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第1章 概述1

1.1 大数据基本概念6

1.2 大数据基本特征9

1.3 大数据基本技术10

1.4 大数据基本处理11

1.5 大数据基本分析12

1.6 大数据应用简介13

第2章 机遇与挑战及思考17

2.1 大数据带来的新机遇和新挑战17

2.2 大数据与机器学习21

2.3 大数据处理模式与处理器体系结构26

2.4 计算与存储融合体系结构及内存计算33

2.5 大数据与数据管理及数据密集型计算36

2.6 大数据与可视分析38

2.7 大数据时代软件技术及大数据系统引擎技术面临的挑战40

第3章 大数据存储与云计算及物联网44

3.1 大数据存储渊源与大数据技术发展新目标44

3.2 大数据与数据流及算法48

3.3 大数据与云端存储51

3.4 大数据分析的可伸缩云与数据密集型计算的应用52

3.5 大数据与物联网：海-云计算模型55

第4章 大数据与软件工程及软件技术57

4.1 大数据与软件工程新思维57

4.2 移动应用大数据与软件工程58

4.3 大数据与软件工程教育59

4.4 大数据与软件工程关键技术60

4.5 基于大数据的软件设计模型64

第5章 大数据时代的研究与应用67

5.1 大数据与典型学科领域67

5.2 大数据与生物多样性信息学及生物医学71

5.3 大数据与用户理解及情感计算73

5.4 大数据与文化及计算机专业教育78

5.5 大数据与金融及实时竞价79

5.6 大数据与复杂工业系统81

5.7 大数据与电信业务82

5.8 新生儿重症监护室中的大数据87

5.9 淘宝自主研发的分布式数据库OceanBase简介88

5.10 携程大数据平台简介89

5.11 精硕科技——Hadoop在广告监测技术上的实践91

5.12 武汉绿网——大数据在网络服务中的应用及网络演进92

第6章 大数据与数据治理、挖掘、预测及分析95

6.1 大数据：公司治理观点的价值、风险和成本96

6.2 转换大数据为集体意识98

6.3 大数据可能的意想不到的结果99

6.4 使用大数据方法的业务过程分析100

6.5 谷歌流感趋势预测的启示：大数据分析中的陷阱及小数据101

6.6 大数据与预测分析102

6.7 大数据与数据挖掘103

6.8 大数据与数据分析及认知计算106

6.9 淘宝真实数据的统计分析109

第7章 大数据与数据科学及数据驱动112

7.1 我们为什么需要数据科学112

7.2 大数据研究的科学价值113

7.3 数据科学家与领域专家114

7.4 对于数据驱动创新公共政策的考虑116

第8章 大数据与政府118

8.1 政府与企业中大数据的应用比较118

8.2 大数据和政府转型119

8.3 城市计算与大数据121

8.4 从数字脚印到城市计算122

8.5 大数据下的灾难行为分析和城市应急管理123

第9章 中国电力大数据125

9.1 《中国电力大数据发展白皮书》简介125

9.2 电网大数据研究及应用简介126

9.3 国家电网公司信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划简介127

第10章 中国计算机学会大数据专家委员会关于大数据热点问题及发展趋势分析简介129

10.1 2012年CCF给出的大数据热点问题129

10.2 2013—2015年大数据十大趋势预测对比130

10.3 2016年大数据发展趋势预测132

第11章 虚拟机上Hadoop等的基本安装实践135

11.1 Hadoop简介135

11.2 安装VM ware-workstation 10.0及RedHat Linux 6.2139

11.3 伪分布式模式下安装Hadoop145

11.4 完全分布式模式下安装Hadoop159

11.5 安装HBase187

11.6 安装Hive及MySQL191

11.7 Windows平台下安装Cygwin及Hadoop203

11.8 Hadoop进程启动过程初步分析211

11.9 安装及启动过程常见问题处理方法214

11.10 主要文件配置内容示例217

参考文献222