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周品 著

圖書標籤:

• 大數據
• 雲計算
• 數據分析
• 數據挖掘
• 雲時代
• 信息技術
• 數字化轉型
• 商業智能
• 人工智能
• 海量數據

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121216442

版次：1

商品编码：11350704

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-10-01

用纸：胶版纸

页数：348

正文语种：中文

編輯推薦

　　《雲時代的大數據》通俗地闡述瞭什麼是雲，什麼是大數據，雲與大數據有什麼關係；介紹瞭相關的各項技術，以及在商業中怎樣應用大數據。
　　《雲時代的大數據》係統性強，錶述清晰，能將概念闡釋和技術應用很好地融閤。

內容簡介

　　《雲時代的大數據》以雲計算為基石，從概念、研究、應用角度齣發，係統地介紹瞭數據爆炸時代下的大數據。首先介紹瞭雲計算及大數據的基礎知識，讓讀者對雲計算及大數據有概要認識；然後根據需要介紹瞭Hadoop軟件下的MapReduce、HDFS及HBase這幾個組件；接著全麵、係統地介紹瞭雲時代下的大數據，主要包括大數據的鏈接、聚類、項集、係統、相似項挖掘及數據量化等內容，讓讀者挖掘雲時代大數據體係下的效益、價值及研究方嚮。

作者簡介

　　周品，西北工業大學研究生畢業後，一直從事計算機方麵科研與教學工作。廣東省計算機協會會員。校優秀教師，自然科學優秀學術著作（佛山）。著作方嚮：計算機應用技術，MATLAB。

目錄

第1章 雲時代概述
1.1 “雲”概述
1.1.1 什麼是雲計算
1.1.2 給雲計算一個說法
1.1.3 雲計算的使用範圍
1.1.4 雲計算與一般托管環境的差彆
1.2 雲産生的背景
1.2.1 經濟方麵
1.2.2 社會層麵
1.2.3 政治層麵
1.2.4 技術方麵
1.3 雲計算特點
1.4 雲時代的七大益處
1.5 雲計算與其他超級計算的區彆
1.5.1 雲計算與網格計算的區彆
1.5.2 雲計算係統與傳統超級計算機的區彆
1.6 雲計算的關鍵性技術
1.6.1 虛擬化
1.6.2 分布式文件係統
1.6.3 分布式數據庫
1.6.4 資源管理技術
1.6.5 能耗管理技術
1.7 雲計算基礎
1.7.1 雲計算的定義
1.7.2 雲計算的特徵
1.7.3 交付模式
1.7.4 部署模式
1.7.5 新的應用機遇
1.8 從傳統IT到雲
1.9 雲計算的研究進展
1.10 雲計算的生成係統
1.11 雲計算時代對就業的影響
1.12 大數據中的雲

第2章 大數據概述
2.1 大數據概念
2.1.1 大數據的應用
2.1.2 大數據的戰略意義
2.1.3 大數據的作用
2.1.4 大數據與傳統數據庫
2.1.5 大數據與Web
2.2 大數據的理解與實踐
2.2.1 理解大數據
2.2.2 實踐大數據
2.3 大數據的發展趨勢
2.3.1 大數據對社會的影響
2.3.2 雲平颱數據更加完善
2.4 大數據的挑戰、現狀與展望
2.4.1 概述
2.4.2 期望特性
2.4.3 並行數據庫
2.4.4 MapReduce
2.4.5 並行數據庫和MapReduce的混閤架構
2.4.6 研究現狀
2.4.7 MapReduce與關係數據庫技術的融閤
2.4.8 展望研究
2.5 大數據行業應用及未來熱點
2.5.1 分析大數據市場
2.5.2 分析大數據應用需求
2.6 大數據2012年迴顧
2.6.1 2012年大數據新特徵
2.6.2 進軍大數據
2.6.3 新興企業不斷湧現
2.7 大數據引導IT支齣
2.8 數據將變得更加重要
2.9 盤點全球13個大數據公司

第3章 數據挖掘
3.1 數據挖掘的定義
3.1.1 技術上的定義及含義
3.1.2 商業角度的定義
3.2 數據挖掘概述
3.2.1 數據挖掘的起源
3.2.2 數據挖掘方法論
3.2.3 數據挖掘常用方法
3.2.4 數據挖掘的實現步驟
3.2.5 數據挖掘的功能
3.2.6 數據挖掘常用技術
3.2.7 數據挖掘與傳統分析方法的異同
3.2.8 數據挖掘和數據倉庫
3.2.9 數據挖掘的應用
3.3 數據挖掘相關知識
3.3.1 詞語的重要性
3.3.2 哈希函數
3.3.3 索引
3.3.4 二維存儲器
3.3.5 自然對數的底e
3.3.6 冪定律

第4章 數據量化
4.1 量化分析簡介
4.2 規劃優質量化分析
4.2.1 量化分析開發規劃的構成
4.2.2 文檔
4.3 答案綱要
4.4 三角交叉法
4.5 高級量化分析
4.5.1 其他象限
4.5.2 量化分析未成熟組織的益處
4.5.3 重復業務流程
4.5.4 其他象限的量化分析
4.6 創建服務目錄
4.7 構建標準和基準
4.8 量化數據談投資

第5章 大規模文件係統MapReduce
5.1 分布式文件係統
5.1.1 NFS和AFS的區彆
5.1.2 計算節點的物理結構
5.2 MapReduce模型
5.2.1 Map任務
5.2.2 分組與聚閤
5.2.3 Reduce任務
5.3 MapReduce使用算法
5.3.1 嚮量乘法實現
5.3.2 內存處理
5.3.3 關係運算
5.3.4 分布文件係統實例
5.4 MapReduce復閤鍵值對的使用
5.4.1 閤並鍵值
5.4.2 用復閤鍵排序
5.5 鏈接MapReduce作業
5.5.1 順序鏈接MapReduce作業
5.5.2 復雜的MapReduce鏈接
5.5.3 前後處理的鏈接
5.5.4 鏈接不同的數據
5.6 MapReduce遞歸擴展
5.7 集群計算算法的效率問題
5.7.1 集群計算的通信開銷模型
5.7.2 多路連接

第6章 相似項挖掘
6.1 近鄰搜索的應用
6.1.1 Jaccard相似度
6.1.2 文檔相似度
6.2 文檔的shingling算法
6.2.1 k-shingle
6.2.2 大小選擇
6.2.3 對shingle進行哈希
6.3 最小哈希
6.3.1 矩陣錶示集閤
6.3.2 最小哈希概述
6.3.3 Jaccard相似度
6.3.4 最小哈希簽名
6.3.5 簽名計算
6.4 語音文檔局部敏感哈希算法
6.4.1 局部敏感哈希概述
6.4.2 行條化策略的分析
6.5 距離測試
6.5.1 距離測度的定義
6.5.2 歐氏距離
6.5.3 Jaccard距離
6.5.4 餘弦距離
6.5.5 編輯距離
6.5.6 海明距離
6.6 其他距離測度的LSH函數族
6.6.1 海明距離的LSH函數族
6.6.2 隨機超平麵與餘弦距離
6.6.3 歐氏距離的LSH函數族
6.7 LSH函數的應用
6.7.1 實體關聯
6.7.2 指紋匹配
6.7.3 論文相似性檢測服務
6.8 高相似度方法
6.8.1 相等項發現
6.8.2 集閤字串錶示法
6.8.3 長度過濾
6.8.4 前綴索引
6.8.5 位置信息使用
6.8.6 使用位置和長度信息的索引

第7章 HDFS存儲海量數據
7.1 HDFS簡介
7.1.1 HDFS的特點
7.1.2 HDFS的設計需求
7.1.3 HDFS體係結構
7.1.4 HDFS的可靠性措施
7.1.5 數據均衡
7.2 HDFS存取機製
7.3 圖像存儲
7.3.1 圖像存儲基本思想
7.3.2 圖像存儲設計目標
7.3.3 圖像存儲體係結構
7.3.4 係統功能結構
7.4 HDFS管理操作
7.4.1 權限管理
7.4.2 配額管理
7.4.3 文件歸檔
7.5 FS Shell使用指南
7.6 API使用
7.7 HDFS的缺點
7.8 HDFS存儲海量數據

第8章 HBase存儲百科數據
8.1 HBase的係統框架
8.2 HBase基本特徵
8.2.1 RDBMS與HBase
8.2.2 NoSQL數據庫
8.2.3 HBase的特點
8.3 HBase的基本接口
8.3.1 HBase訪問接口
8.3.2 HBase的存儲格式
8.3.3 HBase的讀寫流程
8.4 模塊總體設計
8.4.1 數據庫模塊總體設計
8.4.2 模塊詳細設計
8.4.3 數據庫模塊交互設計
8.5 HBase數據模型
8.6 HBase的安裝與配置
8.7 HBase實例分析
8.7.1 HBase的HFileOutputFormat
8.7.2 HBase的TableOutputFormat

第9章 大數據鏈接分析
9.1 鏈接分析中的數據采集研究
9.1.1 鏈接分析概述
9.1.2 相關研究
9.1.3 係統功能設計
9.1.4 實驗
9.1.5 結論
9.2 PageRank工具
9.2.1 PageRank概述
9.2.2 PageRank定義
9.2.3 相關算法
9.2.4 避免終止點
9.2.5 采集器陷阱及“抽稅”法
9.2.6 影響PageRank的因素
9.3 PageRank算法
9.4 搜索引擎研究
9.4.1 搜索引擎未來的發展方嚮
9.4.2 通用型搜索引擎
9.4.3 主題型搜索引擎
9.4.4 性能指標
9.5 鏈接作弊
9.5.1 垃圾農場的架構
9.5.2 垃圾農場的分析
9.5.3 TrustRank
9.5.4 垃圾質量
9.6 導航頁和權威頁

第10章 聚類
10.1 聚類概述
10.1.1 聚類的典型應用
10.1.2 聚類的典型要求
10.1.3 聚類的計算方法
10.1.4 聚類分析的特徵
10.2 聚類技術
10.2.1 點、空間和距離
10.2.2 維數災難
10.3 層次聚類
10.3.1 歐氏空間下的層次聚類
10.3.2 控製層次聚類的其他規則
10.3.3 非歐空間下的層次聚類
10.4 K-均值算法
10.4.1 K-均值算法的簇初始化
10.4.2 K值的選擇
10.4.3 BFR算法
10.4.4 BFR算法中的數據處理
10.5 CURE算法
10.5.1 CURE算法流程
10.5.2 CURE算法設計
10.5.3 數據取樣算法
10.6 流聚類及並行化
10.6.1 流計算模型
10.6.2 二次聚類算法
10.7 非歐空間下的聚類
10.7.1 GRGPF算法的簇錶示
10.7.2 簇樹的初始化
10.7.3 算法中加入點
10.7.4 分裂與閤並

第11章 項集與係統
11.1 項集與係統概述
11.2 項集
11.2.1 規則
11.2.2 內存使用
11.2.3 單調性
11.2.4 二元組計數
11.2.5 A-Priori算法
11.2.6 頻繁項集上的A-Priori算法
11.3 更大數據集處理
11.3.1 PCY算法
11.3.2 多階段算法
11.3.3 多哈希算法
11.4 有限掃描算法
11.4.1 隨機算法
11.4.2 SON算法
11.4.3 MapReduce算法
11.4.4 Toivonen算法
11.5 流中的頻繁項
11.5.1 抽樣法
11.5.2 衰減窗口的頻繁項集
11.5.3 混閤方法
11.6 推薦模型係統
11.6.1 效用矩陣
11.6.2 長尾現象
11.6.3 效用矩陣的填充
11.7 內容的推薦
11.7.1 項模型
11.7.2 項模型的錶示
11.7.3 分類算法
11.8 協同過濾
11.8.1 協同過濾的優缺點
11.8.2 協同過濾案例
11.9 降維處理
11.9.1 基於中心流形理論的降維方法
11.9.2 Lyapunov-SchmidtL-S方法
11.9.3 Galerkin方法
11.9.4 正交分解技術的降維方法
11.9.5 其他降維方法
11.10 Netflix大奬賽與推薦係統
參考文獻

《星辰的低語：宇宙的奧秘與人類的探索》 內容簡介： 《星辰的低語》是一部引人入勝的宇宙探索史詩，它帶領讀者穿越浩瀚的星海，深入探尋宇宙深處的奧秘。本書並非僅僅羅列天文知識，而是以一種敘事性的筆觸，描繪瞭人類自古以來仰望星空，對未知世界産生好奇，並不斷挑戰極限、拓展認知的波瀾壯闊的曆程。它將科學的嚴謹與人文的溫度巧妙融閤，讓每一個讀者都能在星辰的低語中，感受到宇宙的宏偉與生命的渺小，以及人類探索精神的不屈與偉大。 第一章：古老的仰望——文明的黎明與星辰的圖騰 故事的開端，我們將迴到人類文明的搖籃。在火光跳躍的夜晚，古老的先民們第一次將目光投嚮瞭那片綴滿星辰的蒼穹。他們將星辰視為神靈的居所，繪製齣最早的星圖，試圖理解季節的更替、潮汐的漲落，以及那些神秘天體運行背後隱藏的規律。本書將深入探討不同古老文明，如古埃及、古巴比倫、古希臘、中國古代等，在天文學方麵的早期成就。我們會瞭解到，他們的星象觀測不僅是為瞭宗教祭祀，更是農業生産、航海導航、曆法製定等生存必需的實踐。例如，古埃及人如何通過觀察天狼星的升起預測尼羅河的泛濫；古巴比倫人如何憑藉精密的觀測建立起他們的十二宮星座；中國古代的占星術與天象記錄如何深刻影響瞭帝國的統治與文化。這一章節將通過生動的曆史故事和考古發現，展現人類與星辰最初的對話，以及那些古老的智慧如何成為後來科學發展的基石。我們將看到，那些看似原始的星辰圖騰，實則是人類對宇宙最本真的敬畏與渴望。 第二章：思想的躍遷——從地心說到日心說，科學革命的曙光 隨著時間的推移，人類的認知邊界開始被挑戰。哥白尼的日心說，如同一道劃破黑暗的閃電，徹底顛覆瞭統治歐洲韆年的地心說宇宙觀。本書將詳細闡述這一劃時代的科學革命。我們不僅僅介紹哥白尼的理論，更會深入探討其背後的思想鬥爭與社會阻力。伽利略，這位偉大的觀測者，用他改進的望遠鏡，以前所未有的清晰度揭示瞭月球的錶麵、木星的衛星以及金星的相位變化，為日心說提供瞭強有力的證據，同時也引來瞭教會的壓迫。本書將生動描繪伽利略麵對審判時的勇氣與智慧，以及他“我依然相信宇宙的真實”的堅定信念。之後，開普勒如何通過行星運動定律，進一步完善瞭日心說模型，揭示瞭行星軌道的橢圓特性。牛頓的萬有引力定律，則將天體運動和地麵物體運動統一在同一個物理框架下，使得宇宙的運行法則似乎不再神秘莫測。這一章節將帶領讀者重溫那段思想激蕩的歲月，感受人類從依賴哲學思辨到迴歸理性觀察的轉變，以及科學精神如何在質疑與挑戰中蓬勃發展。 第三章：望遠鏡的凝視——探索宇宙的廣闊與未知 進入近代，望遠鏡技術的飛速發展，成為瞭人類窺探宇宙奧秘的利器。赫歇爾發現瞭天王星，人類首次突破瞭太陽係固有的界限。隨後，勒維耶和亞當斯通過計算發現瞭海王星，這被譽為“天空的智慧”，是人類理性推演能力的偉大勝利。而哈勃，這位以其名字命名的空間望遠鏡的“先驅”，更是將我們的視野推嚮瞭更遙遠的深空。本書將細緻地介紹哈勃望遠鏡的誕生曆程，以及它所帶來的革命性發現。從哈勃定律揭示宇宙正在膨脹，到仙女座星係被確認為另一個獨立的星係，人類終於認識到，我們所處的銀河係並非宇宙的全部。本書將用大量精美的天文圖片和通俗易懂的語言，呈現哈勃望遠鏡拍攝到的那些令人驚嘆的宇宙景象：色彩斑斕的星雲、壯麗的星係團、遙遠的類星體。我們將深入瞭解恒星的誕生與死亡、黑洞的神秘引力、暗物質與暗能量的存在，以及宇宙的年齡和可能的終結。這一章節旨在讓讀者直觀地感受到宇宙的浩瀚與我們知識的局限，激發對未知的好奇與探索的欲望。 第四章：深空的呼喚——宇宙飛行的夢想與現實 人類對宇宙的探索，從仰望星空走嚮瞭親身實踐。本書將迴顧載人航天史上的輝煌成就，以及那些為之奮鬥的英雄們的故事。從加加林的首次太空飛行，到阿波羅登月計劃的偉大壯舉，再到國際空間站的閤作建設，每一次的飛躍都凝結著無數科學傢的智慧和宇航員的勇氣。我們將深入瞭解火箭技術的演進、太空艙的設計、生命保障係統的挑戰，以及宇航員在太空中所經曆的種種睏難與驚喜。本書不會迴避那些失敗與犧牲，它將展現人類探索未知領域時所麵臨的巨大風險，以及為瞭實現太空夢想而付齣的巨大代價。同時，我們也將展望未來，探討火星殖民的可能性、小行星采礦的前景，以及深空探測器將如何繼續嚮更遙遠的星係進發。這一章節將通過鮮活的人物故事和真實的事件，展現人類不屈不撓的探索精神，以及科技發展如何一步步將“不可能”變為“可能”。 第五章：哲學的迴響——我們在宇宙中的位置與意義 當人類的目光越過地球，飛嚮無垠的宇宙時，我們不禁開始思考一個古老的問題：我們在宇宙中的位置是什麼？我們是孤獨的嗎？生命的意義又是什麼？本書將探討天體生物學的前沿研究，例如尋找係外行星，以及分析這些行星是否具備孕育生命的條件。我們將審視“費米悖論”——為什麼我們還沒有發現外星文明？書中將引入各種可能的解釋，從“大過濾器”理論到“動物園假說”，引導讀者進行深入的思考。同時，本書也將關注宇宙學對人類哲學觀念的影響，例如宇宙膨脹是否意味著某種目的性，以及我們在時間長河中的短暫存在與宇宙的永恒之間，我們該如何理解生命的價值。本章將通過科學的發現與哲學的追問相結閤，激發讀者對生命、宇宙以及自身存在的深刻反思。它將帶領讀者在仰望星空的同時，也審視內心，思考人類在宏大宇宙背景下的獨特地位和價值。 第六章：未來的星辰大海——人類文明的下一個篇章 《星辰的低語》的結尾，將聚焦於人類文明在宇宙探索領域的未來。我們將探討新一代望遠鏡，如詹姆斯·韋伯空間望遠鏡，如何繼續拓展我們對宇宙的認知，以及對宇宙起源的更深層理解。本書將展望太空技術的最新進展，例如可重復使用的火箭、高效的能源係統，以及它們將如何降低太空探索的成本，使得更廣泛的參與成為可能。我們將深入討論人工智能在太空探索中的應用，以及它將如何協助我們處理海量數據、進行復雜計算，甚至執行自主任務。最後，本書將描繪一幅激動人心的未來圖景：人類可能建立的月球基地、火星殖民地，以及更遠的星際旅行的可能性。我們將探討人類作為一個物種，如何在宇宙中找到新的傢園，以及這種跨越星辰的遷徙將如何重塑人類文明的麵貌。這一章節將充滿對未來的憧憬與想象，同時也將基於現有的科學技術和發展趨勢，給齣閤理而富有啓發的推測，鼓勵讀者繼續關注並參與到這場波瀾壯闊的宇宙探索事業中來。 《星辰的低語》是一次關於好奇心、勇氣與智慧的緻敬。它將帶領你踏上一段令人難忘的宇宙之旅，讓你在理解宇宙的同時，也更加深刻地認識人類自身。閤上本書，你或許會覺得，自己仿佛也成為瞭那顆追逐星辰的孩子，心中充滿瞭對無限可能的嚮往。

评分☆☆☆☆☆

我一直是個對新事物充滿好奇心的人，而“大數據”和“雲時代”恰恰是近幾年來最熱門的兩個話題。《雲時代的大數據》這本書，無疑是一次絕佳的探索機會。它用一種非常故事化的敘述方式，將抽象的概念變得生動有趣。我最喜歡的部分是關於“數據可視化”的章節，作者通過大量精美的圖錶和案例，展示瞭如何將復雜的數據轉化成直觀易懂的信息，從而幫助我們更好地理解數據背後的故事。這讓我意識到，數據不僅僅是冰冷的數字，它們也能夠擁有“靈魂”，能夠講述引人入勝的故事。此外，書中對未來社會智能化發展的預測，也讓我充滿瞭遐想。從智能交通到智慧城市，這本書描繪瞭一個充滿無限可能性的未來藍圖。它讓我看到瞭科技進步如何能夠切實地提升我們的生活品質，解決社會難題。讀完這本書，我感覺自己像是一個好奇的探險傢，剛剛打開瞭一個充滿未知與機遇的寶藏地圖。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是一次思維的洗禮，尤其是在我一直試圖理解“雲時代”這個模糊概念的時候。以往我對雲的認知，更多停留在存儲和計算能力上，覺得它隻是個更高級的服務器。但《雲時代的大數據》卻像一把鑰匙，讓我看到瞭數據與雲結閤後所能爆發齣的驚人能量。作者用非常接地氣的方式，將那些原本聽起來高大上的大數據技術，拆解成瞭我能理解的邏輯。比如，它並沒有直接給我一堆技術術語，而是從我們日常生活中接觸到的例子入手，比如推薦算法、智能傢居、甚至交通管理，來解釋大數據是如何在雲端被收集、處理和分析的。我尤其喜歡它對“數據孤島”的描述，真是說到心坎裏瞭。我們公司也常常麵臨數據分散、難以整閤的問題，這本書給我提供瞭一些思考的方嚮，讓我意識到，與其糾結於技術細節，不如先從戰略層麵理解雲與大數據的協同效應。讀完之後，我仿佛打開瞭一個全新的視角，開始重新審視數據在我們生活和工作中的角色。它不僅僅是數字的堆砌，更是驅動創新和決策的燃料。我感覺自己離那個“數據驅動”的未來又近瞭一步，這是一種令人興奮的認知躍升。

评分☆☆☆☆☆

如果說有什麼書能夠讓我對一個看似遙遠的概念産生切身的體會，《雲時代的大數據》絕對是其中之一。作者的筆觸非常細膩，他沒有將自己置於高高在上的技術權威位置，而是站在一個普通讀者的角度，分享他對雲和大數據融閤的理解與洞察。書中關於“用戶畫像”的討論，讓我恍然大悟，原來我每次在網上瀏覽商品後，都會收到相關的推薦，背後竟然有如此精密的算法和數據分析在支撐。這種“抽絲剝繭”式的解釋，讓我對大數據不再感到神秘，反而充滿瞭親近感。更重要的是，這本書讓我開始思考，作為普通個體，我們應該如何在這個大數據時代保持警惕，如何保護自己的數據隱私，以及如何更好地利用大數據為自己服務。它不僅僅是一本介紹技術的書，更是一本關於如何理解和融入未來的指南。它讓我明白瞭，大數據並非遙不可及，它就在我們身邊，影響著我們的生活，而理解它，就是理解我們所處的時代。

评分☆☆☆☆☆

說實話，在翻開這本書之前，我對“大數據”這個詞多少有點敬而遠之，總覺得是技術大牛們的專屬領域，普通人難以企入。但《雲時代的大數據》完全顛覆瞭我的看法。作者的寫作風格非常流暢，而且充滿瞭人文關懷。他並沒有一味地炫耀技術，而是深入淺齣地探討瞭大數據在各個行業領域所帶來的深刻變革，以及這些變革對我們個體生活的影響。比如，書中關於醫療健康領域利用大數據進行疾病預測和個性化治療的章節，讓我深感震撼。我一直覺得醫療是個非常傳統且依賴經驗的行業，但這本書讓我看到瞭科技的力量如何能夠讓醫療更加精準、高效，甚至拯救生命。此外，作者對數據隱私和倫理問題的探討也十分引人深思，這讓我意識到，在享受大數據帶來的便利的同時，我們也必須警惕潛在的風險。這本書讓我明白，大數據不僅僅是技術，更是一種社會現象，一種新的思維方式，它正在重塑我們的世界，而我們每個人都身處其中，需要去理解和適應。

评分☆☆☆☆☆

這是一本非常“有分量”的書，不僅僅是篇幅，更是它所承載的知識深度。我是一名IT從業者，平時接觸不少技術文獻，但《雲時代的大數據》卻給瞭我耳目一新的感覺。它沒有陷入枯燥的技術參數和算法細節，而是從戰略和應用的角度，全麵地剖析瞭雲時代大數據的發展脈絡和未來趨勢。我特彆欣賞書中對不同雲平颱數據處理架構的對比分析，這對於我理解各種解決方案的優劣非常有幫助。作者的邏輯性非常強，每一點論證都顯得嚴謹而充分。讀到關於“數據驅動決策”的部分，我聯想到瞭我們公司正在進行的數字化轉型項目，書中提供的案例和理論框架，能夠很好地指導我們在實際工作中如何落地。雖然其中涉及一些專業術語，但作者的解釋非常到位，並不會讓人感到晦澀難懂。總體而言，這本書提供瞭一個非常係統和宏觀的視野，讓我能夠更清晰地看到大數據在雲時代扮演的關鍵角色，以及它如何成為企業核心競爭力的來源。

评分☆☆☆☆☆

《云时代的大数据》以云计算为基石，从概念、研究、应用角度出发，系统地介绍了数据爆炸时代下的大数据。首先介绍了云计算及大数据的基础知识，让读者对云计算及大数据有概要认识；然后根据需要介绍了Hadoop软件下的MapReduce、HDFS及HBase这几个组件；接着全面、系统地介绍了云时代下的大数据，主要包括大数据的链接、聚类、项集、系统、相似项挖掘及数据量化等内容，让读者挖掘云时代大数据体系下的效益、价值及研究方向。

评分☆☆☆☆☆

2.3 大数据的发展趋势

评分☆☆☆☆☆

1.3 云计算特点

评分☆☆☆☆☆

云时代大数据，很好很好

评分☆☆☆☆☆

1.6.1 虚拟化

评分☆☆☆☆☆

4.8 量化数据谈投资

评分☆☆☆☆☆

在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。《云计算：大数据时代的系统工程》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。

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1.2.4 技术方面

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2.3.2 云平台数据更加完善