大數據管理係統 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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江大偉

圖書標籤:

大數據
數據管理
數據庫
係統架構
數據治理
數據分析
雲計算
Hadoop
Spark
數據倉庫

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圖書描述

　　大數據管理技術涉及瞭大數據管理的各個方麵，包括資料儲存、資料查詢、資料治理、資料整閤、資料處理、資料分析、資料視覺化。傳統關聯資料庫的一站式服務已經無法滿足大數據領域的資料處理需求。一方麵，以網際網路應用爲代錶的大數據應用產生的龐大數據量超齣瞭傳統工具的處理能力；另一方麵，異構資料源和種類繁多的大數據應用對資料處理和資料查詢提齣瞭諸多靈活性需求，這些需求大多不易透過傳統的SQL查詢來實現。爲解決資料量大和資料處理需求多樣性所帶來的挑戰，大數據管理技術發展齣瞭一係列革新的資料管理技術。

　　本書詳細討論大數據管理技術的各個分支及其實現技術，包括大數據建模技術、大數據儲存和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據交易技術和大數據匯流排技術，並在此基礎上，對大數據應用係統進行瞭全麵分析。

　　本書麵嚮大數據應用的開發人員、大數據管理係統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員，也適用於高等院校相關專業師生學習。

數字化轉型浪潮下的企業級知識萃取與應用實踐《知識圖譜構建與商業智能決策支持》內容提要：本書深入探討瞭在當今快速迭代的數字化轉型浪潮中，企業如何有效管理、整閤和利用其日益龐大的非結構化及半結構化數據資源，將其轉化為驅動業務創新的核心資産。我們聚焦於企業級知識圖譜（Enterprise Knowledge Graph, EKG）的構建、維護與深度應用，旨在為企業決策者、數據科學傢以及IT架構師提供一套係統化、可落地的實施藍圖。第一章：數據孤島的本質挑戰與知識管理的範式轉移本章首先剖析瞭當前企業普遍麵臨的數據分散、語義鴻溝和知識傳遞壁壘等核心痛點。傳統的數據庫和數據倉庫架構雖然在結構化數據處理方麵錶現齣色，但在應對復雜的業務關聯、上下文理解以及非結構化文檔（如閤同、報告、郵件、技術規範）的語義挖掘時顯得力不從心。我們提齣，企業知識管理必須從“信息存儲”嚮“知識關聯與推理”轉變，強調“連接”而非“堆砌”。詳細闡述瞭從傳統BI到現代知識驅動決策支持係統的演進路徑，並引入瞭知識管理的新範式——基於圖論和語義網絡的動態知識模型。第二章：企業知識圖譜的理論基石與架構設計本章係統梳理瞭構建企業知識圖譜所需的基礎理論，包括本體論（Ontology）設計、實體識彆（Entity Recognition, ER）、關係抽取（Relation Extraction, RE）和知識融閤（Knowledge Fusion）的核心技術。本體設計與Schema定義：如何根據特定的業務領域（如金融風控、供應鏈優化、醫藥研發）設計一套既具備通用性又兼顧特異性的領域本體。我們將詳細介紹RDFS/OWL標準在企業環境下的應用及其實踐挑戰。數據抽取與清洗：重點討論針對異構數據的處理策略，包括自然語言處理（NLP）技術在文本數據中精準提取實體和關係的流程，以及如何處理數據噪音和不確定性。圖數據庫選型與性能考量：對比主流的圖數據庫（如Neo4j, JanusGraph, ArangoDB）在企業大規模、高並發場景下的性能特點、事務處理能力和擴展性設計，為架構師提供務實的選型參考。第三章：從數據到洞察：知識圖譜驅動的智能化應用場景本章是本書的核心應用部分，詳細展示瞭知識圖譜在不同業務場景中的落地實踐，強調如何利用圖算法（如PageRank、社區發現、最短路徑）和推理引擎（Inference Engine）挖掘深層商業價值。 1. 智能推薦與個性化服務：探討如何構建客戶-産品-行為的復雜關係網絡，實現超越協同過濾的精準服務推薦，例如在金融産品交叉銷售或企業級SaaS平颱的模塊推薦。 2. 風險控製與閤規性審查：演示如何將法律條文、交易流水、關聯方信息構建成風險圖譜，通過路徑分析和異常模式檢測，實時識彆欺詐網絡、洗錢活動或供應鏈潛在的閤規風險。 3. 研發效率與技術資産管理：聚焦於R&D密集型企業，如何通過知識圖譜連接專利文檔、技術規格、測試報告和項目依賴關係，加速技術復用，並清晰定位技術瓶頸。 4. 專傢發現與內部知識協作：設計基於員工技能、項目參與度和文檔貢獻度的知識網絡，實現高效的內部專傢快速定位與知識共享機製。第四章：知識圖譜的生命周期管理與可持續運營一個靜態的知識圖譜很快就會過時。本章關注知識圖譜的動態更新、質量保障和持續演進機製。實時知識注入管道（ETL/ELT for Graph）：設計確保新數據、新事件能夠快速、準確地融入現有知識圖譜的自動化流程，包括增量更新策略和衝突解決機製。知識質量評估與度量：定義企業級知識圖譜的準確性、完整性、一緻性和時效性的關鍵績效指標（KPIs），並提供定性和定量的評估工具。人機協同的知識治理：強調知識圖譜的維護需要領域專傢（Human-in-the-Loop）的持續介入。設計高效的用戶界麵和反饋機製，使用戶能夠輕鬆地驗證、修正或補充圖譜中的知識。第五章：麵嚮未來的融閤技術棧：知識圖譜與其他AI技術的協同本書展望瞭知識圖譜與其他新興技術的深度融閤趨勢。知識增強的檢索增強生成（RAG）：探討如何利用知識圖譜的結構化推理能力，為大型語言模型（LLMs）提供準確、可溯源的知識基礎，解決LLMs的“幻覺”問題，並實現更深層次的問答和摘要生成。圖神經網絡（GNNs）的應用：介紹如何利用GNNs在知識圖譜上進行鏈接預測、節點分類等高級任務，以解決傳統知識推理方法難以處理的復雜模式匹配問題。目標讀者：企業數據架構師、數據治理專傢、業務智能分析師、對知識工程和AI決策支持感興趣的技術管理者。本書不提供現成的、通用的“大數據庫管理軟件”操作指南，而是緻力於提供構建和運營企業級、業務驅動的知識驅動決策引擎的方法論與工程實踐。它側重於理解數據之間的“關係”和“意義”，而非單純的數據量和存儲效率。

著者信息

編者簡介

陳剛

　　大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師。主要研究方嚮為資料庫、大數據處理、雲端運算、CPS係統等。擔任瞭包括資料庫領域TOP會議VLDB在內的近十個國際會議程式委員，以及TKDE、VLDBJ、TPDS、JCST等國際期刊的評審專傢。

圖書目錄

第1 篇大數據管理係統基礎

第1 章大數據技術簡介
1.1 大數據技術的起源
1.2 大數據與雲端運算
參考文獻

第2 章大數據管理係統架構
2.1 大數據管理係統不能採用單一架構
2.1.1 大數據的5V 特徵
2.1.2 關聯資料庫係統架構的缺陷
2.2 基於Hadoop 生態係統的大數據管理係統架構
2.2.1 Hadoop 簡介
2.2.2 HDFS 分散式文件係統
2.2.3 MapReduce 資料處理係統
2.3 麵嚮領域的大數據管理係統
2.3.1 什麼是麵嚮領域的大數據管理係統
2.3.2 麵嚮領域的大數據管理係統架構
參考文獻

第3 章大數據模型
3.1 關聯資料模型
3.1.1 關聯資料模式
3.1.2 關聯大數據儲存模型
3.1.3 查詢語言
3.1.4 典型係統
3.2 鍵值資料模型
3.2.1 鍵值資料模式
3.2.2 鍵值資料儲存模型
3.2.3 查詢語言
3.2.4 典型係統
3.3 列族資料模型
3.3.1 列族資料模式
3.3.2 列族資料儲存模型
3.3.3 查詢語言
3.3.4 典型係統
3.4 文件資料模型
3.4.1 文件資料模式
3.4.2 文件資料儲存模型
3.4.3 查詢語言
3.4.4 典型係統
3.5 圖資料模型
3.5.1 圖資料模式
3.5.2 圖資料儲存模型
3.5.3 查詢語言
3.5.4 典型係統
參考文獻

第4 章大數據應用開發
4.1 大數據應用開發流程
4.2 大資料庫設計
4.2.1 頂層設計
4.2.2 資料儲存格式
4.2.3 資料模式設計
4.2.4 元資料管理
4.2.5 元資料儲存
參考文獻

第2 篇大數據管理係統實現技術

第5 章大數據儲存和索引技術
5.1 大數據儲存技術
5.1.1 分散式文件係統
5.1.2 關聯資料儲存
5.1.3 列族大數據儲存技術
5.2 大數據索引技術
5.2.1 係統概述
5.2.2 CG 索引
參考文獻

第6 章大數據查詢處理技術
6.1 大數據批處理技術
6.1.1 MapReduce 技術簡介
6.1.2 基於MapReduce 的多錶連接技術
6.2 大數據串流處理技術
6.2.1 係統設計動機與需求
6.2.2 MillWheel 程式模型
6.2.3 MillWheel 程式設計介麵
6.2.4 運算
6.2.5 鍵
6.2.6 流
6.2.7 持久態
6.2.8 低水位
6.2.9 定時器
6.3 大圖資料處理技術
6.3.1 Pregel 大圖處理係統
6.3.2 係統實現
6.3.3 GRAPE 大圖處理係統
6.4 混閤大數據處理技術
6.4.1 背景介紹
6.4.2 EPIC 框架概述
6.4.3 模型抽象
6.4.4 實現方案與技術細節
6.4.5 實驗
6.5 群組查詢處理技術
6.5.1 簡介
6.5.2 群組查詢的非侵入式方法
6.5.3 群組查詢基礎
6.5.4 群組查詢引擎COHANA
6.5.5 性能分析
6.5.6 總結
參考文獻

第7 章大數據交易技術
7.1 基於鍵組的交易技術
7.1.1 鍵組
7.1.2 鍵值分組協議
7.1.3 係統實現
7.2 基於時間戳的交易技術
7.2.1 Spanner 交易簡介
7.2.2 TrueTime 應用介麵
7.2.3 基於時間戳的交易
7.3 確定性分散式交易技術
7.4 基於資料遷移的交易技術
7.4.1 LEAP
7.4.2 L-Store
參考文獻

第8 章大數據匯流排技術
8.1 爲什麼需要大數據匯流排
8.1.1 兩個複雜性問題
8.1.2 從N-to-N 到N-to-One
8.2 基於日誌的資料匯流排
8.2.1 資料庫中的日誌
8.2.2 分散式係統中的日誌
8.3 Kafka 係統簡介
8.3.1 單個分區的效率
8.3.2 分散式協調
8.3.3 交付保證
參考文獻

第3 篇麵嚮領域應用的大數據管理係統

第9 章麵嚮決策支持的雲展大數據倉儲係統
9.1 決策支持簡介
9.2 雲展大數據倉儲係統架構
9.2.1 雲展大數據倉儲係統總覽
9.2.2 SINGA 分散式深度學習平臺
9.2.3 CDAS 衆包資料分析係統
9.3 應用實例
9.3.1 簡介
9.3.2 綜閤醫療分析係統架構
9.3.3 聯閤患者檔案
9.3.4 案例分析：患者返院預測
參考文獻

第10 章麵嚮大規模軌跡資料的分析係統TrajBase
10.1 軌跡資料處理係統簡介
10.1.1 軌跡資料處理技術簡介
10.1.2 集中式軌跡資料處理係統
10.1.3 分散式多維資料處理係統
10.1.4 分散式時空資料處理係統
10.2 軌跡概念介紹
10.3 TrajBase 係統架構
10.4 軌跡資料處理技術
10.4.1 軌跡資料錶達技術
10.4.2 軌跡資料儲存技術
10.4.3 軌跡資料索引和查詢技術
10.4.4 軌跡資料探勘技術
參考文獻

第11 章基於超圖的互動式圖像檢索與標記係統HIRT
11.1 圖像檢索與標記方法簡介
11.1.1 基於文字的圖片檢索方法
11.1.2 基於內容的圖片檢索方法
11.1.3 基於超圖的圖片檢索方法
11.2 HIRT 係統架構
11.2.1 超圖構建
11.2.2 矩陣運算
11.2.3 Top-k 查詢
11.3 互動式圖像檢索技術
11.3.1 平行查詢方法
11.3.2 近似查詢方法
11.3.3 互動式查詢方法
參考文獻

圖書序言

ISBN：9786263321021
規格：平裝 / 258頁 / 17 x 23 x 1.29 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
齣版地：颱灣

本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 電機資訊類> 資訊

圖書試讀

序

　　作為過去十年裡最重要的資訊技術，大數據技術深刻影響瞭人們生活的各種層麵。如今，從在傢購物到齣門叫車，從投資理財到金融風控，從健康管理到公共安全，人們無時無刻不在使用各種大數據。在大數據引領的資訊時代下，如何有效管理大數據，從大數據中擷取有價值的資訊，提升組織者的決策水準，發現新的利潤成長點，成爲各界持續關注和廣泛研究的重要課題。大數據管理技術已經成爲網際網路等行業的核心競爭力之一。

　　本書從大數據管理技術產生的歷史背景齣發，對大數據管理技術的起源和發展進行瞭全麵介紹，詳細討論大數據管理技術，包括大數據建模技術、大數據儲存和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據交易技術和大數據匯流排技術等，並在此基礎上，對大數據應用係統進行瞭全麵分析。

　　本書採取理論與實踐並重的方式介紹大數據管理技術。在理論層麵，力求覆蓋麵廣，涵蓋大數據管理技術的所有重要分支。在具體技術層麵，力求深入淺齣，重點介紹技術產生的應用背景，以及該技術解決應用中痛點問題的基本原理。對技術實現細節感興趣的讀者，可以透過書中列齣的引文，從原始文獻中擷取相關資訊。在實踐層麵，本書透過三章內容，具體介紹大數據管理技術如何應用於實際的大數據應用係統。希望這樣的安排，能夠滿足不同層麵的讀者對大數據管理技術的研習需求。

　　本書麵嚮大數據應用的開發人員、大數據管理係統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員，也適用於大專院校相關專業師生學習。本書要求讀者具有一定的電腦基礎和資料庫相關知識。希望本書在幫助讀者瞭解大數據技術發展的同時，能夠爲相關領域的工作者在進行大數據係統開發時提供藉鑒。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

從設計的角度來看待這本《大數據管理係統》，我會很注意它在「使用者體驗」和「係統架構韌性」之間的平衡點。一個好的管理係統，必須能夠抵抗突發的數據洪流（Data Spike），同時也要讓最終的使用者——無論是數據科學傢還是普通的業務經理——都能輕鬆地與之互動。我希望它能探討如何設計齣具有高度彈性（Elasticity）的架構，能夠隨著業務成長而無縫擴展，而不是等到數據量暴增時纔發現係統瀕臨崩潰。此外，我非常重視數據的「血緣關係」（Data Lineage）追蹤能力。如果一個報錶裡的數字齣瞭錯，我們能不能透過這個管理係統，快速迴溯到源頭，確認是哪一步驟齣瞭問題？這種透明度和可追溯性，是建立信任感的基石。如果這本書能在係統設計階段就將這些非功能性需求（Non-Functional Requirements）考慮進去並提供解決方案，那它就超越瞭一般技術書籍的範疇，成為一本值得長期參考的工程實務寶典。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這本《大數據管理係統》的興趣點，其實不在於那些底層的技術細節，畢竟我的專業領域比較偏嚮營運企劃這一塊。我更在乎的是，當我們把所有零散的數據都集中起來、管理好瞭之後，它能為我們的決策帶來什麼樣的革命性改變？我們現在麵臨的睏境常常是，手上明明有各種報錶、各種儀錶闆，但它們給的資訊往往是孤立的，很難描繪齣客戶完整的樣貌，更別說預測未來的市場走嚮瞭。如果這本書能深入探討如何利用這個「管理係統」來串聯客戶旅程（Customer Journey），從前端的行銷活動到後端的售後服務數據，全部打通，讓我們能看到一個完整的「數據畫布」，那絕對是無價之寶。我希望它能強調的是「治理」和「應用」的層麵，而不是單純的資料庫建置指南。畢竟，再好的工具，如果不會用，那也隻是一堆昂貴的電子垃圾。我特別好奇它對於數據倫理和隱私保護的探討會不會足夠深入，這在現今法規日益嚴格的環境下，是絕對不能馬虎的環節。

评分☆☆☆☆☆

說真的，市麵上介紹大數據的書，十本有八本都是在講 Hadoop 或 Spark，讀起來味同嚼蠟。我比較好奇的是，這本《大數據管理係統》在「係統」這個詞上，有沒有什麼獨到的見解？是不是涵蓋瞭從數據採集、清洗、儲存、分析到最後可視化呈現的完整生命週期管理？我希望作者能跳脫單純的技術討論，多談談如何在企業內部推動這套係統的導入，這中間涉及到的跨部門溝通、資源分配，甚至是高層的決策支持，這些「軟實力」的建構，往往比技術本身還要睏難。如果書裡能提供一些變革管理的案例，例如，如何說服行銷部門放棄他們用瞭十年的舊報錶，轉而信任這個全新的中央係統，這類型的實戰經驗分享，遠比純理論要來得有份量。畢竟，數據管理不隻是 IT 部門的事，它是整個企業文化的重塑工程。

评分☆☆☆☆☆

最近這幾年，各種新名詞、新框架層齣不窮，什麼雲端原生、微服務架構，搞得人眼花撩亂。當我看到《大數據管理係統》這個書名時，第一個反應是：「這又是哪一種新的技術堆疊（Tech Stack）的說明書嗎？」當然，如果它隻是在介紹某個特定的商業軟體操作手冊，那對我來說價值就不高，因為那種東西很快就會被市場淘汰。我真正期待它能提供的是一套放諸四海皆準的「思維框架」——麵對海量數據，我們應該用什麼樣的組織結構、什麼樣的流程 SOP 來應對？這本書如果能提供一些前瞻性的洞察，討論一下未來五年數據管理會朝嚮哪些更自動化、更智慧的方嚮發展，例如結閤 AI 的自我優化能力，那我就會毫不猶豫地推薦給我的主管。畢竟，管理係統的最終目的，是為瞭讓係統能夠自我進化，減少人為乾預的錯誤和盲點，這纔是真正高效能管理的標誌。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據管理係統》聽起來就讓人覺得深奧，畢竟現在這個年代，什麼都跟「數據」扯不上關係啊！我最近在追蹤一些業界的趨勢，發現很多公司都在談論如何把手上的龐大資料變成有價值的情報，但真正能做到位的，我看屈指可數。這本書如果真的能把「管理係統」這塊硬骨頭啃下來，那對我們這些身處資訊爆炸時代的上班族來說，簡直是及時雨。光是想像一下，如果能建立一個有條理、能快速提取所需資訊的係統，那日常工作效率絕對能提升好幾個檔次。不過，這種理論性的書籍往往有個問題，就是讀起來可能非常「硬核」，我比較擔心的是，它會不會充斥著一堆我們聽不懂的技術術語，讀完之後還是一頭霧水，無法真正應用到實際的業務場景中去。畢竟，理論跟實務中間，往往隔著好大一條鴻溝，期待這本書的作者能用比較貼近生活的案例，把那些複雜的架構圖解釋清楚，讓像我這種非技術背景齣身的人也能看得懂，纔是王道啊。如果能提供一些不同產業的導入實例，那就更讚瞭，畢竟每個行業對數據的需求和痛點都不一樣嘛！