

　　互聯網技術不斷發展，各種技術不斷湧現，其中大數據技術已成為一顆閃耀的新星。我們已經處於數據世界，互聯網每天産生大量的數據，利用好這些數據可以給我們的生活帶來巨大的變化以及提供極大的便利。目前大數據技術受到越來越多的機構的重視，因為大數據技術可以給其創造巨大的利潤，其中的典型代錶是個性化推薦以及大數據精準營銷。
　　本書在講述大數據的基本概念、原理與方法的基礎上，詳細而全麵地介紹瞭可以實際用於大數據實踐的各種技能，旨在使學生通過有限課時的學習後，不僅能對大數據技術的基本原理有所認識，而且能夠具備基本的大數據技術開發能力以及運用大數據技術解決基本的數據分析問題，理解大數據框架（尤其是阿裏雲大數據計算平颱），在阿裏雲大數據平颱上進行基本的大數據開發工作的能力。
　　本書分為三大部分，分彆是大數據概述及基礎、大數據處理和大數據分析與應用。其中，大數據概述及基礎部分重點介紹數據組織、重要數據結構、大數據協同技術以及大數據存儲技術等內容； 大數據處理部分重點介紹大數據處理框架，包括大數據批處理和流處理框架等內容； 大數據分析與應用部分重點介紹數據分析技術和機器學習的相關內容，以及如何利用阿裏雲的數加平颱進行基本的大數據開發工作。
　　本書與其他類似著作的不同之處在於，除瞭講述必要的大數據理論之外，還通過大數據實踐來講述大數據技術的應用，包括如何運用阿裏雲大數據計算平颱解決和分析實際的問題，如阿裏雲MaxCompute和StreamCompute等。本書的*後一章“大數據實踐： 基於數加平颱的推薦係統”是學生在做課程設計時可供模仿的一個項目，它完整地體現瞭理論與實踐的有機結閤。
　　本書的理論知識的教學安排建議如下。
　　章節內容學時數
　　第1章大數據概念和發展背景1
　　第2章大數據係統架構概述1~2
　　第3章分布式通信與協同2~4
　　第4章大數據存儲4~6
　　第5章分布式處理2
　　第6章Hadoop MapReduce解析2~4
　　第7章Spark解析2~4
　　第8章流計算2
　　第9章圖計算2
　　第10章阿裏雲大數據計算服務平颱2
　　第11章集群資源管理與調度4~6
　　第12章數據分析2~4
　　第13章數據挖掘與機器學習技術2~4
　　第14章大數據實踐： 基於數加平颱的推薦係統4~5
　　建議理論教學時數： 32~48學時。
　　建議實驗（實踐）教學時數： 16~32學時。
　　教師可以按照自己對大數據的理解適當地刪除一些章節，也可以根據教學目標，靈活地調整章節的順序，增減各章的學時數。
　　在本書成書的過程中，得到瞭萬昭禕、李旭、蘇俊洋以及阿裏巴巴的李妹芳等人的大力支持，在此錶示衷心的感謝。
　　由於大數據是一門新興學科，大數據的教學方法本身還在探索之中，加之我們的水平和能力有限，本書難免有疏漏之處。懇請各位同仁和廣大讀者給予批評指正，也希望各位能將實踐過程中的經驗和心得與我們交流。
　　作者2017年1月

《海量數據的崛起：洞察與實踐》 在這個信息爆炸的時代，我們正被前所未有的數據洪流所淹沒。從社交媒體上的每一次互動，到傳感器收集的每一次讀數，再到商業交易的每一次記錄，數據以前所未有的速度和規模産生、積纍和傳播。這股洶湧的數據浪潮，不僅僅是數字的堆砌，更是蘊藏著巨大價值的寶藏。如何有效地駕馭這股力量，從中挖掘齣深刻的洞察，並將其轉化為切實可行的行動，已成為個人、組織乃至社會麵臨的關鍵挑戰。《海量數據的崛起：洞察與實踐》正是為瞭應對這一時代需求而精心構思。 本書並非旨在羅列枯燥的技術名詞，而是緻力於為讀者勾勒齣一幅清晰、全麵且引人入勝的關於海量數據世界的全景圖。我們將從數據産生的源頭追溯，探討其演變路徑，並深入理解現代社會為何如此依賴並被數據所驅動。我們的目標是幫助讀者建立起對海量數據本質的深刻認識，理解其潛在的力量，以及如何在日常工作和生活中，乃至在更廣闊的社會層麵，有效地利用這些數據。 第一章：數據時代的黎明——理解海量數據的本質與演變 本章將帶您穿越時空，迴溯數據發展的曆史軌跡。從紙質文檔到電子錶格，再到如今無處不在的數字信息，我們將審視數據記錄方式的每一次飛躍，以及這些飛躍如何為我們今天所麵臨的海量數據時代奠定基礎。我們將探討“大數據”這一概念的由來，理解它所指代的不僅僅是數據的“量”，更包含數據的“多樣性”和“速度”。我們將解析為什麼我們現在會如此頻繁地聽到“大數據”這個詞，它在科技、經濟、社會等多個領域所引發的變革。 具體而言，本章將深入探討： 數據的起源與演變： 從原始的記錄方式到現代的數字化信息，數據形態的變遷如何塑造瞭信息時代的到來。 “大數據”的定義與特徵： 深入解析大數據的三大經典特徵——體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety），並引入新的維度，如真實性（Veracity）和價值（Value），闡述其多維度、動態化的內涵。 數據驅動的社會： 為什麼數據已成為現代社會運轉的基石？分析數據在決策製定、科學研究、商業運營、公共服務等各個領域的關鍵作用。 海量數據帶來的機遇與挑戰： 探討海量數據為我們帶來的前所未有的機遇，例如更精準的預測、更個性化的服務、更深入的科學發現；同時也審視其帶來的挑戰，如隱私保護、數據安全、算法偏見等。 第二章：數據驅動的洞察——從海量數據中挖掘價值 海量數據本身並不能直接帶來價值，關鍵在於我們如何從中提煉齣有意義的洞察。本章將聚焦於數據分析的核心理念和基本方法，幫助讀者理解如何將原始數據轉化為可以指導行動的知識。我們將介紹數據分析的思維模式，從提齣問題、收集數據、清洗數據到分析數據、解讀結果，逐步建立起一個完整的數據洞察流程。 本章將涵蓋： 數據分析的思維範式： 如何像一位偵探一樣，從看似雜亂的數據中尋找綫索，發現隱藏的模式和關聯。 數據收集與預處理： 瞭解不同來源的數據收集方式，以及如何進行數據清洗、轉換和整閤，以保證數據質量，為後續分析打下基礎。 探索性數據分析（EDA）： 運用統計學方法和可視化技術，初步瞭解數據的分布、趨勢和異常值，為更深入的分析提供方嚮。 關聯分析與模式識彆： 學習如何發現數據項之間的關係，例如用戶購買行為的關聯性，或者社交網絡中的社群結構。 預測與分類： 介紹基於曆史數據預測未來趨勢，或者將數據項歸入特定類彆的基本方法，理解這些技術如何在實際場景中應用。 可視化呈現： 強調清晰、有效的可視化手段在傳達數據洞察中的重要性，讓復雜的分析結果一目瞭然。 第三章：數據驅動的實踐——海量數據在各行各業的應用 本章將帶領讀者走進真實世界，審視海量數據如何在不同行業和領域落地生根，並産生巨大的實際效益。我們將通過生動具體的案例，展示數據分析和數據應用是如何重塑商業模式、提升服務效率、推動科學進步，乃至改善民生的。 我們將深入探討以下領域的應用： 商業與零售： 客戶洞察與精準營銷： 如何通過分析用戶的購買曆史、瀏覽行為、社交互動，構建用戶畫像，實現個性化推薦和精準廣告投放。 供應鏈優化： 如何利用數據分析預測需求，優化庫存管理，降低物流成本。 欺詐檢測： 如何通過分析交易數據，識彆異常模式，有效防範金融欺詐。 醫療健康： 疾病預測與診斷： 如何利用基因數據、病曆數據、可穿戴設備數據，輔助醫生進行疾病的早期診斷和預測。 藥物研發： 如何通過分析大量的生物醫學數據，加速新藥的發現和研發進程。 公共衛生監測： 如何通過分析人口流動、疾病報告等數據，及時監測和預警疫情。 金融服務： 風險評估與信貸審批： 如何基於多維度的數據，更準確地評估藉款人的信用風險。 量化交易： 如何利用海量市場數據，構建交易策略，實現自動化交易。 反洗錢與反恐融資： 如何通過分析交易網絡，識彆可疑活動。 智慧城市與公共服務： 交通管理： 如何利用交通流量數據，優化信號燈配時，緩解交通擁堵。 能源管理： 如何通過分析能源消耗數據，提高能源利用效率。 公共安全： 如何利用視頻監控、社交媒體數據，提升城市安全水平。 科學研究與探索： 天文學： 如何分析望遠鏡收集的海量觀測數據，發現新的天體和宇宙現象。 氣候科學： 如何處理全球氣候模型産生的大量數據，理解氣候變化的機製。 基因組學： 如何分析人類基因組測序數據，揭示生命的奧秘。 第四章：數據驅動的未來——構建數據智能社會 展望未來，海量數據將繼續以前所未有的方式滲透到我們生活的方方麵麵。本章將探討數據在人工智能、物聯網、區塊鏈等前沿技術融閤下的未來發展趨勢，以及如何構建一個更加智能、高效、可持續的數據化社會。我們將討論數據倫理、數據治理、數據安全等重要議題，強調在擁抱數據帶來的便利的同時，也必須審慎地處理其帶來的倫理和社會影響。 本章將重點討論： 數據與人工智能的協同： 探討數據在驅動機器學習、深度學習等人工智能技術發展中的核心作用，以及人工智能如何反過來賦能數據分析。 物聯網（IoT）時代的數據洪流： 分析海量物聯網設備産生的數據將如何改變我們的生活方式和生産模式。 區塊鏈技術與數據安全： 探討區塊鏈技術如何在保障數據安全、透明和可追溯性方麵發揮作用。 數據倫理與隱私保護： 深入討論在使用和分析數據時，如何尊重個人隱私，避免歧視和不公平。 數據治理與政策法規： 探討建立健全的數據治理框架和相關政策法規的重要性，以促進數據的閤理利用和發展。 培養數據素養： 強調個人和社會層麵提升數據素養的緊迫性，讓每個人都能更好地理解、使用和參與到數據驅動的未來中。 《海量數據的崛起：洞察與實踐》不僅僅是一本介紹技術的書籍，它更是一次關於如何理解、駕馭和利用數據力量的探索之旅。我們希望通過本書，能夠激發您對海量數據的好奇心，培養您從數據中發現價值的能力，並引導您在日益數據化的世界中，成為一個更有洞察力、更有行動力的參與者。無論您是學生、研究者，還是行業從業者，亦或是對數據驅動的未來充滿憧憬，本書都將是您不可或缺的指南。讓我們一起，乘風破浪，擁抱數據時代的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我當初拿到手的時候，內心是挺忐忑的。畢竟“大數據”這個詞，聽起來就帶著一股子高大上的科技感，再配上“基礎及應用”、“技術與應用”、“專業規劃教材”這樣的字眼，我第一反應就是：這書會不會太晦澀難懂，充斥著我根本看不懂的公式和理論？我不是科班齣身，隻是對這個領域抱有濃厚的興趣，想瞭解一下大數據到底是怎麼迴事，以及它在現實世界中究竟能做什麼。所以，我的期望其實是希望這本書能夠像一位經驗豐富的老師，循序漸進地把我領進大數據這個門檻，讓我能夠理解那些基本概念，比如什麼是“數據”，數據是如何産生的，又是如何被收集、存儲和處理的。我希望它能解釋清楚“大”在哪裏，為什麼會産生“大數據”，以及我們麵臨的挑戰是什麼。更重要的是，我希望它能給我一些直觀的案例，讓我看到大數據是如何改變我們的生活，比如在推薦係統、精準營銷、醫療健康、智慧城市等等方麵的應用。當然，作為一本“應用”方麵的教材，我自然也期待它能介紹一些常用的技術和工具，但不求深入到代碼層麵，而是讓我對這些工具的功能和作用有一個宏觀的瞭解。比如，我聽說過Hadoop、Spark這些名字，但具體是乾什麼的，我一無所知，希望這本書能幫我掃盲。總體來說，我當初拿到這本書，是帶著一種“求知若渴”和“略帶不安”的心情，希望它能滿足我這個非專業人士對大數據世界的好奇心，並為我日後的進一步學習打下一定的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在介紹大數據生態係統時，給我的感覺是比較全麵的。它不僅僅講解瞭Hadoop和Spark這些核心的計算框架，還觸及瞭數據采集（如Flume、Kafka）、數據存儲（如HBase、MongoDB）、數據處理（如Hive、Presto）以及數據可視化（如Tableau、Power BI）等各個環節。這讓我對整個大數據技術棧有瞭一個初步的瞭解，知道在不同的場景下，需要用到哪些不同的工具。我比較喜歡的是，它在介紹這些工具時，會說明它們各自的優缺點，以及適用的場景，而不是簡單地羅列。這對於我選擇閤適的技術方案非常有啓發。不過，我希望這本書能夠在未來的更新中，對一些新興的大數據技術進行更深入的探討，比如數據湖、數據倉庫的最新發展，以及一些雲原生大數據解決方案的特點。同時，對於如何將這些技術有效地整閤起來，構建一個完整的大數據平颱，也能給齣更具指導意義的建議。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，其實是想瞭解一下大數據在“商業智能”和“數據挖掘”這兩個領域的應用。我很驚喜地發現，這本書確實在這方麵有所涉及。它解釋瞭數據挖掘是如何從海量數據中發現隱藏的模式和關聯，以及商業智能是如何利用數據來支持企業決策的。它提到瞭一些經典的挖掘算法，比如關聯規則挖掘（Apriori）、分類（Decision Trees）和聚類（K-Means），並用一些易於理解的例子來解釋它們的工作原理。我特彆喜歡它在講解商業智能時，強調瞭數據可視化在呈現分析結果中的重要性，這讓我對如何將復雜的數據轉化為直觀的圖錶有瞭新的認識。我希望這本書能夠進一步拓展這部分內容，比如增加更多關於數據挖掘實際操作的案例，或者介紹一些更高級的數據挖掘技術，如深度學習在數據挖掘中的應用。同時，在商業智能方麵，可以更詳細地講解如何構建一個有效的BI係統，以及如何利用BI工具來驅動業務增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的第一感覺，就是它的“實用性”。我拿到它之後，首先翻閱的就是那些“應用”的章節，因為我更關心的是大數據能在實際工作中解決什麼問題，或者帶來什麼新的機遇。這本書在這方麵確實做得不錯，它用瞭很多真實的商業案例來解釋大數據的價值。比如，它講到電商平颱如何利用大數據分析用戶的購買習慣，從而進行個性化推薦，這讓我一下子就明白瞭為什麼淘寶、京東總能猜中我想要什麼。還比如，它提到瞭金融行業如何利用大數據來防範欺詐，以及智慧城市如何通過分析交通數據來優化信號燈，減少擁堵。這些例子都非常生動，也讓我切身體會到大數據並非隻是實驗室裏的理論，而是實實在在影響著我們生活的方方麵麵。我特彆喜歡它在介紹每個應用場景時，都會先點齣要解決的核心問題，然後解釋大數據是如何幫助解決這個問題的，再列舉一些具體的實現方法和技術。雖然有時候技術細節我可能理解得不是很透徹，但它提供瞭一個清晰的思路，讓我知道“為什麼”這樣做，“怎麼”去實現。我希望這本書能夠繼續深入挖掘更多不同行業的應用案例，並對這些案例的成功之處和潛在的挑戰進行更細緻的分析，這樣的話，對於我們這些想要將大數據技術引入實際工作中的讀者來說，將是極具價值的指導。

評分☆☆☆☆☆

當我開始深入閱讀這本書時，我發現它在“技術”部分的闡述，雖然篇幅不小，但整體上還是比較清晰的。它沒有一開始就拋齣大量的專業術語，而是從數據産生的源頭開始講起，比如各種傳感器、社交媒體、交易記錄等等，這些都是我們日常生活中隨處可見的數據來源。然後，它逐漸過渡到數據的收集、存儲和處理。我比較欣賞的是，它在介紹分布式存儲係統（比如HDFS）和分布式計算框架（比如MapReduce、Spark）時，並沒有僅僅停留在概念層麵，而是用瞭一些相對形象的比喻，比如把分布式存儲比作一個巨大的倉庫，把MapReduce比作流水綫上的工人，這大大降低瞭我的理解門檻。雖然我不是技術開發者，不需要去寫具體的代碼，但瞭解這些底層技術的原理，對於我理解大數據處理的效率和可擴展性非常有幫助。我希望這本書在未來能夠更深入地講解一些更前沿的大數據處理技術，比如實時流處理、圖計算等等，並提供一些實際操作的指導，即使是簡單的示例代碼，也能讓我們這些初學者有所藉鑒，瞭解如何將這些技術應用到實際項目中。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀這本書的過程中，我發現它在“專業規劃教材”這個定位上，確實考慮到瞭不同背景讀者的需求。它在一些章節後麵，都會附帶一些“思考題”或者“實踐建議”，這對於我們這些希望將所學知識付諸實踐的讀者來說，非常有幫助。比如，它可能會讓你思考某個行業存在哪些數據可以被挖掘，或者讓你嘗試設計一個簡單的數據分析流程。雖然這些練習的難度並不高，但它們能夠有效地引導我去思考，去主動地聯係書本知識和現實世界。我特彆希望這本書能夠繼續強化這方麵的設計，比如增加更多的案例分析，深入剖析成功案例背後的數據策略，也包括一些失敗案例的經驗教訓。此外，對於一些關鍵的技術和工具，如果能提供更詳細的入門指南，甚至是一些在綫資源的鏈接，那將是對讀者極大的福音。畢竟，很多技術細節都需要通過實際操作纔能真正掌握，而一本好的教材，應該能夠為讀者鋪就一條便捷的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它為我打開瞭另一扇認識世界的大門。我之前可能更多地是通過新聞或者一些科普文章來瞭解大數據，但這本書讓我對大數據有瞭一個更係統、更深入的認知。它不僅讓我理解瞭大數據是什麼，為什麼重要，更讓我看到瞭大數據是如何被應用到各個領域，並産生巨大的價值。我尤其喜歡它在結尾部分，對大數據未來的發展趨勢進行瞭一些展望，比如人工智能、物聯網與大數據的融閤，以及數據驅動的創新等。這些內容讓我對大數據領域的未來充滿瞭期待，也讓我認識到持續學習的重要性。我希望這本書在未來的版本中，能夠繼續關注大數據領域的最新動態，並為讀者提供更多關於新興技術和應用方嚮的深度解讀，比如在邊緣計算、聯邦學習等前沿領域，大數據將扮演怎樣的角色。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容組織上，給我的感覺是比較“結構化”的。它從宏觀的概念講到微觀的技術，再到具體的應用場景，邏輯鏈條比較清晰。讓我印象深刻的是，它在很多地方都強調瞭“數據治理”的重要性，比如數據的質量、安全、隱私和閤規性。這一點我覺得非常重要，因為我們常常隻關注大數據能帶來多少價值，卻忽略瞭背後所需要付齣的努力和承擔的風險。這本書讓我意識到，如果沒有良好的數據治理，大數據可能就會成為“垃圾”。我非常贊賞這種“負責任”的態度，也希望這本書能夠在這方麵提供更具體的操作指南，比如如何建立有效的數據治理體係，如何進行數據安全審計，以及如何應對日益嚴格的數據隱私法規。同時，在技術層麵，希望能夠看到更多關於如何利用大數據技術來實現數據治理的案例，例如利用大數據進行異常檢測、訪問控製等。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的一點，就是它對於“大數據”這個概念的界定和解讀。在接觸這本書之前，我對“大數據”的認知是模糊的，總覺得它是一個很寬泛的概念，有點包羅萬象。但這本書從“體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）、價值（Value）、真實性（Veracity）”這五個“V”維度來解釋大數據的特徵，讓我對大數據有瞭更清晰的認識。它解釋瞭為什麼數據量大是一個重要特徵，為什麼實時處理能力至關重要，以及數據的來源和格式的多樣性給數據處理帶來的挑戰。更重要的是，它強調瞭從海量數據中挖掘齣有價值的信息，以及確保數據質量的重要性。這不僅僅是技術層麵的討論，更是對大數據應用價值的升華。我希望這本書能夠繼續拓展這些核心概念的討論，比如在“價值”方麵，可以更深入地探討如何構建有效的商業模式，如何衡量大數據項目的ROI。在“真實性”方麵，可以討論更多關於數據隱私、安全和倫理的問題，這些都是在大數據應用過程中不可忽視的方麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解大數據分析方法時，給我留下深刻印象的是它對不同分析類型的區分。它詳細介紹瞭描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析這幾種主要的分析類型，並用生動的例子解釋瞭它們的應用場景。比如，描述性分析告訴你“發生瞭什麼”，診斷性分析則會探究“為什麼會發生”，而預測性分析則能告訴你“未來可能發生什麼”，規範性分析則進一步提供“應該怎麼做”。這種清晰的分類，讓我能夠更好地理解不同分析目標背後的邏輯，以及相應的數據分析方法。我特彆希望這本書能夠在這個基礎上，更深入地講解一些具體的分析技術和模型，比如常用的統計學方法、機器學習算法等，並說明它們是如何服務於不同類型的分析的。雖然不必深入到復雜的數學推導，但能讓我瞭解這些方法的原理和應用範圍，將有助於我更好地選擇和運用它們。