集成、架構(gòu)與管理：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	（?。┛死锸病た死锵Ｄ?/td>
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111594826	出版時(shí)間：	2018-05-01	包裝：
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	284	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)家KrishKrishnan以清晰和簡(jiǎn)明的闡述，帶領(lǐng)我們了解在大數(shù)據(jù)時(shí)代如何升級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并幫助企業(yè)做出智能決策。全書(shū)分為三部分：部分討論大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用案例；第二部分講解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)選擇、工作負(fù)載和新興技術(shù)；第三部分討論大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成，包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、信息生命周期管理、數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色變遷等。本書(shū)適合從事數(shù)據(jù)架構(gòu)、分析、挖掘等工作的技術(shù)人員和管理人員閱讀，也適合學(xué)習(xí)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生參考。

作者簡(jiǎn)介

　　克里什·克里希南（Krish Krishnan） Sixth Sense Advisors公司創(chuàng)始人兼CEO，高性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面的策略、架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)專(zhuān)家。作為富有遠(yuǎn)見(jiàn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想領(lǐng)導(dǎo)者和實(shí)踐者，他是該領(lǐng)域公認(rèn)的顧問(wèn)之一。

圖書(shū)目錄

目　　錄
譯者序
前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
第一部分　大數(shù)據(jù)
第1章　大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介2
1.1　引言2
1.2　大數(shù)據(jù)2
1.3　大數(shù)據(jù)的定義4
1.4　為什么需要大數(shù)據(jù)？為什么是現(xiàn)在4
1.5　大數(shù)據(jù)示例5
1.5.1　社交媒體的文章5
1.5.2　調(diào)查數(shù)據(jù)分析6
1.5.3　調(diào)查數(shù)據(jù)7
1.5.4　氣象數(shù)據(jù)8
1.5.5　Twitter數(shù)據(jù)8
1.5.6　集成和分析8
1.5.7　附加數(shù)據(jù)的類(lèi)型10
1.6　總結(jié)11
延伸閱讀11
第2章　使用大數(shù)據(jù)12
2.1　引言12
2.2　數(shù)據(jù)爆炸12
2.3　數(shù)據(jù)體量13
2.3.1　機(jī)器數(shù)據(jù)14
2.3.2　應(yīng)用日志14
2.3.3　點(diǎn)擊流日志14
2.3.4　外部或第三方數(shù)據(jù)15
2.3.5　電子郵件15
2.3.6　合同15
2.3.7　地理信息系統(tǒng)和地理空間數(shù)據(jù)16
2.3.8　示例：Funshots公司17
2.4　數(shù)據(jù)速度19
2.4.1　Amazon、Facebook、Yahoo和Google19
2.4.2　傳感器數(shù)據(jù)19
2.4.3　移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)20
2.4.4　社交媒體20
2.5　數(shù)據(jù)多樣性21
2.6　總結(jié)22
第3章　大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)23
3.1　引言23
3.2　再論數(shù)據(jù)處理23
3.3　數(shù)據(jù)處理技術(shù)24
3.4　數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)25
3.4.1　存儲(chǔ)25
3.4.2　傳輸25
3.4.3　處理26
3.4.4　速度或吞吐量26
3.5　全共享架構(gòu)與無(wú)共享架構(gòu)的比較26
3.5.1　全共享架構(gòu)27
3.5.2　無(wú)共享架構(gòu)27
3.5.3　OLTP與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)28
3.6　大數(shù)據(jù)處理28
3.6.1　基礎(chǔ)設(shè)施方面31
3.6.2　數(shù)據(jù)處理方面32
3.7　電信大數(shù)據(jù)研究32
3.7.1　基礎(chǔ)設(shè)施34
3.7.2　數(shù)據(jù)處理34
第4章　大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介35
4.1　引言35
4.2　分布式數(shù)據(jù)處理36
4.3　大數(shù)據(jù)處理需求38
4.4　大數(shù)據(jù)處理技術(shù)39
4.5　Hadoop42
4.5.1　Hadoop核心組件43
4.5.2　Hadoop總結(jié)69
4.6　NoSQL69
4.6.1　CAP定理69
4.6.2　鍵-值對(duì)：Voldemort70
4.6.3　列簇存儲(chǔ)：Cassandra70
4.6.4　文檔數(shù)據(jù)庫(kù)：Riak76
4.6.5　圖數(shù)據(jù)庫(kù)77
4.6.6　NoSQL小結(jié)78
4.7　文本ETL處理78
延伸閱讀79
第5章　大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)價(jià)值80
5.1　引言80
5.2　案例研究1：傳感器數(shù)據(jù)81
5.2.1　摘要81
5.2.2　Vestas81
5.2.3　概述81
5.2.4　利用風(fēng)力發(fā)電81
5.2.5　把氣候變成資本82
5.2.6　跟蹤大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)83
5.2.7　維持?jǐn)?shù)據(jù)中心的能源效率83
5.3　案例研究2：流數(shù)據(jù)84
5.3.1　摘要84
5.3.2　監(jiān)控和安全：TerraEchos84
5.3.3　需求84
5.3.4　解決方案84
5.3.5　效益84
5.3.6　先進(jìn)的光纖網(wǎng)結(jié)合實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)85
5.3.7　解決方案組件85
5.3.8　擴(kuò)展安全邊界創(chuàng)建戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)85
5.3.9　關(guān)聯(lián)傳感器數(shù)據(jù)使得假陽(yáng)性率為零86
5.4　案例研究3：通過(guò)大數(shù)據(jù)分析改善患者預(yù)后86
5.4.1　摘要86
5.4.2　業(yè)務(wù)目標(biāo)87
5.4.3　挑戰(zhàn)87
5.4.4　概述：給從業(yè)人員新的洞察以指導(dǎo)患者護(hù)理87
5.4.5　挑戰(zhàn)：將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)融合87
5.4.6　解決方案：為大數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備88
5.4.7　結(jié)果：消除“數(shù)據(jù)陷阱”88
5.4.8　為什么是aster88
5.4.9　關(guān)于Aurora89
5.5　案例研究4：安大略大學(xué)技術(shù)學(xué)院—利用關(guān)鍵數(shù)據(jù)，提供積極的患者護(hù)理89
5.5.1　摘要89
5.5.2　概述89
5.5.3　商業(yè)上的收益90
5.5.4　更好地利用數(shù)據(jù)資源90
5.5.5　智慧醫(yī)療保健91
5.5.6　解決方案組件91
5.5.7　融合人類(lèi)知識(shí)與技術(shù)92
5.5.8　擴(kuò)大Artemis的影響92
5.6　案例研究5：微軟SQL Server客戶(hù)解決方案93
5.6.1　客戶(hù)畫(huà)像93
5.6.2　解決方案的亮點(diǎn)93
5.6.3　業(yè)務(wù)需求93
5.6.4　解決方案94
5.6.5　好處94
5.7　案例研究6：以客戶(hù)為中心的數(shù)據(jù)集成95
5.7.1　概述95
5.7.2　解決方案設(shè)計(jì)98
5.7.3　促成更好的交叉銷(xiāo)售和追加銷(xiāo)售的機(jī)會(huì)99
5.8　總結(jié)100
第二部分　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
第6章　再論數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)102
6.1　引言102
6.2　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或DW 1.0103
6.2.1　數(shù)據(jù)架構(gòu)103
6.2.2　基礎(chǔ)設(shè)施104
6.2.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的陷阱106
6.2.4　建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)方法111
6.3　DW 2.0113
6.3.1　Inmon的DW 2.0概述114
6.3.2　DSS 2.0概述115
6.4　總結(jié)116
延伸閱讀116
第7章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的再造118
7.1　引言118
7.2　企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)118
7.2.1　事務(wù)型系統(tǒng)119
7.2.2　運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)119
7.2.3　分段區(qū)120
7.2.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)120
7.2.5　數(shù)據(jù)集市120
7.2.6　分析型數(shù)據(jù)庫(kù)121
7.2.7　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的問(wèn)題121
7.3　再造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的選擇122
7.3.1　平臺(tái)再造122
7.3.2　平臺(tái)工程123
7.3.3　數(shù)據(jù)工程124
7.4　使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)現(xiàn)代化125
7.5　使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)現(xiàn)代化的案例研究127
7.5.1　當(dāng)前狀態(tài)分析127
7.5.2　推薦127
7.5.3　現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)收益128
7.5.4　一體機(jī)的選擇過(guò)程128
7.6　總結(jié)132
第8章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的工作負(fù)載管理133
8.1　引言133
8.2　當(dāng)前狀態(tài)133
8.3　工作負(fù)載的定義134
8.4　了解工作負(fù)載135
8.4.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)輸出136
8.4.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)輸入137
8.5　查詢(xún)分類(lèi)138
8.5.1　寬/寬138
8.5.2　寬/窄139
8.5.3　窄/寬139
8.5.4　窄/窄139
8.5.5　非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)140
8.6　ETL和CDC的工作負(fù)載140
8.7　度量141
8.8　當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)計(jì)的局限142
8.9　新工作負(fù)載和大數(shù)據(jù)143
8.10　技術(shù)選擇144
8.11　總結(jié)144
第9章　應(yīng)用到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的新技術(shù)145
9.1　引言145
9.2