互联网大数据处理技术与应用/大数据技术与应用专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾剑平 著

图书标签:

• 大数据
• 互联网
• 数据处理
• 技术
• 应用
• 专业规划
• 教材
• 计算机
• 信息技术
• 云计算

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302463719

版次：1

商品编码：12151136

包装：平装

丛书名： 大数据技术与应用专业规划教材

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：290

字数：464000

正文语种：中文

编辑推荐

　　1.针对互联网大数据，从大数据的获取到可视化展示与发布的整个过程，帮助读者建立完整的知识体系。侧重于非结构化数据处理与分析，有助于读者接触到更多的大数据核心关键技术。
　　2.各章节融入了作者在教学和科研中所积累的一些值得深入探讨的问题和观点，具有一定的启发性。
　　3.理论与实践相结合，各个章节包含有技术原理介绍，也包含实现技术、开源架构等方面的叙述，使得读者能从中掌握技术应用及实现方法。
　　4.注重产学结合，基于阿里云及其大数据平台，构建了综合应用实例，有效地集成运用了本书的一些关键技术，帮助读者深入理解大数据处理技术。

内容简介

　　本书内容分为三个部分，第一部分为互联网大数据的概述；第二部分为互联网大数据的获取与存储，包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等；第二部分为处理与分析技术，包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容；第三部分为综合应用。

内页插图

目录

第1部分概述
第1章互联网大数据
1.1从IT走向DT
1.1.1信息化与Web时代
1.1.2大数据时代
1.2互联网大数据及其特点
1.3互联网大数据处理的相关技术
1.3.1技术体系构成
1.3.2相关技术研究
1.4互联网大数据技术的发展
1.5本书内容安排
思考题
第2部分互联网大数据的获取
第2章Web页面数据获取
2.1网络爬虫技术概述
2.2爬虫的内核技术
2.2.1Web服务器连接器
2.2.2页面解析器
2.2.3爬行策略搜索
2.3主题爬虫技术
2.3.1主题爬虫模块构成
2.3.2主题定义
2.3.3链接相关度估算
2.3.4内容相关度计算
2.4动态Web页面获取技术
2.4.1动态页面的分类
2.4.2动态页面的获取方法
2.4.3模拟浏览器的实现
2.4.4基于脚本解析的实现
2.5微博信息内容获取技术
2.6DeepWeb数据获取技术
2.6.1相关概念
2.6.2DeepWeb数据获取方法
2.7反爬虫技术与反反爬虫技术
2.7.1反爬虫技术
2.7.2反反爬虫技术
2.7.3爬虫技术的展望
思考题
第3章互联网大数据的提取技术
3.1Web页面内容提取技术
3.1.1Web页面内容提取的基本任务
3.1.2Web页面解析方法概述
3.1.3基于HTMLParser的页面解析
3.1.4基于Jsoup的页面解析
3.2基于统计的Web信息抽取方法
3.3其他互联网大数据的提取
3.4阿里云公众趋势分析中的信息提取应用
3.5互联网大数据提取的挑战性问题
思考题
第3部分互联网大数据的结构化处理与分析技术
第4章结构化处理技术
4.1互联网大数据中的文本信息特征
4.2中文文本的词汇切分
4.2.1词汇切分的一般流程
4.2.2基于词典的分词方法
4.2.3基于统计的分词方法
4.2.4歧义处理
4.3词性识别
4.3.1词性标注的难点
4.3.2基于规则的方法
4.3.3基于统计的方法
4.4新词识别
4.5停用词的处理
4.6英文中的词形规范化
4.7开源工具与平台
4.7.1开源工具及应用
4.7.2阿里分词器
思考题
第5章大数据语义分析技术
5.1语义及语义分析
5.2词汇级别的语义技术
5.2.1词汇的语义关系
5.2.2知识库资源
5.2.3词向量
5.2.4词汇的语义相关度计算
5.3句子级别的语义分析技术
5.4命名实体识别技术
5.4.1命名实体识别的研究内容
5.4.2人名识别方法
5.4.3地名识别方法
5.4.4时间识别方法
5.4.5基于机器学习的命名实体识别
5.5大数据语义分析技术的发展
思考题
第6章大数据分析的模型与算法
6.1大数据分析技术概述
6.2特征选择与特征提取
6.2.1特征选择
6.2.2特征提取
6.2.3基于深度学习的特征提取
6.3文本的向量空间模型
6.3.1向量空间模型的维
6.3.2向量空间模型的坐标
6.3.3向量空间模型中的运算
6.3.4文本型数据的逻辑存储结构
6.4文本的概率模型
6.4.1N�瞘ram模型
6.4.2概率主题模型
6.5分类技术
6.5.1分类技术概要
6.5.2经典的分类技术
6.6聚类技术
6.7回归分析
6.7.1回归分析的基本思路
6.7.2线性回归
6.7.3加权线性回归
6.7.4逻辑回归
6.8大数据分析算法的并行化
6.8.1并行化框架
6.8.2矩阵相乘的并行化
6.8.3经典分析算法的并行化
6.9基于阿里云大数据平台的数据挖掘实例
6.9.1网络数据流量分析
6.9.2网络论坛话题分析
思考题
第7章大数据隐私保护
7.1隐私保护概述
7.2隐私保护模型
7.2.1隐私泄露场景
7.2.2k�材涿�及其演化
7.2.31�捕嘣�化
7.3位置隐私保护
7.4社会网络隐私保护
思考题
第8章大数据技术平台
8.1概述
8.2大数据技术平台的分类
8.3大数据存储平台
8.3.1大数据存储需要考虑的因素
8.3.2HBase
8.3.3MongoDB
8.3.4Neo4j
8.3.5云数据库
8.3.6其他
8.4大数据可视化
8.4.1大数据可视化的挑战
8.4.2大数据可视化方法
8.4.3大数据可视化工具
8.5Hadoop
8.5.1Hadoop概述
8.5.2Hadoop生态圈及关键技术
8.5.3Hadoop的版本
8.6Spark
8.6.1Spark的概述
8.6.2Spark的生态圈
8.6.3SparkSQL
8.6.4Spark Streaming
8.6.5Spark机器学习
8.7阿里云大数据平台
8.7.1飞天系统
8.7.2大数据集成平台
思考题
第4部分综 合 应 用
第9章基于阿里云大数据技术的个性化新闻推荐
9.1目的与任务
9.2系统架构
9.3存储设计
9.3.1RDS
9.3.2OSS
9.3.3OTS
9.3.4MaxCompute
9.4软件架构
9.4.1ECS
9.4.2爬虫
9.4.3模型训练
9.4.4分类过程
9.4.5开源代码
9.5阿里云大数据的应用开发
9.5.1开发环境
9.5.2部署
9.5.3运行与测试
思考题
参考文献

精彩书摘

　　第3章互联网大数据的提取技术
　　本章描述了从Web页面上提取感兴趣信息的方法，包括基于特征模板、基于页面解析树的方法，以及基于统计的方法等。同时考虑到互联网大数据来源的多样性，除了Web页面外，也简单介绍了Web日志信息和ETL信息提取方法，并结合阿里云公众趋势分析介绍了Web信息提取的应用效果。
　　3.1Web页面内容提取技术
　　Web页面中包含有丰富的信息内容，对于互联网大数据分析有用的信息可能是某个新闻报道页面中的正文部分，也可能是某网络论坛中的帖子信息、人际关系信息等。在进行Web页面内容提取时，一般是针对特定的网站，因此，可以假设页面结构特征是已知的。在这种条件下，页面内容的提取就是根据结构和内容特征进行提取，在方法上大同小异。这里主要介绍两大类目前使用的主要方法，即基于HTMLParser的解析和基于Jsoup的页面内容提取。
　　3.1.1Web页面内容提取的基本任务
　　从Web页面中提取内容，首先要对Web页面的各种常见版面进行整理归纳。目前Web页面版式各式各样，但可以归结为以下3种。
　　(1) 新闻报道型页面。页面上尽管可能会有导航区、外部链接区、版权声明区等区域，但是作为新闻正文文字一般是占主要的位置。典型的如图3��1所示的参考消息网站的新闻报道，页面的最上面是一些广告、导航条，右边是一些信息推荐。对于这种类型而言，目标就是提取正文部分的内容。
　　图3��1新闻报道的版面
　　(2) 列表型页面。这类页面为用户提供一种列表式的阅读，一般是作为聚集信息的访问入口。比较常用于新闻列表、网络论坛中的讨论区入口等。对于这种类型，通常会遇到翻页，即上一页、下一页等链接，允许用户在不同的列表页面上跳转。图3��2所示的是两种典型的列表型页面，左右两边分别来自网络论坛和新闻网站。对于这种类型而言，目标就是提取列表部分的所有内容。
　　图3��2两种列表型页面
　　(3) 评论型页面。用户在页面对某个事物、话题发表自己的观点。这种页面整体上看可以是一种列表型的，但是设计者更加关心每个评论中的具体信息。一般每个评论会有评论人、评论内容、评论时间、评论对象及评论的一些量化信息等。图3��3所示的是大众点评网上针对某个菜馆的评论信息。对于这种类型而言，目标就是提取每个评论的各个具体信息。
　　以上是从界面的角度来看页面内容提取，设计者关心的是从程序处理角度的Web页面信息提取。
　　与浏览器界面所输出的效果不同，程序所看到的是Web页面对应的HTML编码文件。例如，对于上面的股票网络论坛的列表型页面，其对应的HTML编码文件内容如下(其中列出了前面两个记录)：
　　图3��3评论型页面
　　浪潮信息(000977)_浪潮信息股吧_000977股吧_股吧_东方财富网股吧
　　...
　　8857372890话题 中鑫富盈、吴峻乐操纵特力A等股票案罚没金额超 财经评论07-0107-02 16:41
　　386824157话题 证监会三大配套措施加强对重组上市监管 财经评论07-0207-02 16:42
　　…
　　可以看出，两个帖子记录都是由HTML的Tag所界定，Web内容提取就需要寻找能够定位记录的这种Tag标记。当然，这种特征标记也未必存在，这就要求采用一些程序上的技巧了。
　　3.1.2Web页面解析方法概述
　　可以看出，为了提取出在浏览器上所看到的格式化的记录信息，在程序处理中，就必须在相应的HTML编码文件中寻找所要提取的记录，并进行提取。
　　虽然页面类型很多，但无论是针对哪种类型的页面，在信息提取方面的基本思路是一致的，一般有以下3个步骤。
　　(1) 分析所处理的HTML源文件的特征。
　　由于HTML文件中包含了大量的标记(Tag)，这些标记描述了Web浏览器在页面上如何显示文字、图形等内容，因此需要事先分析所要提取的信息内容所具有的标记特征。
　　(2) 先根据某种特征在HTML源文件中定位要提取的内容所在的块(Block)。
　　(3) 在Block内再利用块内特征提取具体内容。
　　现有方法都比较成熟，主要在于第(2)个步骤可以采用不同的定位方法。
　　最简单的定位方法是采用字符串匹配，以下是Java的一个片段，用于提取评论型页面的“楼层”信息。
　　//p1是楼层在HTML中的开始位置
　　p1=html.indexOf("");
　　//s是之后的字符串
　　s=html.substring(p1+new String("").length);
　　//得到楼层字符串
　　p2= s.indexOf("");
　　louceng=s.substring(1,p2);
　　这种字符串分析方法虽然实现起来很简单，但是该方法存在很多问题，主要是扩展性不好、适应能力很差、缺乏代码的复用能力。
　　高级的Web信息内容抽取方法主要有以下几种。
　　(1) 基于正则表达式的信息抽取技术。
　　正则表达式是用一种用来标识具有一定信息分布规律的字符串。在网页信息抽取过程中，首先把网页作为一个字符流的文件来处理，通过配置合理的正则表达式去匹配(定位)待抽取的信息，然后抽取其中的信息。
　　例如，以下片段采用一个正则表达式提取页面中标记的所有日期。
　　第3章互联网大数据的提取技术
　　本章描述了从Web页面上提取感兴趣信息的方法，包括基于特征模板、基于页面解析树的方法，以及基于统计的方法等。同时考虑到互联网大数据来源的多样性，除了Web页面外，也简单介绍了Web日志信息和ETL信息提取方法，并结合阿里云公众趋势分析介绍了Web信息提取的应用效果。
　　3.1Web页面内容提取技术
　　Web页面中包含有丰富的信息内容，对于互联网大数据分析有用的信息可能是某个新闻报道页面中的正文部分，也可能是某网络论坛中的帖子信息、人际关系信息等。在进行Web页面内容提取时，一般是针对特定的网站，因此，可以假设页面结构特征是已知的。在这种条件下，页面内容的提取就是根据结构和内容特征进行提取，在方法上大同小异。这里主要介绍两大类目前使用的主要方法，即基于HTMLParser的解析和基于Jsoup的页面内容提取。
　　3.1.1Web页面内容提取的基本任务
　　从Web页面中提取内容，首先要对Web页面的各种常见版面进行整理归纳。目前Web页面版式各式各样，但可以归结为以下3种。
　　(1) 新闻报道型页面。页面上尽管可能会有导航区、外部链接区、版权声明区等区域，但是作为新闻正文文字一般是占主要的位置。典型的如图3��1所示的参考消息网站的新闻报道，页面的最上面是一些广告、导航条，右边是一些信息推荐。对于这种类型而言，目标就是提取正文部分的内容。
　　图3��1新闻报道的版面
　　(2) 列表型页面。这类页面为用户提供一种列表式的阅读，一般是作为聚集信息的访问入口。比较常用于新闻列表、网络论坛中的讨论区入口等。对于这种类型，通常会遇到翻页，即上一页、下一页等链接，允许用户在不同的列表页面上跳转。图3��2所示的是两种典型的列表型页面，左右两边分别来自网络论坛和新闻网站。对于这种类型而言，目标就是提取列表部分的所有内容。
　　图3��2两种列表型页面
　　(3) 评论型页面。用户在页面对某个事物、话题发表自己的观点。这种页面整体上看可以是一种列表型的，但是设计者更加关心每个评论中的具体信息。一般每个评论会有评论人、评论内容、评论时间、评论对象及评论的一些量化信息等。图3��3所示的是大众点评网上针对某个菜馆的评论信息。对于这种类型而言，目标就是提取每个评论的各个具体信息。
　　以上是从界面的角度来看页面内容提取，设计者关心的是从程序处理角度的Web页面信息提取。
　　与浏览器界面所输出的效果不同，程序所看到的是Web页面对应的HTML编码文件。例如，对于上面的股票网络论坛的列表型页面，其对应的HTML编码文件内容如下(其中列出了前面两个记录)：
　　图3��3评论型页面
　　浪潮信息(000977)_浪潮信息股吧_000977股吧_股吧_东方财富网股吧
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　　可以看出，两个帖子记录都是由HTML的Tag所界定，Web内容提取就需要寻找能够定位记录的这种Tag标记。当然，这种特征标记也未必存在，这就要求采用一些程序上的技巧了。
　　3.1.2Web页面解析方法概述
　　可以看出，为了提取出在浏览器上所看到的格式化的记录信息，在程序处理中，就必须在相应的HTML编码文件中寻找所要提取的记录，并进行提取。
　　虽然页面类型很多，但无论是针对哪种类型的页面，在信息提取方面的基本思路是一致的，一般有以下3个步骤。
　　(1) 分析所处理的HTML源文件的特征。
　　由于HTML文件中包含了大量的标记(Tag)，这些标记描述了Web浏览器在页面上如何显示文字、图形等内容，因此需要事先分析所要提取的信息内容所具有的标记特征。
　　(2) 先根据某种特征在HTML源文件中定位要提取的内容所在的块(Block)。
　　(3) 在Block内再利用块内特征提取具体内容。
　　现有方法都比较成熟，主要在于第(2)个步骤可以采用不同的定位方法。
　　最简单的定位方法是采用字符串匹配，以下是Java的一个片段，用于提取评论型页面的“楼层”信息。
　　//p1是楼层在HTML中的开始位置
　　p1=html.indexOf("");
　　//s是之后的字符串
　　s=html.substring(p1+new String("").length);
　　//得到楼层字符串
　　p2= s.indexOf("");
　　louceng=s.substring(1,p2);
　　这种字符串分析方法虽然实现起来很简单，但是该方法存在很多问题，主要是扩展性不好、适应能力很差、缺乏代码的复用能力。
　　高级的Web信息内容抽取方法主要有以下几种。
　　(1) 基于正则表达式的信息抽取技术。
　　正则表达式是用一种用来标识具有一定信息分布规律的字符串。在网页信息抽取过程中，首先把网页作为一个字符流的文件来处理，通过配置合理的正则表达式去匹配(定位)待抽取的信息，然后抽取其中的信息。
　　例如，以下片段采用一个正则表达式提取页面中标记的所有日期。
　　……

前言/序言

　　互联网技术及应用进入一个高速发展时期，那些随手可得的互联网应用深刻地影响着社会经济的发展，改变了人们衣食住行、吃喝玩乐的生活方式，人们对互联网的依赖度逐年提升。网络数字化生活形态的形成，促进了互联网数据的累积，大数据由此成为互联网技术应用的新鲜血液，并将成为今后很长一段时期内各方关注的焦点。互联网大数据处理的理论、技术及其应用与社会经济各个领域的融合越来越密切，相关领域的专业技术人员迫切需要建立完整的互联网大数据分析应用的知识体系，以适应今后发展趋势的要求。
　　本书作者及其科研团队近十年来一直从事互联网内容分析挖掘、网络舆情、大数据、信息内容安全技术和应用方面的科研工作。在包括国家自然科学基金项目在内的各类科研项目支持下，对互联网信息获取和提取方法、互联网信息内容结构化处理技术、语义分析技术、数据挖掘的模型与算法、社交媒体中的用户行为及互联网金融等应用领域开展了大量研究，积累了一定的经验，强烈希望把科研工作中的体会和理解整理出来。此外，作者从2011年开始先后为复旦大学信息安全专业的本科生、研究生开设了《信息内容安全》《大数据安全》等课程，经过多年的教学实践，了解了学生的学习需求，积累了较为充足的讲义和素材。2016年5月，教育部联合阿里云计算有限公司等单位发起了产学合作专业综合改革项目，确定了包括大数据在内的多个新技术方向的教材编写目标，以产学结合来推动高校教材和课程的改革。本书的编写正是在该综合改革项目的支持和推动下进行的，是第一本系统讲述互联网大数据处理技术及应用的教材和专业参考书。
　　本书在知识结构上，试图覆盖互联网大数据处理与应用的完整知识体系；在内容上，尽量做到深入浅出，既考虑知识的基础性，也兼顾技术发展方向和前沿。本书全面介绍互联网大数据处理与应用中的主要理论和技术，分为概述、互联网大数据的获取、大数据的结构化处理与分析技术和综合应用四大部分，涉及互联网大数据处理技术的各个方面，侧重于基本原理和实践技术的介绍，特别是较为系统全面地介绍互联网大数据获取、分析挖掘的各种技术，并融合了阿里云计算大数据平台的一些先进思想和业界的实践经验。
　　本书作为一本产学兼顾的教材，具有如下特色。
　　(1) 针对互联网大数据，从大数据的获取到可视化展示与发布的整个过程，帮助学生建立完整的知识体系。侧重于非结构化数据处理与分析，由于传统的结构化数据分析技术相对比较成熟，因此这种安排将有助于读者接触到更多的大数据核心关键技术。
　　(2) 除了一些比较基础性的知识外，在各个章节还融入了作者在教学和科研中所积累的一些值得深入探讨的问题和观点，具有一定的启发性。
　　(3) 理论与实践相结合，各个章节既包含技术原理介绍，也包含实现技术、开源架构等方面的叙述，使得读者能从中掌握技术应用及实现方法。
　　(4) 注重产学结合，基于阿里云及其大数据平台，构建了综合应用实例，有效地集成运用了本书的一些关键技术，帮助读者深入理解大数据处理技术。
　　全书由曾剑平负责内容安排、统稿，由互联网大数据处理技术和应用研究领域的一线人员参与编写。书中各章的编写人员安排： 第1章由曾剑平、段江娇编写，第2章由曾剑平、段江娇、胡源编写，第3章由曾剑平、胡源编写，第4章由曾剑平、张硕编写，第5章由曾剑平、段江娇、毛天昊编写，第6章由曾剑平、张硕、段江娇、毛天昊编写，第7章由张泽文、吴爽、曾剑平编写，第8章由曾剑平、王欣编写，第9章由曾剑平、黄智行编写。另外，黄智行对
　　第5章的CRF应用实例的部分程序
　　及
　　第9章的个性化新闻推荐系统
　　进行了实现。本书在编写过程中，得到了阿里云计算有限公司的李妹芳女士的大力支持，在产学合作教材编写项目申请、立项、跟踪、结题、应用案例构建，以及相关的文字表达方面给予了很多帮助和指导。阿里云计算有限公司的宁尚兵先生在阿里云平台和大数据平台的使用、开发方面也给了大力的支持和帮助，阿里云计算有限公司的多位技术专家对本书的结构和知识安排提出了有益的建议。清华大学出版社的编辑们为本书的出版和编辑花费了很多心思。
　　复旦大学计算机科学技术学院汪卫教授、中国科学院计算技术研究所靳小龙副研究员对本书进行了审阅，提出了宝贵的意见。
　　此外，在本书的编写过程中，参考和引用了许多作者发表的各种论文、技术报告，我们均已在参考文献中列出。在此，一并表示衷心的感谢。
　　由于互联网大数据处理与应用技术所涉及的内容广泛，许多技术仍在不断发展中，所以本书在内容选择及编写上从深度和广度做了精心的安排。尽管编写组成员最近5个月来全身心投入，对每个技术要点尽量清楚地描述，但由于时间仓促及作者的学识水平限制，书中难免存在不足之处和疏忽，恳请读者不吝批评指正，以利于再版修订完善。
　　作者
　　2017年1月

《智慧数据驱动：互联网大数据洞察与实践》 在信息爆炸的时代，海量数据的涌现如同一股洪流，深刻地改变着我们认识世界、开展业务乃至日常生活的方式。本书并非一本简单的技术手册，而是旨在揭示互联网大数据背后蕴藏的强大力量，以及如何将其转化为切实的商业价值和创新驱动力。我们将跳脱出单纯的技术框架，深入探讨大数据在互联网领域的深度应用，以及由此衍生的洞察与实践。 第一部分：洞悉海量数据之源——互联网数据的本质与价值 互联网是大数据最活跃的生成源泉。本部分将带领读者走进这个庞大而多元的数据海洋，从社交媒体的互动痕迹、电商平台的交易记录、搜索引擎的查询行为、物联网设备的传感信息，到内容平台的消费偏好，全方位剖析互联网数据的构成。我们不仅仅关注数据的“量”，更强调数据的“质”——如何理解不同类型数据的内在含义，以及它们如何交织成一张张关于用户行为、市场趋势、社会动态的“数据地图”。 数据的多样性与复杂性：深入分析结构化、半结构化和非结构化数据的特点，理解其在互联网场景下的表现形式，例如文本、图像、视频、日志文件等。 数据价值的挖掘路径：探讨如何从海量原始数据中提炼出有价值的信息，识别数据中的模式、关联和异常。例如，从用户浏览历史预测其潜在需求，从评论情感分析洞察产品优劣，从社交网络传播分析预测热点事件。 互联网数据应用的边界与伦理：在数据价值的探索过程中，我们也将审视数据隐私、信息安全以及算法的公平性等重要议题。理解合规、负责任的数据使用原则，是构建可持续大数据生态的关键。 第二部分：驾驭数据洪流的关键——核心处理技术与方法论 面对海量、高速、多样的大数据，传统的处理方式已然失效。本部分将聚焦于驱动互联网大数据处理的核心技术和方法论，并着重于其在实际应用中的落地。我们将介绍支撑大数据处理的基石，以及如何构建高效、弹性的处理流程。 分布式存储与计算框架：深入解析Hadoop生态（HDFS、MapReduce）的原理与应用，以及Spark等内存计算框架的优势，理解它们如何实现对TB甚至PB级别数据的并行处理。 数据采集与实时处理：介绍Kafka、Flume等消息队列和数据流处理技术，阐述如何实现对互联网实时产生的数据进行高效、低延迟的采集、清洗和初步分析。 数据清洗、转换与治理：大数据处理的首要环节是保证数据的质量。我们将探讨数据清洗、去重、格式转换、异常值处理等关键技术，以及建立完善的数据治理体系的重要性。 海量数据查询与分析技术：介绍SQL on Hadoop、NoSQL数据库（如HBase, MongoDB）在海量数据查询中的应用，以及MPP（Massively Parallel Processing）数据库的优势，如何实现对大数据集的快速响应。 数据仓库与数据湖的构建：探讨构建企业级数据仓库或数据湖的策略，理解它们在整合、存储和管理企业多源异构数据方面的作用，为上层分析提供坚实基础。 第三部分：释放数据潜能——互联网大数据驱动的智慧应用 数据最终的价值体现在其应用之中。本部分将聚焦于互联网大数据在不同场景下的实际应用，展示数据如何赋能业务创新，提升用户体验，优化决策过程。我们将通过一系列经典的案例，说明大数据分析如何从“描述性”走向“预测性”乃至“指导性”。 精准营销与个性化推荐：分析用户画像的构建，协同过滤、基于内容的推荐算法等，以及如何利用大数据实现千人千面的内容推送和广告投放，极大提升用户粘性和转化率。 风险控制与反欺诈：在金融、电商等领域，大数据在识别异常交易、预防欺诈行为、评估信用风险方面发挥着至关重要的作用。我们将探讨相关的模型和方法。 用户行为分析与产品优化：通过埋点、用户路径分析、A/B测试等，深入理解用户在使用产品过程中的行为模式，从而指导产品功能的迭代和用户体验的提升。 智能化搜索与问答系统：揭示搜索引擎如何利用大数据理解用户意图，提供更精准的搜索结果。同时，探讨自然语言处理（NLP）技术如何支持智能问答和聊天机器人的发展。 舆情监控与社会洞察：通过分析社交媒体、新闻报道等信息，洞察公众情绪、社会热点和品牌声誉，为企业决策和公共管理提供参考。 运营优化与效率提升：大数据在物流配送、供应链管理、资源调度等方面的应用，能够显著提高运营效率，降低成本。 新兴应用探索：展望大数据在人工智能、机器学习、物联网、智慧城市等前沿领域的融合应用，勾勒未来发展蓝图。 第四部分：面向未来的大数据挑战与机遇 随着数据规模的不断增长和技术的持续演进，大数据领域也面临着新的挑战和机遇。本部分将引导读者思考大数据发展的未来趋势，以及个人和组织如何在这种变革中保持竞争力。 人工智能与大数据的深度融合：探讨机器学习、深度学习等AI技术如何赋能大数据分析，实现更高级别的模式识别、预测和决策。 数据安全与隐私保护的新挑战：随着数据价值的提升，数据安全和隐私保护将面临更加严峻的考验。我们将关注差分隐私、联邦学习等前沿技术。 云原生大数据架构的演进：云平台为大数据处理提供了弹性、可伸缩的基础设施。探讨云原生技术如何重塑大数据架构。 数据人才的培养与发展：分析大数据时代对人才的需求，以及如何培养具备跨领域知识和实战能力的专业人才。 《智慧数据驱动：互联网大数据洞察与实践》旨在为读者构建一个全面、深入、实用的互联网大数据知识体系。我们相信，理解并善于利用大数据，将是开启未来无限可能的金钥匙。本书将带领您从宏观的视角审视数据价值，掌握核心的处理技术，最终学会如何将数据转化为驱动创新的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何将理论知识转化为实际生产力感到困惑，而这本书恰恰解决了我的这个难题。书中的“应用”部分，提供了大量来自真实互联网场景的案例，并详细阐述了大数据技术如何在这些场景中发挥作用，解决实际问题。例如，书中对“互联网金融风险控制”的案例分析，让我深刻理解了大数据在反欺诈、信用评估等方面的巨大潜力。 这本书在技术讲解的深度和广度上都做得非常出色。它既包含了大数据处理的基础知识，如分布式存储、并行计算，也深入探讨了一些前沿技术，如机器学习在大数据分析中的应用、图计算等。作者在讲解过程中，不断地引入新的概念和技术，并将其与已有知识联系起来，帮助读者构建一个更全面、更深入的大数据知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，循序渐进，适合不同层次的读者。对于初学者，它提供了一个坚实的基础，从最基本的数据概念讲起，逐步深入到复杂的分布式系统。对于有一定基础的读者，它则能提供更深入的技术洞察和更前沿的应用案例。我特别欣赏作者在讲解分布式事务和一致性问题时所采用的清晰逻辑，这往往是大数据系统中一个比较棘手的难点，但作者通过生动的比喻和图示，将其讲解得通俗易懂。 在阅读过程中，我发现书中对不同技术栈的对比分析非常客观和深入。比如，在讲解数据仓库和数据湖时，作者并没有简单地定义概念，而是详细比较了它们在架构、适用场景、数据管理方式等方面的差异，并给出了选择建议。这种批判性的分析，帮助我更好地理解各种技术的优劣，从而在实际工作中做出更明智的技术选型。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，最初拿到这本书时，我担心它会过于学术化，导致实践性不强。但读完之后，我的疑虑完全打消了。书中关于“互联网大数据处理技术”的章节，不仅仅是理论的陈述，更像是工程师的实战手册。从基础的Shell脚本操作，到复杂的SQL优化，再到Python在数据分析中的应用，每一个环节都充满了实用的技巧和代码示例。我尤其喜欢其中关于“数据可视化”的部分，不仅介绍了常用的图表类型，还分享了如何利用Tableau、Power BI等工具来有效地呈现数据洞察。 这本书对于理解“大数据技术与应用”的专业脉络梳理得非常到位。它不仅仅停留在技术层面，更将技术与实际的商业价值紧密结合。作者在案例分析中，深入探讨了大数据如何帮助企业实现降本增效、提升用户体验、开拓新的商业模式。例如，在讲解“用户行为分析”时，书中详细阐述了如何通过分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，来优化产品设计、改进营销策略，最终提升转化率和客户忠诚度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于技术知识的传授，更在于它所塑造的思维方式。作者在字里行间，始终强调着数据驱动、逻辑推理和持续优化的理念。这些思维方式，不仅在大数据领域至关重要，在其他很多领域同样适用。通过阅读这本书，我不仅学到了技术，更学会了如何用更科学、更系统的方式去思考和解决问题。 特别是在探讨“互联网大数据处理技术”的性能优化方面，书中给出了非常多的实用建议。例如，如何通过调整Spark的并行度、内存分配，以及如何选择合适的数据编码格式来提升处理效率。这些都是在实际工作中能够直接应用到的技巧，能够帮助我避免很多弯路，提高工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分非常清晰，逻辑性也很强。每一章的标题都能够准确地概括其内容，并且章节之间的过渡也很自然。例如，在讲完数据存储之后，紧接着就是数据处理，再到数据分析和应用，形成了一个完整的大数据生命周期。这种结构设计，使得读者能够在一个系统性的框架下学习大数据技术。 我特别喜欢书中关于“大数据生态系统”的介绍。作者详细梳理了Hadoop、Spark、Hive、HBase等一系列核心技术组件，并解释了它们之间的关系和协同工作的方式。这就像是为我提供了一张大数据领域的“全景地图”，让我能够清楚地了解各个组件在整个生态系统中的定位和作用。

评分☆☆☆☆☆

读这本书就像是跟随一位经验丰富的向导，在浩瀚的大数据技术海洋中航行。书中的“应用”部分更是让人眼前一亮。它没有空泛地讨论理论，而是聚焦于大数据在互联网各个领域的实际落地，从电商的精准营销、社交网络的舆情分析，到内容推荐系统的个性化服务，再到金融领域的风险控制和欺诈检测，每一个案例都剖析得鞭辟入里。我尤其对其中关于“个性化推荐系统”的章节印象深刻，作者不仅介绍了协同过滤、基于内容的过滤等经典算法，还详细讲解了如何利用深度学习模型来构建更智能、更符合用户需求的推荐引擎。这对于理解我们日常使用的各种APP是如何“懂”我们的，有了更深层次的认识。 更让我惊喜的是，这本书在讲解技术的同时，也相当注重培养读者的工程实践能力。书中穿插了大量实际操作的指导，从环境的搭建、工具的安装，到具体的代码实现和性能调优，都给予了详尽的说明。例如，在讲到HDFS的搭建和使用时，作者提供了详细的命令行操作步骤，并解释了每个参数的含义，让我这种动手能力相对较弱的读者也能一步步跟着完成。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地降低了学习的门槛，也增强了学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格朴实而专业，没有过多华丽的辞藻，但每一个字都充满了信息量。作者在讲解复杂概念时，善于使用类比和举例，让读者能够快速理解。例如，在解释分布式文件系统的容错机制时，作者将数据块的比喻成多个副本，当一个副本丢失时，可以通过其他副本重建，形象地说明了其原理。 书中关于“大数据分析方法论”的部分，为我提供了一个全新的视角。它不仅仅是教你如何使用工具，更是教你如何思考问题。作者强调了数据驱动的决策过程，从问题的定义、数据的收集与清洗，到模型的构建与评估，再到结果的解读与应用，每一个环节都提出了明确的指导。这对于培养一个合格的数据分析师或大数据工程师至关重要。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在内容的组织上非常有条理。每一章都围绕一个核心主题展开，并且在章节内部，信息也是层层递进，从概念到原理，再到具体实现。例如，在讲解“实时数据处理”时，作者首先介绍了流处理的挑战，然后引出Kafka、Storm、Flink等主流技术，并详细分析了它们的架构和优缺点。这使得读者能够清晰地掌握每一项技术的核心要点。 我对书中关于“数据安全与隐私保护”的探讨印象深刻。在如今大数据日益普及的背景下，数据安全和隐私保护已经成为一个至关重要的问题。作者在这个方面投入了相当的篇幅，详细介绍了加密技术、访问控制、脱敏处理等多种手段，并结合法律法规，强调了合规性的重要性。这一点对于任何从事大数据领域工作的人来说，都是必不可少的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也值得称赞。清晰的字体、合理的行距，以及大量的图表和代码示例，都使得阅读体验非常好。即使是在处理一些复杂的图表和公式时，也能轻松理解。这种注重细节的设计，体现了作者和出版社对读者的尊重。 我对书中“大数据行业的职业发展”方面的建议非常感兴趣。作者分享了大数据领域常见的岗位职责、所需的技能以及职业发展路径，这对于我这样的初学者来说，提供了宝贵的参考。它不仅是技术的学习，更是对未来职业规划的指引，让我更加明确了学习的方向。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本《互联网大数据处理技术与应用/大数据技术与应用专业规划教材》，我的第一感觉是它非常扎实。封面设计简洁大气，但透出的专业感十足。翻开目录，首先映入眼帘的是大数据时代的宏大图景，从历史的演进到当下的挑战，再到未来的趋势，作者层层递进，为读者勾勒出了一幅清晰的认知框架。对于像我这样，虽然对大数据领域有所耳闻，但缺乏系统性认识的读者来说，这种宏观的引入至关重要。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的引导，帮助我理解大数据并非孤立的技术点，而是贯穿于整个互联网生态的关键驱动力。 特别是关于“互联网大数据处理技术”这部分，内容细致入微。从数据的采集、存储、清洗、转换，到各种分布式计算框架的原理与实践，比如Hadoop的MapReduce、Spark的RDD和DataFrame，再到NoSQL数据库的选型与优化，几乎涵盖了数据处理流程中的每一个关键环节。作者并没有停留在概念的层面，而是深入到算法的细节和代码的实现，通过大量的图表和示例，将抽象的技术概念变得生动形象。例如，在讲解Spark的内存计算时，作者详细对比了Spark与MapReduce在性能上的优势，并通过实际案例展示了如何利用Spark进行实时数据流处理，这一点对我来说非常有启发。

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专业课教材

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书还可以吧，说的比较全面

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