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第1章 绪论1

1.1 从云计算到大数据1

1.2 大数据的定义与特征4

1.2.1 海量5

1.2.2 多样性5

1.2.3 速度6

1.2.4 价值6

1.3 大数据的技术体系6

1.3.1 数据采集7

1.3.2 数据存储7

1.3.3 数据处理8

1.3.4 数据挖掘9

1.3.5 数据可视化展示10

1.3.6 大数据隐私安全10

1.4 小结11

第2章 大数据存储12

2.1 非结构化数据12

2.1.1 分布式文件系统12

2.1.2 对象存储系统24

2.2 （半）结构化数据30

2.2.1 NoSQL数据库系统30

2.2.2 分析型数据库系统69

第3章 大数据处理91

3.1 概述91

3.2 离线数据处理93

3.2.1 MapReduce（Hadoop 0.20.2）96

3.2.2 Pregel100

3.2.3 Dryad104

3.3 实时数据处理109

3.3.1 Storm109

3.3.2 S4117

第4章 大数据挖掘124

4.1 并行数据挖掘124

4.1.1 概述124

4.1.2 系统架构124

4.1.3 关键技术125

4.2 搜索引擎技术134

4.2.1 概述134

4.2.2 系统架构135

4.2.3 关键技术137

4.3 推荐引擎技术174

4.3.1 概述174

4.3.2 系统架构175

4.3.3 关键技术177

4.4 社交网络分析技术186

4.4.1 概述186

4.4.2 理论框架187

4.4.3 关键技术192

第5章 数据可视化195

5.1 概述195

5.2 数据模型与可视化展现形式195

5.2.1 基本数据可视化展现方式196

5.2.2 数据模型与常见可视化展现形式196

5.3 数据可视化在大数据中的应用219

5.4 数据可视化案例——互联网地图220

5.5 可视化即服务221

第6章 大数据应用222

6.1 大数据的潜在价值222

6.2 大数据的应用场景225

6.2.1 企业大数据225

6.2.2 电信大数据226

6.2.3 物联网大数据227

6.3 大数据应用案例228

6.3.1 应用商店推荐系统228

6.3.2 WAP用户画像234

结语238

参考文献240