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  • “中國制造2025”出版工程--大數據管理繫統
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    387-560
    【優惠價】
    242-350
    【作者】 江大偉,高雲君,陳剛 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  管理信息繫統(MIS) 
    【出版社】化學工業出版社 
    【ISBN】9787122333278
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787122333278
    叢書名:“中國制造2025”出版工程

    作者:江大偉,高雲君,陳剛
    出版社:化學工業出版社
    出版時間:2019年04月 


        
        
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    產品特色
    編輯推薦
    本書對大數據建模技術、大數據存儲和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據事務處理技術和大數據總線技術進行詳細介紹 
    內容簡介
    本書詳細討論大數據管理技術的各個分支及其實現技術, 包括大數據建模技術、大數據存儲和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據事務處理技術和大數據總線技術, 並在此基礎上, 對大數據應用繫統進行了全面分析。本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理繫統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員, 也適用於高等院校相關專業師生學習。
    作者簡介
    陳剛,浙江大學計算機科學與技術學院,教授,博士生導師。主要研究方向為數據庫、大數據處理、雲計算、CPS繫統等。2013年獲得浙江省青年科技獎,2012年獲得國內軟件領域“中創軟件人纔獎”,入選2007度“*新世紀人纔支持計劃”。主持國家科技支撐計劃、國家核高基**專項、國家自然科學基金、國家863計劃、國防預研計劃等20餘項國家、省部級科研項目。擔任了包括數據庫領域TOP會議VLDB在內的近十個國際會議程序委員會委員,以及TKDE、VLDBJ、TPDS、JCST等國際期刊的評審專家。
    目錄
    第1篇 大數據管理繫統基礎

    第1章大數據技術簡介/ 2

    1.1大數據技術的起源/ 2

    1.2大數據與雲計算/ 3

    參考文獻/ 4

    第2章大數據管理繫統架構/ 5

    第1篇 大數據管理繫統基礎



    第1章大數據技術簡介/ 2



    1.1大數據技術的起源/ 2



    1.2大數據與雲計算/ 3



    參考文獻/ 4







    第2章大數據管理繫統架構/ 5



    2.1大數據管理繫統不能采用單一架構/ 5



    2.1.1大數據的5V特征/ 5



    2.1.2關繫數據庫繫統架構的缺陷/ 6



    2.2基於Hadoop生態繫統的大數據管理繫統架構/ 8



    2.2.1Hadoop簡介/ 8



    2.2.2HDFS分布式文件繫統/ 9



    2.2.3MapReduce數據處理繫統/ 10



    2.3面向領域的大數據管理繫統/ 12



    2.3.1什麼是面向領域的大數據管理繫統/ 12



    2.3.2面向領域的大數據管理繫統架構/ 13



    參考文獻/ 16







    第3章大數據模型型/ 17



    3.1關繫數據模型/ 17



    3.1.1關繫數據模式/ 17



    3.1.2關繫大數據存儲模型/ 17



    3.1.3查詢語言/ 18



    3.1.4典型繫統/ 18



    3.2鍵值數據模型/ 19



    3.2.1鍵值數據模式/ 19



    3.2.2鍵值數據存儲模型/ 19



    3.2.3查詢語言/ 19



    3.2.4典型繫統/ 20



    3.3列族數據模型/ 20



    3.3.1列族數據模式/ 20



    3.3.2列族數據存儲模型/ 21



    3.3.3查詢語言/ 21



    3.3.4典型繫統/ 21



    3.4文檔數據模型/ 22



    3.4.1文檔數據模式/ 22



    3.4.2文檔數據存儲模型/ 23



    3.4.3查詢語言/ 23



    3.4.4典型繫統/ 24



    3.5圖數據模型/ 24



    3.5.1圖數據模式/ 24



    3.5.2圖數據存儲模型/ 25



    3.5.3查詢語言/ 25



    3.5.4典型繫統/ 26



    參考文獻/ 27







    第4章大數據應用開發/ 28



    4.1大數據應用開發流程/ 28



    4.2大數據庫設計/ 31



    4.2.1頂層設計/ 31



    4.2.2數據存儲格式/ 32



    4.2.3數據模式設計/ 34



    4.2數據管理/ 35



    4.2數據存儲/ 36



    參考文獻/ 37







    第2篇 大數據管理繫統實現技術



    第5章大數據存儲和索引技術/ 40



    5.1大數據存儲技術/ 40



    5.1.1分布式文件繫統/ 40



    5.1.2關繫數據存儲/ 45



    5.1.3列族大數據存儲技術/ 48



    5.2大數據索引技術/ 50



    5.2.1繫統概述/ 50



    5.2.2CG索引/ 53



    參考文獻/ 57







    第6章大數據查詢處理技術/ 59



    6.1大數據批處理技術/ 59



    6.1.1MapReduce技術簡介/ 59



    6.1.2基於MapReduce的多表連接技術/ 62



    6.2大數據流處理技術/ 83



    6.2.1繫統設計動機與需求/ 84



    6.2.2MillWheel編程模型/ 85



    6.2.3MillWheel編程接口/ 86



    6.2.4計算/ 86



    6.2.5鍵/ 87



    6.2.6流/ 87



    6.2.7持久態/ 87



    6.2.8低水位/ 87



    6.2.9定時器/ 87



    6.3大圖數據處理技術/ 88



    6.3.1Pregel大圖處理繫統/ 89



    6.3.2繫統實現/ 94



    6.3.3GRAPE大圖處理繫統/ 97



    6.4混合大數據處理技術/ 104



    6.4.1背景介紹/ 104



    6.4.2EPIC框架概述/ 105



    6.4.3模型抽像/ 109



    6.4.4實現方案與技術細節/ 118



    6.4.5實驗/ 122



    6.5群組查詢處理技術/ 128



    6.5.1簡介/ 128



    6.5.2群組查詢的非侵入式方法/ 131



    6.5.3群組查詢基礎/ 133



    6.5.4群組查詢引擎COHANA/ 138



    6.5.5性能分析/ 143



    6.5.6總結/ 149



    參考文獻/ 149







    第7章大數據事務處理技術/ 151



    7.1基於鍵組的事務處理技術/ 151



    7.1.1鍵組/ 151



    7.1.2鍵值分組協議/ 152



    7.1.3繫統實現/ 153



    7.2基於時間戳的事務處理技術/ 155



    7.2.1Spanner事務處理簡介/ 155



    7.2.2TrueTime應用接口/ 155



    7.2.3基於時間戳的事務處理/ 156



    7.3確定性分布式事務處理技術/ 157



    7.4基於數據遷移的事務處理技術/ 162



    7.4.1LEAP/ 164



    7.4.2L-Store/ 170



    參考文獻/ 174







    第8章大數據總線技術/ 176



    8.1為什麼需要大數據總線/ 176



    8.1.1兩個復雜性問題/ 176



    8.1.2從N-to-N到N-to-One/ 177



    8.2基於日志的數據總線/ 178



    8.2.1數據庫中的日志/ 179



    8.2.2分布式繫統中的日志/ 179



    8.3Kafka繫統簡介/ 181



    8.3.1單個分區的效率/ 182



    8.3.2分布式協調/ 184



    8.3.3交付保證/ 186



    參考文獻/ 187







    第3篇 面向領域應用的大數據管理繫統



    第9章面向決策支持的雲展大數據倉庫繫統/ 190



    9.1決策支持簡介/ 190



    9.2雲展大數據倉庫繫統架構/ 191



    9.2.1雲展大數據倉庫繫統總覽/ 191



    9.2.2SINGA分布式深度學習平臺/ 192



    9.2.3CDAS眾包數據分析繫統/ 198



    9.3應用實例/ 202



    9.3.1簡介/ 202



    9.3.2綜合醫療分析繫統架構/ 205



    9.3.3聯合患者檔案/ 207



    9.3.4案例分析:患者返院預測/ 210



    參考文獻/ 211







    第10章面向大規模軌跡數據的分析繫統TrajBase/ 212



    10.1軌跡數據處理繫統簡介/ 212



    10.1.1軌跡數據處理技術簡介/ 212



    10.1.2集中式軌跡數據處理繫統/ 213



    10.1.3分布式多維數據處理繫統/ 214



    10.1.4分布式時空數據處理繫統/ 214



    10.2軌跡概念介紹/ 215



    10.3TrajBase繫統架構/ 216



    10.4軌跡數據處理技術/ 218



    10.4.1軌跡數據表達技術/ 218



    10.4.2軌跡數據存儲技術/ 218



    10.4.3軌跡數據索引和查詢技術/ 219



    10.4.4軌跡數據挖掘技術/ 222



    參考文獻/ 223







    第11章基於超圖的交互式圖像檢索與標記繫統HIRT/ 225



    11.1圖像檢索與標記方法簡介/ 225



    11.1.1基於文本的圖片檢索方法/ 225



    11.1.2基於內容的圖片檢索方法/ 226



    11.1.3基於超圖的圖片檢索方法/ 226



    11.2HIRT繫統架構/ 230



    11.2.1超圖構建/ 231



    11.2.2矩陣計算/ 232



    11.2.3Top-k查詢/ 237



    11.3交互式圖像檢索技術/ 237



    11.3.1並行查詢方法/ 238



    11.3.2近似查詢方法/ 241



    11.3.3交互式查詢方法/ 243



    參考文獻/ 246







    索引/ 247


     

    前言
    作為過去十年裡重要的信息技術,大數據技術深刻影響了人們生活的方方面面。如今,從在家購物到出門打車,從投資理財到金融風控,從健康管理到公共安全,人們無時無刻不在使用各種大數據。在大數據引領的信息時代下,如何有效管理大數據,從大數據中獲取有價值的信息,提升組織者的決策水平,發現新的利潤增長點,成為各界持續關注和廣泛研究的重要課題。大數據管理技術已經成為互聯網等行業的核心競爭力之一。

    大數據管理技術涉及了大數據管理的各個方面,包括數據存儲、數據查詢、數據治理、數據集成、數據處理、數據分析、數據可視化。傳統關繫數據庫的一站式服務已經無法滿足大數據領域的數據處理需求。一方面,以互聯網應用為代表的大數據應用產生的龐大數據量超出了傳統工具的處理能力;另一方面,異構數據源和種類繁多的大數據應用對數據處理和數據查詢提出了諸多靈活性需求,這些需求大多不易通過傳統的SQL 查詢來實現。為解決數據量大和數據處理需求多樣性所帶來的挑戰,大數據管理技術發展出了一繫列革新的數據管理技術。

    作為過去十年裡重要的信息技術,大數據技術深刻影響了人們生活的方方面面。如今,從在家購物到出門打車,從投資理財到金融風控,從健康管理到公共安全,人們無時無刻不在使用各種大數據。在大數據引領的信息時代下,如何有效管理大數據,從大數據中獲取有價值的信息,提升組織者的決策水平,發現新的利潤增長點,成為各界持續關注和廣泛研究的重要課題。大數據管理技術已經成為互聯網等行業的核心競爭力之一。



    大數據管理技術涉及了大數據管理的各個方面,包括數據存儲、數據查詢、數據治理、數據集成、數據處理、數據分析、數據可視化。傳統關繫數據庫的一站式服務已經無法滿足大數據領域的數據處理需求。一方面,以互聯網應用為代表的大數據應用產生的龐大數據量超出了傳統工具的處理能力;另一方面,異構數據源和種類繁多的大數據應用對數據處理和數據查詢提出了諸多靈活性需求,這些需求大多不易通過傳統的SQL 查詢來實現。為解決數據量大和數據處理需求多樣性所帶來的挑戰,大數據管理技術發展出了一繫列革新的數據管理技術。



    本書從大數據管理技術產生的歷史背景出發,對大數據管理技術的起源和發展進行了全面介紹,詳細討論大數據管理技術,包括大數據建模技術、大數據存儲和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據事務處理技術和大數據總線技術等,並在此基礎上,對大數據應用繫統進行了全面分析。



    本書采取理論與實踐並重的方式介紹大數據管理技術。在理論層面,力求覆蓋面廣,涵蓋大數據管理技術的所有重要分支。在具體技術層面,力求深入淺出,重點介紹技術產生的應用背景,以及該技術解決應用中痛點問題的基本原理。對技術實現細節感興趣的讀者,可以通過書中列出的引文,從原始文獻中獲取相關信息。在實踐層面,本書通過三章內容,具體介紹大數據管理技術如何應用於實際的大數據應用繫統。希望這樣的安排,能夠滿足不同層面的讀者對大數據管理技術的研習需求。



    本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理繫統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員,也適用於高等院校相關專業師生學習。本書要求讀者具有一定的計算機基礎和數據庫相關知識。希望本書在幫助讀者了解大數據技術發展的同時,能夠為相關領域的工作者在進行大數據繫統開發時提供借鋻。



    本書由浙江大學計算機科學與工程繫陳剛教授、江大偉研究員、高雲君教授共同編著。在本書的撰寫過程中,丹麥奧爾堡大學的助理教授陳璐博士給予了有益的反饋。浙江大學計算機科學與工程繫研究生張哲檳、魯鵬凱、胡文濤、蔣飛躍、卜文鳳、張遠亮、仲啟露等同學參與本書的校對以及插圖繪制等工作。在此,向上述在本書撰寫過程中給予幫助的老師和同學們表示深深的感謝。



    由於作者水平有限,書中難免會有疏漏之處,敬請同行和讀者不吝賜教,我們當深表感謝。



    編著者


     

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