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大数据管理系统电子书

本书对大数据建模技术、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行详细介绍

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作       者:江大伟、高云君、陈刚 编著

出  版  社:化学工业出版社

出版时间:2019-04-01

字       数:21.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书详细讨论大数据管理技术的各个分支及其实现技术, 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, 并在此基础上, 对大数据应用系统行了全面分析。本书面向大数据应用的发人员、大数据管理系统的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。<br/>【推荐语】<br/>本书对大数据建模技术、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行详细介绍<br/>【作者】<br/>陈刚,浙江大学计算机科学与技术学院,教授,博士生导师。主要研究方向为数据库、大数据处理、云计算、CPS系统等。2013年获得浙江省青年科技奖,2012年获得国内软件领域“中创软件人才奖”,选2007度“*新世纪人才支持计划”。主持国家科技支撑计划、国家核高基**专项、国家自然科学基金、国家863计划、国防预研计划等20余项国家、省部级科研项目。担任了包括数据库领域TOP会议VLDB在内的近十个国际会议程序委员会委员,以及TKDE、VLDBJ、TPDS、JCST等国际期刊的评审专家。<br/>
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书名页

内容提要

版权页

《“中国制造2025”出版工程》 编 委 会

前言

第1篇 大数据管理系统基础

第1章 大数据技术简介

1.1 大数据技术的起源

1.2 大数据与云计算

参考文献

第2章 大数据管理系统架构

2.1 大数据管理系统不能采用单一架构

2.1.1 大数据的5V特征

2.1.2 关系数据库系统架构的缺陷

2.2 基于Hadoop生态系统的大数据管理系统架构

2.2.1 Hadoop简介

2.2.2 HDFS分布式文件系统

2.2.3 MapReduce数据处理系统

2.3 面向领域的大数据管理系统

2.3.1 什么是面向领域的大数据管理系统

2.3.2 面向领域的大数据管理系统架构

参考文献

第3章 大数据模型

3.1 关系数据模型

3.1.1 关系数据模式

3.1.2 关系大数据存储模型

3.1.3 查询语言

3.1.4 典型系统

3.2 键值数据模型

3.2.1 键值数据模式

3.2.2 键值数据存储模型

3.2.3 查询语言

3.2.4 典型系统

3.3 列族数据模型

3.3.1 列族数据模式

3.3.2 列族数据存储模型

3.3.3 查询语言

3.3.4 典型系统

3.4 文档数据模型

3.4.1 文档数据模式

3.4.2 文档数据存储模型

3.4.3 查询语言

3.4.4 典型系统

3.5 图数据模型

3.5.1 图数据模式

3.5.2 图数据存储模型

3.5.3 查询语言

3.5.4 典型系统

参考文献

第4章 大数据应用开发

4.1 大数据应用开发流程

4.2 大数据库设计

4.2.1 顶层设计

4.2.2 数据存储格式

4.2.3 数据模式设计

4.2.4 元数据管理

4.2.5 元数据存储

参考文献

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

5.1 大数据存储技术

5.1.1 分布式文件系统

5.1.2 关系数据存储

5.1.3 列族大数据存储技术

5.2 大数据索引技术

5.2.1 系统概述

5.2.2 CG索引

参考文献

第6章 大数据查询处理技术

6.1 大数据批处理技术

6.1.1 MapReduce技术简介

6.1.2 基于MapReduce的多表连接技术

6.2 大数据流处理技术

6.2.1 系统设计动机与需求

6.2.2 MillWheel编程模型

6.2.3 MillWheel编程接口

6.2.4 计算

6.2.5 键

6.2.6 流

6.2.7 持久态

6.2.8 低水位

6.2.9 定时器

6.3 大图数据处理技术

6.3.1 Pregel大图处理系统

6.3.2 系统实现

6.3.3 GRAPE大图处理系统

6.4 混合大数据处理技术

6.4.1 背景介绍

6.4.2 EPIC框架概述

6.4.3 模型抽象

6.4.4 实现方案与技术细节

6.4.5 实验

6.5 群组查询处理技术

6.5.1 简介

6.5.2 群组查询的非侵入式方法

6.5.3 群组查询基础

6.5.4 群组查询引擎COHANA

6.5.5 性能分析

6.5.6 总结

参考文献

第7章 大数据事务处理技术

7.1 基于键组的事务处理技术

7.1.1 键组

7.1.2 键值分组协议

7.1.3 系统实现

7.2 基于时间戳的事务处理技术

7.2.1 Spanner事务处理简介

7.2.2 TrueTime应用接口

7.2.3 基于时间戳的事务处理

7.3 确定性分布式事务处理技术

7.4 基于数据迁移的事务处理技术

7.4.1 LEAP

7.4.2 L-Store

参考文献

第8章 大数据总线技术

8.1 为什么需要大数据总线

8.1.1 两个复杂性问题

8.1.2 从N-to-N到N-to-One

8.2 基于日志的数据总线

8.2.1 数据库中的日志

8.2.2 分布式系统中的日志

8.3 Kafka系统简介

8.3.1 单个分区的效率

8.3.2 分布式协调

8.3.3 交付保证

参考文献

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

9.1 决策支持简介

9.2 云展大数据仓库系统架构

9.2.1 云展大数据仓库系统总览

9.2.2 SINGA分布式深度学习平台

9.2.3 CDAS众包数据分析系统

9.3 应用实例

9.3.1 简介

9.3.2 综合医疗分析系统架构

9.3.3 联合患者档案

9.3.4 案例分析:患者返院预测

参考文献

第10章 面向大规模轨迹数据的分析系统TrajBase

10.1 轨迹数据处理系统简介

10.1.1 轨迹数据处理技术简介

10.1.2 集中式轨迹数据处理系统

10.1.3 分布式多维数据处理系统

10.1.4 分布式时空数据处理系统

10.2 轨迹概念介绍

10.3 TrajBase系统架构

10.4 轨迹数据处理技术

10.4.1 轨迹数据表达技术

10.4.2 轨迹数据存储技术

10.4.3 轨迹数据索引和查询技术

10.4.4 轨迹数据挖掘技术

参考文献

第11章 基于超图的交互式图像检索与标记系统HIRT

11.1 图像检索与标记方法简介

11.1.1 基于文本的图片检索方法

11.1.2 基于内容的图片检索方法

11.1.3 基于超图的图片检索方法

11.2 HIRT系统架构

11.2.1 超图构建

11.2.2 矩阵计算

11.2.3 Top-k查询

11.3 交互式图像检索技术

11.3.1 并行查询方法

11.3.2 近似查询方法

11.3.3 交互式查询方法

参考文献

索引

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