描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787122333278丛书名: “中国制造2025”出版工程
第1篇 大数据管理系统基础
第1章 大数据技术简介 / 2
1.1 大数据技术的起源 / 2
1.2 大数据与云计算 / 3
参考文献 / 4
第2章 大数据管理系统架构 / 5
2.1 大数据管理系统不能采用单一架构 / 5
2.1.1 大数据的5V特征 / 5
2.1.2 关系数据库系统架构的缺陷 / 6
2.2 基于Hadoop生态系统的大数据管理系统架构 / 8
2.2.1 Hadoop简介 / 8
2.2.2 HDFS分布式文件系统 / 9
2.2.3 MapReduce数据处理系统 / 10
2.3 面向领域的大数据管理系统 / 12
2.3.1 什么是面向领域的大数据管理系统 / 12
2.3.2 面向领域的大数据管理系统架构 / 13
参考文献 / 16
第3章 大数据模型型 / 17
3.1 关系数据模型 / 17
3.1.1 关系数据模式 / 17
3.1.2 关系大数据存储模型 / 17
3.1.3 查询语言 / 18
3.1.4 典型系统 / 18
3.2 键值数据模型 / 19
3.2.1 键值数据模式 / 19
3.2.2 键值数据存储模型 / 19
3.2.3 查询语言 / 19
3.2.4 典型系统 / 20
3.3 列族数据模型 / 20
3.3.1 列族数据模式 / 20
3.3.2 列族数据存储模型 / 21
3.3.3 查询语言 / 21
3.3.4 典型系统 / 21
3.4 文档数据模型 / 22
3.4.1 文档数据模式 / 22
3.4.2 文档数据存储模型 / 23
3.4.3 查询语言 / 23
3.4.4 典型系统 / 24
3.5 图数据模型 / 24
3.5.1 图数据模式 / 24
3.5.2 图数据存储模型 / 25
3.5.3 查询语言 / 25
3.5.4 典型系统 / 26
参考文献 / 27
第4章 大数据应用开发 / 28
4.1 大数据应用开发流程 / 28
4.2 大数据库设计 / 31
4.2.1 顶层设计 / 31
4.2.2 数据存储格式 / 32
4.2.3 数据模式设计 / 34
4.2.4 元数据管理 / 35
4.2.5 元数据存储 / 36
参考文献 / 37
第2篇 大数据管理系统实现技术
第5章 大数据存储和索引技术 / 40
5.1 大数据存储技术 / 40
5.1.1 分布式文件系统 / 40
5.1.2 关系数据存储 / 45
5.1.3 列族大数据存储技术 / 48
5.2 大数据索引技术 / 50
5.2.1 系统概述 / 50
5.2.2 CG索引 / 53
参考文献 / 57
第6章 大数据查询处理技术 / 59
6.1 大数据批处理技术 / 59
6.1.1 MapReduce技术简介 / 59
6.1.2 基于MapReduce的多表连接技术 / 62
6.2 大数据流处理技术 / 83
6.2.1 系统设计动机与需求 / 84
6.2.2 MillWheel编程模型 / 85
6.2.3 MillWheel编程接口 / 86
6.2.4 计算 / 86
6.2.5 键 / 87
6.2.6 流 / 87
6.2.7 持久态 / 87
6.2.8 低水位 / 87
6.2.9 定时器 / 87
6.3 大图数据处理技术 / 88
6.3.1 Pregel大图处理系统 / 89
6.3.2 系统实现 / 94
6.3.3 GRAPE大图处理系统 / 97
6.4 混合大数据处理技术 / 104
6.4.1 背景介绍 / 104
6.4.2 EPIC框架概述 / 105
6.4.3 模型抽象 / 109
6.4.4 实现方案与技术细节 / 118
6.4.5 实验 / 122
6.5 群组查询处理技术 / 128
6.5.1 简介 / 128
6.5.2 群组查询的非侵入式方法 / 131
6.5.3 群组查询基础 / 133
6.5.4 群组查询引擎COHANA / 138
6.5.5 性能分析 / 143
6.5.6 总结 / 149
参考文献 / 149
第7章 大数据事务处理技术 / 151
7.1 基于键组的事务处理技术 / 151
7.1.1 键组 / 151
7.1.2 键值分组协议 / 152
7.1.3 系统实现 / 153
7.2 基于时间戳的事务处理技术 / 155
7.2.1 Spanner事务处理简介 / 155
7.2.2 TrueTime应用接口 / 155
7.2.3 基于时间戳的事务处理 / 156
7.3 确定性分布式事务处理技术 / 157
7.4 基于数据迁移的事务处理技术 / 162
7.4.1 LEAP / 164
7.4.2 L-Store / 170
参考文献 / 174
第8章 大数据总线技术 / 176
8.1 为什么需要大数据总线 / 176
8.1.1 两个复杂性问题 / 176
8.1.2 从N-to-N到N-to-One / 177
8.2 基于日志的数据总线 / 178
8.2.1 数据库中的日志 / 179
8.2.2 分布式系统中的日志 / 179
8.3 Kafka系统简介 / 181
8.3.1 单个分区的效率 / 182
8.3.2 分布式协调 / 184
8.3.3 交付保证 / 186
参考文献 / 187
第3篇 面向领域应用的大数据管理系统
第9章 面向决策支持的云展大数据仓库系统 / 190
9.1 决策支持简介 / 190
9.2 云展大数据仓库系统架构 / 191
9.2.1 云展大数据仓库系统总览 / 191
9.2.2 SINGA分布式深度学习平台 / 192
9.2.3 CDAS众包数据分析系统 / 198
9.3 应用实例 / 202
9.3.1 简介 / 202
9.3.2 综合医疗分析系统架构 / 205
9.3.3 联合患者档案 / 207
9.3.4 案例分析：患者返院预测 / 210
参考文献 / 211
第10章 面向大规模轨迹数据的分析系统TrajBase / 212
10.1 轨迹数据处理系统简介 / 212
10.1.1 轨迹数据处理技术简介 / 212
10.1.2 集中式轨迹数据处理系统 / 213
10.1.3 分布式多维数据处理系统 / 214
10.1.4 分布式时空数据处理系统 / 214
10.2 轨迹概念介绍 / 215
10.3 TrajBase系统架构 / 216
10.4 轨迹数据处理技术 / 218
10.4.1 轨迹数据表达技术 / 218
10.4.2 轨迹数据存储技术 / 218
10.4.3 轨迹数据索引和查询技术 / 219
10.4.4 轨迹数据挖掘技术 / 222
参考文献 / 223
第11章 基于超图的交互式图像检索与标记系统HIRT / 225
11.1 图像检索与标记方法简介 / 225
11.1.1 基于文本的图片检索方法 / 225
11.1.2 基于内容的图片检索方法 / 226
11.1.3 基于超图的图片检索方法 / 226
11.2 HIRT系统架构 / 230
11.2.1 超图构建 / 231
11.2.2 矩阵计算 / 232
11.2.3 Top-k查询 / 237
11.3 交互式图像检索技术 / 237
11.3.1 并行查询方法 / 238
11.3.2 近似查询方法 / 241
11.3.3 交互式查询方法 / 243
参考文献 / 246
索引 / 247
作为过去十年里最重要的信息技术，大数据技术深刻影响了人们生活的方方面面。如今，从在家购物到出门打车，从投资理财到金融风控，从健康管理到公共安全，人们无时无刻不在使用各种大数据。在大数据引领的信息时代下，如何有效管理大数据，从大数据中获取有价值的信息，提升组织者的决策水平，发现新的利润增长点，成为各界持续关注和广泛研究的重要课题。大数据管理技术已经成为互联网等行业的核心竞争力之一。
大数据管理技术涉及了大数据管理的各个方面，包括数据存储、数据查询、数据治理、数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化。传统关系数据库的一站式服务已经无法满足大数据领域的数据处理需求。一方面，以互联网应用为代表的大数据应用产生的庞大数据量超出了传统工具的处理能力；另一方面，异构数据源和种类繁多的大数据应用对数据处理和数据查询提出了诸多灵活性需求，这些需求大多不易通过传统的SQL 查询来实现。为解决数据量大和数据处理需求多样性所带来的挑战，大数据管理技术发展出了一系列革新的数据管理技术。
本书从大数据管理技术产生的历史背景出发，对大数据管理技术的起源和发展进行了全面介绍，详细讨论大数据管理技术，包括大数据建模技术、大数据存储和索引技术、大数据查询处理技术、大数据事务处理技术和大数据总线技术等，并在此基础上，对大数据应用系统进行了全面分析。
本书采取理论与实践并重的方式介绍大数据管理技术。在理论层面，力求覆盖面广，涵盖大数据管理技术的所有重要分支。在具体技术层面，力求深入浅出，重点介绍技术产生的应用背景，以及该技术解决应用中痛点问题的基本原理。对技术实现细节感兴趣的读者，可以通过书中列出的引文，从原始文献中获取相关信息。在实践层面，本书通过三章内容，具体介绍大数据管理技术如何应用于实际的大数据应用系统。希望这样的安排，能够满足不同层面的读者对大数据管理技术的研习需求。
本书面向大数据应用的开发人员、大数据管理系统的开发人员以及大数据管理技术的研究人员，也适用于高等院校相关专业师生学习。本书要求读者具有一定的计算机基础和数据库相关知识。希望本书在帮助读者了解大数据技术发展的同时，能够为相关领域的工作者在进行大数据系统开发时提供借鉴。
本书由浙江大学计算机科学与工程系陈刚教授、江大伟研究员、高云君教授共同编著。在本书的撰写过程中，丹麦奥尔堡大学的助理教授陈璐博士给予了有益的反馈。浙江大学计算机科学与工程系研究生张哲槟、鲁鹏凯、胡文涛、蒋飞跃、卜文凤、张远亮、仲启露等同学参与本书的校对以及插图绘制等工作。在此，向上述在本书撰写过程中给予帮助的老师和同学们表示深深的感谢。
由于作者水平有限，书中难免会有疏漏之处，敬请同行和读者不吝赐教，我们当深表感谢。
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