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149千字 字数
2017-06-01 发行日期
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主编推荐语

这本书从全局出发，对大数据的基本内涵进行了系统描述，概括了大数据的前世今生，帮你看清它的本质。

内容简介

大数据正在改变人们的生活、社会的运行方式以及各行业的竞争生态，是提升政府治理水平和企业竞争力的核心要素。然而，政府和企业如何才能抓住大数据带来的宝贵机遇，改善公共服务、激发商业创新？推进大数据应用的进程对现有技术框架、管理机制、评价体系又有哪些新的要求？ 　　

针对这一系列问题，《大数据与智慧社会》一书做出了系统的回答。《大数据与智慧社会：数据驱动变革、构建未来世界》从全局出发，对大数据的基本内涵进行了系统描述，概括了大数据的前世今生，揭示了其哲学本质；以技术为主线，深刻剖析了大数据的技术框架，预测了大数据的技术发展趋势；理论与实践相结合，形成大数据系统评价标准；选取大数据在生活、政务、交通、医疗、金融领域落地应用的实战案例，进行深入分析和解读，以期为我国的政府治理、经济发展、企业创新提供有效的指导和帮助。 　　

《大数据与智慧社会：数据驱动变革、构建未来世界》适合政府决策者、企业管理者、IT实施者（CTO、CDO、技术人员等）以及高等院校相关专业的师生阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 本书编委会
  • 推荐序一
  • 推荐序二
  • 第1章 大数据概述
  • 1.1 什么是大数据
  • 1.1.1 大数据的定义和特征
  • 1.1.2 大数据的发展历程
  • 1.1.3 大数据的来源
  • 1.2 大数据的哲学本质
  • 1.2.1 大数据与世界观
  • 1.2.2 大数据与认识论
  • 1.2.3 大数据与方法论
  • 1.2.4 大数据与价值观
  • 1.3 大数据技术框架
  • 1.3.1 大数据处理系统综述
  • 1.3.2 大数据平台基础
  • 1.3.3 大数据存储系统
  • 1.3.4 大数据计算模型
  • 1.4 大数据发展趋势
  • 1.4.1 大数据的技术发展趋势
  • 1.4.2 大数据的应用发展趋势
  • 第2章 大数据的云计算基础
  • 2.1 虚拟化技术
  • 2.1.1 虚拟化的概念
  • 2.1.2 虚拟化技术分类
  • 2.1.3 虚拟化解决方案
  • 2.1.4 虚拟化技术与大数据
  • 2.2 Open Stack技术
  • 2.2.1 Open Stack概述
  • 2.2.2 Open Stack历史
  • 2.2.3 Open Stack系统架构
  • 2.2.4 Open Stack的优势和劣势
  • 2.2.5 虚拟化与Open Stack技术比较
  • 2.3 Iaa S平台建设
  • 2.3.1 Iaa S平台介绍
  • 2.3.2 Iaa S云平台的种类
  • 2.3.3 Iaa S平台设计
  • 2.3.4 Iaa S平台解决方案
  • 2.3.5 Iaa S平台搭建
  • 第3章 Hadoop基础组件
  • 3.1 Hadoop概述
  • 3.1.1 Hadoop简介
  • 3.1.2 Hadoop系统架构
  • 3.1.3 Hadoop的优势与不足
  • 3.1.4 Hadoop的适用场景
  • 3.1.5 Hadoop的商业模式
  • 3.2 Hadoop分布式文件系统HDFS
  • 3.2.1 HDFS的设计目标
  • 3.2.2 HDFS的基本架构
  • 3.2.3 HDFS的特点
  • 3.2.4 HDFS的优势与缺点
  • 3.3 Hadoop分布式计算框架Map Reduce
  • 3.3.1 Map Reduce简介
  • 3.3.2 Map Reduce的运行流程
  • 3.3.3 Map Reduce与Data Flow比较
  • 3.4 Hadoop统一资源管理框架YARN
  • 3.4.1 YARN架构简介
  • 3.4.2 YARN架构框架
  • 3.4.3 YARN与旧Map Reduce框架对比
  • 3.4.4 YARN与Mesos框架对比
  • 3.5 Hadoop分布式集群管理系统Zoo Keeper
  • 3.5.1 Zoo Keeper简介
  • 3.5.2 Zoo Keeper总体架构
  • 3.5.3 Zoo Keeper的运行模式
  • 3.5.4 Zoo Keeper的设计要点
  • 3.5.5 Zoo Keeper的使用
  • 第4章 Hadoop其他常用组件
  • 4.1 Hadoop数据仓库工具Hive
  • 4.1.1 Hive简介
  • 4.1.2 Hive架构设计
  • 4.1.3 Hive部署模式
  • 4.1.4 Hive与关系型数据库比较
  • 4.2 Hadoop分布式数据库HBase
  • 4.2.1 HBase简介
  • 4.2.2 HBase体系架构
  • 4.2.3 HBase性能分析
  • 4.2.4 HBase容错机制
  • 4.3 Hadoop实时流式处理引擎Storm-YARN
  • 4.3.1 流式处理概述
  • 4.3.2 Storm简介
  • 4.3.3 Storm架构
  • 4.3.4 Storm与Spark Streaming比较
  • 4.4 Hadoop交互式查询引擎 Impala
  • 4.4.1 Impala简介
  • 4.4.2 Impala架构分析
  • 4.4.3 Impala与Hive比较
  • 第5章 Spark内存计算框架
  • 5.1 内存计算与Spark
  • 5.1.1 内存计算概念
  • 5.1.2 内存计算分类
  • 5.1.3 Spark与内存数据处理系统
  • 5.2 Spark概述
  • 5.2.1 Spark架构
  • 5.2.2 Spark的RDD模型
  • 5.2.3 Spark与Hadoop的性能对比
  • 5.3 Spark核心组件介绍
  • 5.3.1 Spark SQL
  • 5.3.2 Spark MLlib
  • 5.3.3 Spark Graph X
  • 5.3.4 Spark Streaming
  • 5.4 Spark集群管理
  • 5.4.1 Spark部署方式
  • 5.4.2 Spark资源调度
  • 5.4.3 Spark任务调度
  • 第6章 大数据可视化技术
  • 6.1 数据可视化的基本概念
  • 6.2 数据可视化的发展趋势
  • 6.3 数据可视化应用与设计
  • 第7章 数据挖掘技术
  • 7.1 什么是数据挖掘
  • 7.2 数据挖掘的流程
  • 7.3 数据挖掘典型算法
  • 7.4 数据挖掘与大数据
  • 第8章 大数据系统评价标准
  • 8.1 大数据系统评价概述
  • 8.1.1 信息时代的“云大物移”
  • 8.1.2 大数据项目失败的常见原因
  • 8.2 评价指标选取原则
  • 8.3 大数据系统评价标准
  • 8.3.1 通用评价要素
  • 8.3.2 专有评价要素
  • 8.4 大数据系统定位
  • 8.4.1 与企业战略相匹配
  • 8.4.2 与企业架构相匹配
  • 8.4.3 与企业需求相匹配
  • 8.5 大数据价值评估模型
  • 8.6 大数据质量评价
  • 8.6.1 数据流程视角
  • 8.6.2 数据技术视角
  • 8.6.3 数据管理视角
  • 8.7 大数据安全评价
  • 第9章 大数据在生活中的应用
  • 9.1 食：食品安全
  • 9.2 住：智能家居
  • 9.3 行：智能交通
  • 9.4 游：智慧旅游
  • 9.5 购：电商营销
  • 第10章 大数据在政务领域的应用
  • 10.1 条块分割拖累政务发展
  • 10.2 数据统筹助力决策参考
  • 10.3 服务整合创新社会管理
  • 10.4 资源整合强化公共服务
  • 10.5 数据公开辅助政府监督
  • 第11章 大数据在交通领域的应用
  • 11.1 频繁拥堵造就城市顽疾
  • 11.2 客流分析改进公交线路设计
  • 11.3 多源数据辅助交通调查
  • 11.4 整合信息优化资源配置
  • 11.5 智能数据释难最后一公里
  • 第12章 大数据在医疗领域的应用
  • 12.1 医疗数据挖掘行业价值
  • 12.2 海量数据助推远程医疗
  • 12.3 移动医疗缓解资源紧缺
  • 12.4 健康数据实现精准医疗
  • 第13章 大数据在金融领域的应用
  • 13.1 交易数据饱含金融商机
  • 13.2 智能分析防范金融欺诈
  • 13.3 征信预测改善金融风控
  • 13.4 “互联网+”催生金融产品
  • 参考文献
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评分及书评

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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。