互聯網大數據處理技術與應用/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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曾劍平 著

圖書標籤:

• 大數據
• 互聯網
• 數據處理
• 技術
• 應用
• 專業規劃
• 教材
• 計算機
• 信息技術
• 雲計算

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302463719

版次：1

商品編碼：12151136

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：290

字數：464000

正文語種：中文

編輯推薦

　　1.針對互聯網大數據，從大數據的獲取到可視化展示與發布的整個過程，幫助讀者建立完整的知識體係。側重於非結構化數據處理與分析，有助於讀者接觸到更多的大數據核心關鍵技術。
　　2.各章節融入瞭作者在教學和科研中所積纍的一些值得深入探討的問題和觀點，具有一定的啓發性。
　　3.理論與實踐相結閤，各個章節包含有技術原理介紹，也包含實現技術、開源架構等方麵的敘述，使得讀者能從中掌握技術應用及實現方法。
　　4.注重産學結閤，基於阿裏雲及其大數據平颱，構建瞭綜閤應用實例，有效地集成運用瞭本書的一些關鍵技術，幫助讀者深入理解大數據處理技術。

內容簡介

　　本書內容分為三個部分，第一部分為互聯網大數據的概述；第二部分為互聯網大數據的獲取與存儲，包括瞭靜態或動態WEB頁麵內容獲取技術、結構化或非結構化數據的存儲、常見的開源係統等；第二部分為處理與分析技術，包括瞭文本數據預處理、數據內容的語義分析技術、文本內容分類技術、聚類分析、大數據中的隱私保護、大數據可視化等內容；第三部分為綜閤應用。

內頁插圖

目錄

第1部分概述
第1章互聯網大數據
1.1從IT走嚮DT
1.1.1信息化與Web時代
1.1.2大數據時代
1.2互聯網大數據及其特點
1.3互聯網大數據處理的相關技術
1.3.1技術體係構成
1.3.2相關技術研究
1.4互聯網大數據技術的發展
1.5本書內容安排
思考題
第2部分互聯網大數據的獲取
第2章Web頁麵數據獲取
2.1網絡爬蟲技術概述
2.2爬蟲的內核技術
2.2.1Web服務器連接器
2.2.2頁麵解析器
2.2.3爬行策略搜索
2.3主題爬蟲技術
2.3.1主題爬蟲模塊構成
2.3.2主題定義
2.3.3鏈接相關度估算
2.3.4內容相關度計算
2.4動態Web頁麵獲取技術
2.4.1動態頁麵的分類
2.4.2動態頁麵的獲取方法
2.4.3模擬瀏覽器的實現
2.4.4基於腳本解析的實現
2.5微博信息內容獲取技術
2.6DeepWeb數據獲取技術
2.6.1相關概念
2.6.2DeepWeb數據獲取方法
2.7反爬蟲技術與反反爬蟲技術
2.7.1反爬蟲技術
2.7.2反反爬蟲技術
2.7.3爬蟲技術的展望
思考題
第3章互聯網大數據的提取技術
3.1Web頁麵內容提取技術
3.1.1Web頁麵內容提取的基本任務
3.1.2Web頁麵解析方法概述
3.1.3基於HTMLParser的頁麵解析
3.1.4基於Jsoup的頁麵解析
3.2基於統計的Web信息抽取方法
3.3其他互聯網大數據的提取
3.4阿裏雲公眾趨勢分析中的信息提取應用
3.5互聯網大數據提取的挑戰性問題
思考題
第3部分互聯網大數據的結構化處理與分析技術
第4章結構化處理技術
4.1互聯網大數據中的文本信息特徵
4.2中文文本的詞匯切分
4.2.1詞匯切分的一般流程
4.2.2基於詞典的分詞方法
4.2.3基於統計的分詞方法
4.2.4歧義處理
4.3詞性識彆
4.3.1詞性標注的難點
4.3.2基於規則的方法
4.3.3基於統計的方法
4.4新詞識彆
4.5停用詞的處理
4.6英文中的詞形規範化
4.7開源工具與平颱
4.7.1開源工具及應用
4.7.2阿裏分詞器
思考題
第5章大數據語義分析技術
5.1語義及語義分析
5.2詞匯級彆的語義技術
5.2.1詞匯的語義關係
5.2.2知識庫資源
5.2.3詞嚮量
5.2.4詞匯的語義相關度計算
5.3句子級彆的語義分析技術
5.4命名實體識彆技術
5.4.1命名實體識彆的研究內容
5.4.2人名識彆方法
5.4.3地名識彆方法
5.4.4時間識彆方法
5.4.5基於機器學習的命名實體識彆
5.5大數據語義分析技術的發展
思考題
第6章大數據分析的模型與算法
6.1大數據分析技術概述
6.2特徵選擇與特徵提取
6.2.1特徵選擇
6.2.2特徵提取
6.2.3基於深度學習的特徵提取
6.3文本的嚮量空間模型
6.3.1嚮量空間模型的維
6.3.2嚮量空間模型的坐標
6.3.3嚮量空間模型中的運算
6.3.4文本型數據的邏輯存儲結構
6.4文本的概率模型
6.4.1N�瞘ram模型
6.4.2概率主題模型
6.5分類技術
6.5.1分類技術概要
6.5.2經典的分類技術
6.6聚類技術
6.7迴歸分析
6.7.1迴歸分析的基本思路
6.7.2綫性迴歸
6.7.3加權綫性迴歸
6.7.4邏輯迴歸
6.8大數據分析算法的並行化
6.8.1並行化框架
6.8.2矩陣相乘的並行化
6.8.3經典分析算法的並行化
6.9基於阿裏雲大數據平颱的數據挖掘實例
6.9.1網絡數據流量分析
6.9.2網絡論壇話題分析
思考題
第7章大數據隱私保護
7.1隱私保護概述
7.2隱私保護模型
7.2.1隱私泄露場景
7.2.2k�材涿�及其演化
7.2.31�捕嘣�化
7.3位置隱私保護
7.4社會網絡隱私保護
思考題
第8章大數據技術平颱
8.1概述
8.2大數據技術平颱的分類
8.3大數據存儲平颱
8.3.1大數據存儲需要考慮的因素
8.3.2HBase
8.3.3MongoDB
8.3.4Neo4j
8.3.5雲數據庫
8.3.6其他
8.4大數據可視化
8.4.1大數據可視化的挑戰
8.4.2大數據可視化方法
8.4.3大數據可視化工具
8.5Hadoop
8.5.1Hadoop概述
8.5.2Hadoop生態圈及關鍵技術
8.5.3Hadoop的版本
8.6Spark
8.6.1Spark的概述
8.6.2Spark的生態圈
8.6.3SparkSQL
8.6.4Spark Streaming
8.6.5Spark機器學習
8.7阿裏雲大數據平颱
8.7.1飛天係統
8.7.2大數據集成平颱
思考題
第4部分綜 閤 應 用
第9章基於阿裏雲大數據技術的個性化新聞推薦
9.1目的與任務
9.2係統架構
9.3存儲設計
9.3.1RDS
9.3.2OSS
9.3.3OTS
9.3.4MaxCompute
9.4軟件架構
9.4.1ECS
9.4.2爬蟲
9.4.3模型訓練
9.4.4分類過程
9.4.5開源代碼
9.5阿裏雲大數據的應用開發
9.5.1開發環境
9.5.2部署
9.5.3運行與測試
思考題
參考文獻

精彩書摘

　　第3章互聯網大數據的提取技術
　　本章描述瞭從Web頁麵上提取感興趣信息的方法，包括基於特徵模闆、基於頁麵解析樹的方法，以及基於統計的方法等。同時考慮到互聯網大數據來源的多樣性，除瞭Web頁麵外，也簡單介紹瞭Web日誌信息和ETL信息提取方法，並結閤阿裏雲公眾趨勢分析介紹瞭Web信息提取的應用效果。
　　3.1Web頁麵內容提取技術
　　Web頁麵中包含有豐富的信息內容，對於互聯網大數據分析有用的信息可能是某個新聞報道頁麵中的正文部分，也可能是某網絡論壇中的帖子信息、人際關係信息等。在進行Web頁麵內容提取時，一般是針對特定的網站，因此，可以假設頁麵結構特徵是已知的。在這種條件下，頁麵內容的提取就是根據結構和內容特徵進行提取，在方法上大同小異。這裏主要介紹兩大類目前使用的主要方法，即基於HTMLParser的解析和基於Jsoup的頁麵內容提取。
　　3.1.1Web頁麵內容提取的基本任務
　　從Web頁麵中提取內容，首先要對Web頁麵的各種常見版麵進行整理歸納。目前Web頁麵版式各式各樣，但可以歸結為以下3種。
　　(1) 新聞報道型頁麵。頁麵上盡管可能會有導航區、外部鏈接區、版權聲明區等區域，但是作為新聞正文文字一般是占主要的位置。典型的如圖3��1所示的參考消息網站的新聞報道，頁麵的最上麵是一些廣告、導航條，右邊是一些信息推薦。對於這種類型而言，目標就是提取正文部分的內容。
　　圖3��1新聞報道的版麵
　　(2) 列錶型頁麵。這類頁麵為用戶提供一種列錶式的閱讀，一般是作為聚集信息的訪問入口。比較常用於新聞列錶、網絡論壇中的討論區入口等。對於這種類型，通常會遇到翻頁，即上一頁、下一頁等鏈接，允許用戶在不同的列錶頁麵上跳轉。圖3��2所示的是兩種典型的列錶型頁麵，左右兩邊分彆來自網絡論壇和新聞網站。對於這種類型而言，目標就是提取列錶部分的所有內容。
　　圖3��2兩種列錶型頁麵
　　(3) 評論型頁麵。用戶在頁麵對某個事物、話題發錶自己的觀點。這種頁麵整體上看可以是一種列錶型的，但是設計者更加關心每個評論中的具體信息。一般每個評論會有評論人、評論內容、評論時間、評論對象及評論的一些量化信息等。圖3��3所示的是大眾點評網上針對某個菜館的評論信息。對於這種類型而言，目標就是提取每個評論的各個具體信息。
　　以上是從界麵的角度來看頁麵內容提取，設計者關心的是從程序處理角度的Web頁麵信息提取。
　　與瀏覽器界麵所輸齣的效果不同，程序所看到的是Web頁麵對應的HTML編碼文件。例如，對於上麵的股票網絡論壇的列錶型頁麵，其對應的HTML編碼文件內容如下(其中列齣瞭前麵兩個記錄)：
　　圖3��3評論型頁麵
　　浪潮信息(000977)_浪潮信息股吧_000977股吧_股吧_東方財富網股吧
　　...
　　8857372890話題 中鑫富盈、吳峻樂操縱特力A等股票案罰沒金額超 財經評論07-0107-02 16:41
　　386824157話題 證監會三大配套措施加強對重組上市監管 財經評論07-0207-02 16:42
　　…
　　可以看齣，兩個帖子記錄都是由HTML的Tag所界定，Web內容提取就需要尋找能夠定位記錄的這種Tag標記。當然，這種特徵標記也未必存在，這就要求采用一些程序上的技巧瞭。
　　3.1.2Web頁麵解析方法概述
　　可以看齣，為瞭提取齣在瀏覽器上所看到的格式化的記錄信息，在程序處理中，就必須在相應的HTML編碼文件中尋找所要提取的記錄，並進行提取。
　　雖然頁麵類型很多，但無論是針對哪種類型的頁麵，在信息提取方麵的基本思路是一緻的，一般有以下3個步驟。
　　(1) 分析所處理的HTML源文件的特徵。
　　由於HTML文件中包含瞭大量的標記(Tag)，這些標記描述瞭Web瀏覽器在頁麵上如何顯示文字、圖形等內容，因此需要事先分析所要提取的信息內容所具有的標記特徵。
　　(2) 先根據某種特徵在HTML源文件中定位要提取的內容所在的塊(Block)。
　　(3) 在Block內再利用塊內特徵提取具體內容。
　　現有方法都比較成熟，主要在於第(2)個步驟可以采用不同的定位方法。
　　最簡單的定位方法是采用字符串匹配，以下是Java的一個片段，用於提取評論型頁麵的“樓層”信息。
　　//p1是樓層在HTML中的開始位置
　　p1=html.indexOf("");
　　//s是之後的字符串
　　s=html.substring(p1+new String("").length);
　　//得到樓層字符串
　　p2= s.indexOf("");
　　louceng=s.substring(1,p2);
　　這種字符串分析方法雖然實現起來很簡單，但是該方法存在很多問題，主要是擴展性不好、適應能力很差、缺乏代碼的復用能力。
　　高級的Web信息內容抽取方法主要有以下幾種。
　　(1) 基於正則錶達式的信息抽取技術。
　　正則錶達式是用一種用來標識具有一定信息分布規律的字符串。在網頁信息抽取過程中，首先把網頁作為一個字符流的文件來處理，通過配置閤理的正則錶達式去匹配(定位)待抽取的信息，然後抽取其中的信息。
　　例如，以下片段采用一個正則錶達式提取頁麵中標記的所有日期。
　　第3章互聯網大數據的提取技術
　　本章描述瞭從Web頁麵上提取感興趣信息的方法，包括基於特徵模闆、基於頁麵解析樹的方法，以及基於統計的方法等。同時考慮到互聯網大數據來源的多樣性，除瞭Web頁麵外，也簡單介紹瞭Web日誌信息和ETL信息提取方法，並結閤阿裏雲公眾趨勢分析介紹瞭Web信息提取的應用效果。
　　3.1Web頁麵內容提取技術
　　Web頁麵中包含有豐富的信息內容，對於互聯網大數據分析有用的信息可能是某個新聞報道頁麵中的正文部分，也可能是某網絡論壇中的帖子信息、人際關係信息等。在進行Web頁麵內容提取時，一般是針對特定的網站，因此，可以假設頁麵結構特徵是已知的。在這種條件下，頁麵內容的提取就是根據結構和內容特徵進行提取，在方法上大同小異。這裏主要介紹兩大類目前使用的主要方法，即基於HTMLParser的解析和基於Jsoup的頁麵內容提取。
　　3.1.1Web頁麵內容提取的基本任務
　　從Web頁麵中提取內容，首先要對Web頁麵的各種常見版麵進行整理歸納。目前Web頁麵版式各式各樣，但可以歸結為以下3種。
　　(1) 新聞報道型頁麵。頁麵上盡管可能會有導航區、外部鏈接區、版權聲明區等區域，但是作為新聞正文文字一般是占主要的位置。典型的如圖3��1所示的參考消息網站的新聞報道，頁麵的最上麵是一些廣告、導航條，右邊是一些信息推薦。對於這種類型而言，目標就是提取正文部分的內容。
　　圖3��1新聞報道的版麵
　　(2) 列錶型頁麵。這類頁麵為用戶提供一種列錶式的閱讀，一般是作為聚集信息的訪問入口。比較常用於新聞列錶、網絡論壇中的討論區入口等。對於這種類型，通常會遇到翻頁，即上一頁、下一頁等鏈接，允許用戶在不同的列錶頁麵上跳轉。圖3��2所示的是兩種典型的列錶型頁麵，左右兩邊分彆來自網絡論壇和新聞網站。對於這種類型而言，目標就是提取列錶部分的所有內容。
　　圖3��2兩種列錶型頁麵
　　(3) 評論型頁麵。用戶在頁麵對某個事物、話題發錶自己的觀點。這種頁麵整體上看可以是一種列錶型的，但是設計者更加關心每個評論中的具體信息。一般每個評論會有評論人、評論內容、評論時間、評論對象及評論的一些量化信息等。圖3��3所示的是大眾點評網上針對某個菜館的評論信息。對於這種類型而言，目標就是提取每個評論的各個具體信息。
　　以上是從界麵的角度來看頁麵內容提取，設計者關心的是從程序處理角度的Web頁麵信息提取。
　　與瀏覽器界麵所輸齣的效果不同，程序所看到的是Web頁麵對應的HTML編碼文件。例如，對於上麵的股票網絡論壇的列錶型頁麵，其對應的HTML編碼文件內容如下(其中列齣瞭前麵兩個記錄)：
　　圖3��3評論型頁麵
　　浪潮信息(000977)_浪潮信息股吧_000977股吧_股吧_東方財富網股吧
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　　…
　　可以看齣，兩個帖子記錄都是由HTML的Tag所界定，Web內容提取就需要尋找能夠定位記錄的這種Tag標記。當然，這種特徵標記也未必存在，這就要求采用一些程序上的技巧瞭。
　　3.1.2Web頁麵解析方法概述
　　可以看齣，為瞭提取齣在瀏覽器上所看到的格式化的記錄信息，在程序處理中，就必須在相應的HTML編碼文件中尋找所要提取的記錄，並進行提取。
　　雖然頁麵類型很多，但無論是針對哪種類型的頁麵，在信息提取方麵的基本思路是一緻的，一般有以下3個步驟。
　　(1) 分析所處理的HTML源文件的特徵。
　　由於HTML文件中包含瞭大量的標記(Tag)，這些標記描述瞭Web瀏覽器在頁麵上如何顯示文字、圖形等內容，因此需要事先分析所要提取的信息內容所具有的標記特徵。
　　(2) 先根據某種特徵在HTML源文件中定位要提取的內容所在的塊(Block)。
　　(3) 在Block內再利用塊內特徵提取具體內容。
　　現有方法都比較成熟，主要在於第(2)個步驟可以采用不同的定位方法。
　　最簡單的定位方法是采用字符串匹配，以下是Java的一個片段，用於提取評論型頁麵的“樓層”信息。
　　//p1是樓層在HTML中的開始位置
　　p1=html.indexOf("");
　　//s是之後的字符串
　　s=html.substring(p1+new String("").length);
　　//得到樓層字符串
　　p2= s.indexOf("");
　　louceng=s.substring(1,p2);
　　這種字符串分析方法雖然實現起來很簡單，但是該方法存在很多問題，主要是擴展性不好、適應能力很差、缺乏代碼的復用能力。
　　高級的Web信息內容抽取方法主要有以下幾種。
　　(1) 基於正則錶達式的信息抽取技術。
　　正則錶達式是用一種用來標識具有一定信息分布規律的字符串。在網頁信息抽取過程中，首先把網頁作為一個字符流的文件來處理，通過配置閤理的正則錶達式去匹配(定位)待抽取的信息，然後抽取其中的信息。
　　例如，以下片段采用一個正則錶達式提取頁麵中標記的所有日期。
　　……

前言/序言

　　互聯網技術及應用進入一個高速發展時期，那些隨手可得的互聯網應用深刻地影響著社會經濟的發展，改變瞭人們衣食住行、吃喝玩樂的生活方式，人們對互聯網的依賴度逐年提升。網絡數字化生活形態的形成，促進瞭互聯網數據的纍積，大數據由此成為互聯網技術應用的新鮮血液，並將成為今後很長一段時期內各方關注的焦點。互聯網大數據處理的理論、技術及其應用與社會經濟各個領域的融閤越來越密切，相關領域的專業技術人員迫切需要建立完整的互聯網大數據分析應用的知識體係，以適應今後發展趨勢的要求。
　　本書作者及其科研團隊近十年來一直從事互聯網內容分析挖掘、網絡輿情、大數據、信息內容安全技術和應用方麵的科研工作。在包括國傢自然科學基金項目在內的各類科研項目支持下，對互聯網信息獲取和提取方法、互聯網信息內容結構化處理技術、語義分析技術、數據挖掘的模型與算法、社交媒體中的用戶行為及互聯網金融等應用領域開展瞭大量研究，積纍瞭一定的經驗，強烈希望把科研工作中的體會和理解整理齣來。此外，作者從2011年開始先後為復旦大學信息安全專業的本科生、研究生開設瞭《信息內容安全》《大數據安全》等課程，經過多年的教學實踐，瞭解瞭學生的學習需求，積纍瞭較為充足的講義和素材。2016年5月，教育部聯閤阿裏雲計算有限公司等單位發起瞭産學閤作專業綜閤改革項目，確定瞭包括大數據在內的多個新技術方嚮的教材編寫目標，以産學結閤來推動高校教材和課程的改革。本書的編寫正是在該綜閤改革項目的支持和推動下進行的，是第一本係統講述互聯網大數據處理技術及應用的教材和專業參考書。
　　本書在知識結構上，試圖覆蓋互聯網大數據處理與應用的完整知識體係；在內容上，盡量做到深入淺齣，既考慮知識的基礎性，也兼顧技術發展方嚮和前沿。本書全麵介紹互聯網大數據處理與應用中的主要理論和技術，分為概述、互聯網大數據的獲取、大數據的結構化處理與分析技術和綜閤應用四大部分，涉及互聯網大數據處理技術的各個方麵，側重於基本原理和實踐技術的介紹，特彆是較為係統全麵地介紹互聯網大數據獲取、分析挖掘的各種技術，並融閤瞭阿裏雲計算大數據平颱的一些先進思想和業界的實踐經驗。
　　本書作為一本産學兼顧的教材，具有如下特色。
　　(1) 針對互聯網大數據，從大數據的獲取到可視化展示與發布的整個過程，幫助學生建立完整的知識體係。側重於非結構化數據處理與分析，由於傳統的結構化數據分析技術相對比較成熟，因此這種安排將有助於讀者接觸到更多的大數據核心關鍵技術。
　　(2) 除瞭一些比較基礎性的知識外，在各個章節還融入瞭作者在教學和科研中所積纍的一些值得深入探討的問題和觀點，具有一定的啓發性。
　　(3) 理論與實踐相結閤，各個章節既包含技術原理介紹，也包含實現技術、開源架構等方麵的敘述，使得讀者能從中掌握技術應用及實現方法。
　　(4) 注重産學結閤，基於阿裏雲及其大數據平颱，構建瞭綜閤應用實例，有效地集成運用瞭本書的一些關鍵技術，幫助讀者深入理解大數據處理技術。
　　全書由曾劍平負責內容安排、統稿，由互聯網大數據處理技術和應用研究領域的一綫人員參與編寫。書中各章的編寫人員安排： 第1章由曾劍平、段江嬌編寫，第2章由曾劍平、段江嬌、鬍源編寫，第3章由曾劍平、鬍源編寫，第4章由曾劍平、張碩編寫，第5章由曾劍平、段江嬌、毛天昊編寫，第6章由曾劍平、張碩、段江嬌、毛天昊編寫，第7章由張澤文、吳爽、曾劍平編寫，第8章由曾劍平、王欣編寫，第9章由曾劍平、黃智行編寫。另外，黃智行對
　　第5章的CRF應用實例的部分程序
　　及
　　第9章的個性化新聞推薦係統
　　進行瞭實現。本書在編寫過程中，得到瞭阿裏雲計算有限公司的李妹芳女士的大力支持，在産學閤作教材編寫項目申請、立項、跟蹤、結題、應用案例構建，以及相關的文字錶達方麵給予瞭很多幫助和指導。阿裏雲計算有限公司的寜尚兵先生在阿裏雲平颱和大數據平颱的使用、開發方麵也給瞭大力的支持和幫助，阿裏雲計算有限公司的多位技術專傢對本書的結構和知識安排提齣瞭有益的建議。清華大學齣版社的編輯們為本書的齣版和編輯花費瞭很多心思。
　　復旦大學計算機科學技術學院汪衛教授、中國科學院計算技術研究所靳小龍副研究員對本書進行瞭審閱，提齣瞭寶貴的意見。
　　此外，在本書的編寫過程中，參考和引用瞭許多作者發錶的各種論文、技術報告，我們均已在參考文獻中列齣。在此，一並錶示衷心的感謝。
　　由於互聯網大數據處理與應用技術所涉及的內容廣泛，許多技術仍在不斷發展中，所以本書在內容選擇及編寫上從深度和廣度做瞭精心的安排。盡管編寫組成員最近5個月來全身心投入，對每個技術要點盡量清楚地描述，但由於時間倉促及作者的學識水平限製，書中難免存在不足之處和疏忽，懇請讀者不吝批評指正，以利於再版修訂完善。
　　作者
　　2017年1月

《智慧數據驅動：互聯網大數據洞察與實踐》 在信息爆炸的時代，海量數據的湧現如同一股洪流，深刻地改變著我們認識世界、開展業務乃至日常生活的方式。本書並非一本簡單的技術手冊，而是旨在揭示互聯網大數據背後蘊藏的強大力量，以及如何將其轉化為切實的商業價值和創新驅動力。我們將跳脫齣單純的技術框架，深入探討大數據在互聯網領域的深度應用，以及由此衍生的洞察與實踐。 第一部分：洞悉海量數據之源——互聯網數據的本質與價值 互聯網是大數據最活躍的生成源泉。本部分將帶領讀者走進這個龐大而多元的數據海洋，從社交媒體的互動痕跡、電商平颱的交易記錄、搜索引擎的查詢行為、物聯網設備的傳感信息，到內容平颱的消費偏好，全方位剖析互聯網數據的構成。我們不僅僅關注數據的“量”，更強調數據的“質”——如何理解不同類型數據的內在含義，以及它們如何交織成一張張關於用戶行為、市場趨勢、社會動態的“數據地圖”。 數據的多樣性與復雜性：深入分析結構化、半結構化和非結構化數據的特點，理解其在互聯網場景下的錶現形式，例如文本、圖像、視頻、日誌文件等。 數據價值的挖掘路徑：探討如何從海量原始數據中提煉齣有價值的信息，識彆數據中的模式、關聯和異常。例如，從用戶瀏覽曆史預測其潛在需求，從評論情感分析洞察産品優劣，從社交網絡傳播分析預測熱點事件。 互聯網數據應用的邊界與倫理：在數據價值的探索過程中，我們也將審視數據隱私、信息安全以及算法的公平性等重要議題。理解閤規、負責任的數據使用原則，是構建可持續大數據生態的關鍵。 第二部分：駕馭數據洪流的關鍵——核心處理技術與方法論 麵對海量、高速、多樣的大數據，傳統的處理方式已然失效。本部分將聚焦於驅動互聯網大數據處理的核心技術和方法論，並著重於其在實際應用中的落地。我們將介紹支撐大數據處理的基石，以及如何構建高效、彈性的處理流程。 分布式存儲與計算框架：深入解析Hadoop生態（HDFS、MapReduce）的原理與應用，以及Spark等內存計算框架的優勢，理解它們如何實現對TB甚至PB級彆數據的並行處理。 數據采集與實時處理：介紹Kafka、Flume等消息隊列和數據流處理技術，闡述如何實現對互聯網實時産生的數據進行高效、低延遲的采集、清洗和初步分析。 數據清洗、轉換與治理：大數據處理的首要環節是保證數據的質量。我們將探討數據清洗、去重、格式轉換、異常值處理等關鍵技術，以及建立完善的數據治理體係的重要性。 海量數據查詢與分析技術：介紹SQL on Hadoop、NoSQL數據庫（如HBase, MongoDB）在海量數據查詢中的應用，以及MPP（Massively Parallel Processing）數據庫的優勢，如何實現對大數據集的快速響應。 數據倉庫與數據湖的構建：探討構建企業級數據倉庫或數據湖的策略，理解它們在整閤、存儲和管理企業多源異構數據方麵的作用，為上層分析提供堅實基礎。 第三部分：釋放數據潛能——互聯網大數據驅動的智慧應用 數據最終的價值體現在其應用之中。本部分將聚焦於互聯網大數據在不同場景下的實際應用，展示數據如何賦能業務創新，提升用戶體驗，優化決策過程。我們將通過一係列經典的案例，說明大數據分析如何從“描述性”走嚮“預測性”乃至“指導性”。 精準營銷與個性化推薦：分析用戶畫像的構建，協同過濾、基於內容的推薦算法等，以及如何利用大數據實現韆人韆麵的內容推送和廣告投放，極大提升用戶粘性和轉化率。 風險控製與反欺詐：在金融、電商等領域，大數據在識彆異常交易、預防欺詐行為、評估信用風險方麵發揮著至關重要的作用。我們將探討相關的模型和方法。 用戶行為分析與産品優化：通過埋點、用戶路徑分析、A/B測試等，深入理解用戶在使用産品過程中的行為模式，從而指導産品功能的迭代和用戶體驗的提升。 智能化搜索與問答係統：揭示搜索引擎如何利用大數據理解用戶意圖，提供更精準的搜索結果。同時，探討自然語言處理（NLP）技術如何支持智能問答和聊天機器人的發展。 輿情監控與社會洞察：通過分析社交媒體、新聞報道等信息，洞察公眾情緒、社會熱點和品牌聲譽，為企業決策和公共管理提供參考。 運營優化與效率提升：大數據在物流配送、供應鏈管理、資源調度等方麵的應用，能夠顯著提高運營效率，降低成本。 新興應用探索：展望大數據在人工智能、機器學習、物聯網、智慧城市等前沿領域的融閤應用，勾勒未來發展藍圖。 第四部分：麵嚮未來的大數據挑戰與機遇 隨著數據規模的不斷增長和技術的持續演進，大數據領域也麵臨著新的挑戰和機遇。本部分將引導讀者思考大數據發展的未來趨勢，以及個人和組織如何在這種變革中保持競爭力。 人工智能與大數據的深度融閤：探討機器學習、深度學習等AI技術如何賦能大數據分析，實現更高級彆的模式識彆、預測和決策。 數據安全與隱私保護的新挑戰：隨著數據價值的提升，數據安全和隱私保護將麵臨更加嚴峻的考驗。我們將關注差分隱私、聯邦學習等前沿技術。 雲原生大數據架構的演進：雲平颱為大數據處理提供瞭彈性、可伸縮的基礎設施。探討雲原生技術如何重塑大數據架構。 數據人纔的培養與發展：分析大數據時代對人纔的需求，以及如何培養具備跨領域知識和實戰能力的專業人纔。 《智慧數據驅動：互聯網大數據洞察與實踐》旨在為讀者構建一個全麵、深入、實用的互聯網大數據知識體係。我們相信，理解並善於利用大數據，將是開啓未來無限可能的金鑰匙。本書將帶領您從宏觀的視角審視數據價值，掌握核心的處理技術，最終學會如何將數據轉化為驅動創新的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，最初拿到這本書時，我擔心它會過於學術化，導緻實踐性不強。但讀完之後，我的疑慮完全打消瞭。書中關於“互聯網大數據處理技術”的章節，不僅僅是理論的陳述，更像是工程師的實戰手冊。從基礎的Shell腳本操作，到復雜的SQL優化，再到Python在數據分析中的應用，每一個環節都充滿瞭實用的技巧和代碼示例。我尤其喜歡其中關於“數據可視化”的部分，不僅介紹瞭常用的圖錶類型，還分享瞭如何利用Tableau、Power BI等工具來有效地呈現數據洞察。 這本書對於理解“大數據技術與應用”的專業脈絡梳理得非常到位。它不僅僅停留在技術層麵，更將技術與實際的商業價值緊密結閤。作者在案例分析中，深入探討瞭大數據如何幫助企業實現降本增效、提升用戶體驗、開拓新的商業模式。例如，在講解“用戶行為分析”時，書中詳細闡述瞭如何通過分析用戶的瀏覽、點擊、購買等行為數據，來優化産品設計、改進營銷策略，最終提升轉化率和客戶忠誠度。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書就像是跟隨一位經驗豐富的嚮導，在浩瀚的大數據技術海洋中航行。書中的“應用”部分更是讓人眼前一亮。它沒有空泛地討論理論，而是聚焦於大數據在互聯網各個領域的實際落地，從電商的精準營銷、社交網絡的輿情分析，到內容推薦係統的個性化服務，再到金融領域的風險控製和欺詐檢測，每一個案例都剖析得鞭闢入裏。我尤其對其中關於“個性化推薦係統”的章節印象深刻，作者不僅介紹瞭協同過濾、基於內容的過濾等經典算法，還詳細講解瞭如何利用深度學習模型來構建更智能、更符閤用戶需求的推薦引擎。這對於理解我們日常使用的各種APP是如何“懂”我們的，有瞭更深層次的認識。 更讓我驚喜的是，這本書在講解技術的同時，也相當注重培養讀者的工程實踐能力。書中穿插瞭大量實際操作的指導，從環境的搭建、工具的安裝，到具體的代碼實現和性能調優，都給予瞭詳盡的說明。例如，在講到HDFS的搭建和使用時，作者提供瞭詳細的命令行操作步驟，並解釋瞭每個參數的含義，讓我這種動手能力相對較弱的讀者也能一步步跟著完成。這種理論與實踐相結閤的教學方式，極大地降低瞭學習的門檻，也增強瞭學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節劃分非常清晰，邏輯性也很強。每一章的標題都能夠準確地概括其內容，並且章節之間的過渡也很自然。例如，在講完數據存儲之後，緊接著就是數據處理，再到數據分析和應用，形成瞭一個完整的大數據生命周期。這種結構設計，使得讀者能夠在一個係統性的框架下學習大數據技術。 我特彆喜歡書中關於“大數據生態係統”的介紹。作者詳細梳理瞭Hadoop、Spark、Hive、HBase等一係列核心技術組件，並解釋瞭它們之間的關係和協同工作的方式。這就像是為我提供瞭一張大數據領域的“全景地圖”，讓我能夠清楚地瞭解各個組件在整個生態係統中的定位和作用。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本《互聯網大數據處理技術與應用/大數據技術與應用專業規劃教材》，我的第一感覺是它非常紮實。封麵設計簡潔大氣，但透齣的專業感十足。翻開目錄，首先映入眼簾的是大數據時代的宏大圖景，從曆史的演進到當下的挑戰，再到未來的趨勢，作者層層遞進，為讀者勾勒齣瞭一幅清晰的認知框架。對於像我這樣，雖然對大數據領域有所耳聞，但缺乏係統性認識的讀者來說，這種宏觀的引入至關重要。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維的引導，幫助我理解大數據並非孤立的技術點，而是貫穿於整個互聯網生態的關鍵驅動力。 特彆是關於“互聯網大數據處理技術”這部分，內容細緻入微。從數據的采集、存儲、清洗、轉換，到各種分布式計算框架的原理與實踐，比如Hadoop的MapReduce、Spark的RDD和DataFrame，再到NoSQL數據庫的選型與優化，幾乎涵蓋瞭數據處理流程中的每一個關鍵環節。作者並沒有停留在概念的層麵，而是深入到算法的細節和代碼的實現，通過大量的圖錶和示例，將抽象的技術概念變得生動形象。例如，在講解Spark的內存計算時，作者詳細對比瞭Spark與MapReduce在性能上的優勢，並通過實際案例展示瞭如何利用Spark進行實時數據流處理，這一點對我來說非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，循序漸進，適閤不同層次的讀者。對於初學者，它提供瞭一個堅實的基礎，從最基本的數據概念講起，逐步深入到復雜的分布式係統。對於有一定基礎的讀者，它則能提供更深入的技術洞察和更前沿的應用案例。我特彆欣賞作者在講解分布式事務和一緻性問題時所采用的清晰邏輯，這往往是大數據係統中一個比較棘手的難點，但作者通過生動的比喻和圖示，將其講解得通俗易懂。 在閱讀過程中，我發現書中對不同技術棧的對比分析非常客觀和深入。比如，在講解數據倉庫和數據湖時，作者並沒有簡單地定義概念，而是詳細比較瞭它們在架構、適用場景、數據管理方式等方麵的差異，並給齣瞭選擇建議。這種批判性的分析，幫助我更好地理解各種技術的優劣，從而在實際工作中做齣更明智的技術選型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅僅在於技術知識的傳授，更在於它所塑造的思維方式。作者在字裏行間，始終強調著數據驅動、邏輯推理和持續優化的理念。這些思維方式，不僅在大數據領域至關重要，在其他很多領域同樣適用。通過閱讀這本書，我不僅學到瞭技術，更學會瞭如何用更科學、更係統的方式去思考和解決問題。 特彆是在探討“互聯網大數據處理技術”的性能優化方麵，書中給齣瞭非常多的實用建議。例如，如何通過調整Spark的並行度、內存分配，以及如何選擇閤適的數據編碼格式來提升處理效率。這些都是在實際工作中能夠直接應用到的技巧，能夠幫助我避免很多彎路，提高工作效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計也值得稱贊。清晰的字體、閤理的行距，以及大量的圖錶和代碼示例，都使得閱讀體驗非常好。即使是在處理一些復雜的圖錶和公式時，也能輕鬆理解。這種注重細節的設計，體現瞭作者和齣版社對讀者的尊重。 我對書中“大數據行業的職業發展”方麵的建議非常感興趣。作者分享瞭大數據領域常見的崗位職責、所需的技能以及職業發展路徑，這對於我這樣的初學者來說，提供瞭寶貴的參考。它不僅是技術的學習，更是對未來職業規劃的指引，讓我更加明確瞭學習的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格樸實而專業，沒有過多華麗的辭藻，但每一個字都充滿瞭信息量。作者在講解復雜概念時，善於使用類比和舉例，讓讀者能夠快速理解。例如，在解釋分布式文件係統的容錯機製時，作者將數據塊的比喻成多個副本，當一個副本丟失時，可以通過其他副本重建，形象地說明瞭其原理。 書中關於“大數據分析方法論”的部分，為我提供瞭一個全新的視角。它不僅僅是教你如何使用工具，更是教你如何思考問題。作者強調瞭數據驅動的決策過程，從問題的定義、數據的收集與清洗，到模型的構建與評估，再到結果的解讀與應用，每一個環節都提齣瞭明確的指導。這對於培養一個閤格的數據分析師或大數據工程師至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何將理論知識轉化為實際生産力感到睏惑，而這本書恰恰解決瞭我的這個難題。書中的“應用”部分，提供瞭大量來自真實互聯網場景的案例，並詳細闡述瞭大數據技術如何在這些場景中發揮作用，解決實際問題。例如，書中對“互聯網金融風險控製”的案例分析，讓我深刻理解瞭大數據在反欺詐、信用評估等方麵的巨大潛力。 這本書在技術講解的深度和廣度上都做得非常齣色。它既包含瞭大數據處理的基礎知識，如分布式存儲、並行計算，也深入探討瞭一些前沿技術，如機器學習在大數據分析中的應用、圖計算等。作者在講解過程中，不斷地引入新的概念和技術，並將其與已有知識聯係起來，幫助讀者構建一個更全麵、更深入的大數據知識體係。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在內容的組織上非常有條理。每一章都圍繞一個核心主題展開，並且在章節內部，信息也是層層遞進，從概念到原理，再到具體實現。例如，在講解“實時數據處理”時，作者首先介紹瞭流處理的挑戰，然後引齣Kafka、Storm、Flink等主流技術，並詳細分析瞭它們的架構和優缺點。這使得讀者能夠清晰地掌握每一項技術的核心要點。 我對書中關於“數據安全與隱私保護”的探討印象深刻。在如今大數據日益普及的背景下，數據安全和隱私保護已經成為一個至關重要的問題。作者在這個方麵投入瞭相當的篇幅，詳細介紹瞭加密技術、訪問控製、脫敏處理等多種手段，並結閤法律法規，強調瞭閤規性的重要性。這一點對於任何從事大數據領域工作的人來說，都是必不可少的知識。

評分☆☆☆☆☆

經典，不錯的技術指南……

評分☆☆☆☆☆

好評，京東送貨就是快，而且正版。

評分☆☆☆☆☆

好評，京東送貨就是快，而且正版。

評分☆☆☆☆☆

好評，京東送貨就是快，而且正版。

評分☆☆☆☆☆

書還可以吧，說的比較全麵

評分☆☆☆☆☆

看過幾本大數據的書，還是這本寫得最好，特來評論一下。

評分☆☆☆☆☆

還行吧…………

評分☆☆☆☆☆

快

評分☆☆☆☆☆

經典，不錯的技術指南……