大数据革命-理论.模式与技术创新 内容简介

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。

大数据革命-理论.模式与技术创新 本书特色

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。

大数据革命-理论.模式与技术创新 目录

第1章大数据概述 1

1.1大数据综述 2

1.2大数据的定义 3

1.3大数据的发展历程 4

1.4大数据的战略意义 6

1.5数据科学的兴起 8

1.6如何开展大数据研究与应用 11

1.7总结 13

参考文献 13

第2章大数据市场 15

2.1大数据的市场环境 17

2.2大数据市场预测 20

2.3大数据市场趋势 26

2.4总结 32

第3章大数据问题 33

3.1大数据问题分类 34

3.2大数据与云计算的辩证关系 40

3.3大数据是一个不可多得的发展机遇 45

第4章大数据与中国的信息化 51

4.1大数据——棘手的难题 52

4.2大数据如何落地中国 52

第5章数据科学理论及方法论初探 63

5.1数据生产要素理论 64

5.2数据创新理论及其10项考量指标 65

5.3数据科学理论的基础概念和基本特质初探 74

5.4总结 76

第6章大数据、互联网与社会进步和产业革命 79

6.1互联网的思想及特质正在颠覆传统文化和行业的发展观念 80

6.2大数据与中国社会与经济的战略发展的契机 82

第7章大数据技术 89

7.1基础架构支持 91

7.2数据采集 95

7.3数据存储 97

7.4数据计算技术 100

7.5数据展示与交互 108

7.6大数据技术变革及趋势 110

参考文献 112

第8章云计算体系 117

8.1云体系的五大方面 119

8.2云时代的信息中枢 120

8.3云时代的通信网络 123

8.4云时代的智能终端 128

8.5云时代的应用服务 132

8.6云时代的安全隐私 137

8.7总结 141

参考文献 142

第9章hadoop平台及相关生态系统 143

9.1谷歌技术“三件宝” 144

9.2hadoop平台 146

9.3hadoop相关生态系统 156

9.4hadoop商业产品 168

参考文献 173

第10章nosql 175

10.1发展背景 176

10.2cap理论 177

10.3商业数据库的变革 181

10.4nosql数据库分类 184

10.5列式存储 187

10.6文档存储 197

10.7key-value存储 204

10.8megastore 207

10.9图数据库 211

10.10总结 211

参考文献 212

第11章行业大数据解决方案 215

11.1“大数据”时代的行业应用 216

11.2云工作流解决方案 218

11.3集成方案 220

11.4案例分析 230

11.5总结 232

参考文献 233

第12章大数据与数据挖掘 235

12.1数据挖掘的基础知识和核心思想 237

12.2数据挖掘的主要功能和常用算法 240

12.3大数据时代的数据挖掘 243

12.4在线推荐系统常用算法介绍 250

12.5总结 266

第13章大数据展示与交互 267

13.1数据可视化分类 269

13.2可视化技术分类 271

13.3总结 288

第14章大数据安全与隐私 289

14.1安全与隐私问题凸显 290

14.2云计算与大数据时代的安全挑战 292

14.3如何解决安全问题 299

14.4隐私问题 305

14.5总结和展望 311

第15章新型城镇化背景下的大数据与智慧城市 313

15.1新型城镇化中智慧城市介绍 315

15.2智慧城市中的大数据 316

15.3智慧城市建设指导理论 319

15.4智慧城市信息系统内容 321

15.5总结 332

第16章大数据与计算广告 333

16.1互联网展示广告 334

16.2展示广告的发展 338

16.3互联网广告衡量指标 344

16.4用户数据 347

16.5基于大数据的广告定向 348

16.6广告的未来 352

参考文献 353

第17章大数据与智能电视关联业务模型 355

17.1大数据在数字电视行业的分析方法 356

17.2数字电视中的数据关系分析处理是构建关联电视应用的基础 363

17.3“三网融合”的电视大数据与智慧家庭展望 365

第18章大数据应用案例分析 369

18.1“数据驱动开发”的大数据业务发展案例 370

18.2大数据支撑政务活动 375

18.3大数据增强社会服务能力 377

18.4大数据提高商业决策水平 381

18.5大数据的其他行业应用 387

18.6总结 388

第19章总结与展望 389

大数据革命-理论.模式与技术创新 作者简介

赵勇 清华大学苏州研究院大数据处理中心技术总监，电子科技大学教授、极限网络计算与服务实验室主任，中国计算机学会大数据专家委员会委员。芝加哥大学博士，师从世界网格之父Ian Foster教授，毕业后任职美国微软公司搜索与广告部，从事云平台上的大型精准广告系统开发，获微软杰出员工奖。主要从事云计算、大数据、工作流方面的研究和开发。著译作有《云计算：资源管理调度》、《算法谜题》等11部，拥有十余项云计算及大数据相关的专利及软件著作权。