大數據管理系統 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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江大偉

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大数据
数据管理
数据库
系统架构
数据治理
数据分析
云计算
Hadoop
Spark
数据仓库

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具体描述

　　大數據管理技術涉及了大數據管理的各個方面，包括資料儲存、資料查詢、資料治理、資料整合、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。一方面，以網際網路應用爲代表的大數據應用產生的龐大數據量超出了傳統工具的處理能力；另一方面，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出了諸多靈活性需求，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出了一系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，對大數據應用系統進行了全面分析。

　　本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理系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。

数字化转型浪潮下的企业级知识萃取与应用实践《知识图谱构建与商业智能决策支持》内容提要：本书深入探讨了在当今快速迭代的数字化转型浪潮中，企业如何有效管理、整合和利用其日益庞大的非结构化及半结构化数据资源，将其转化为驱动业务创新的核心资产。我们聚焦于企业级知识图谱（Enterprise Knowledge Graph, EKG）的构建、维护与深度应用，旨在为企业决策者、数据科学家以及IT架构师提供一套系统化、可落地的实施蓝图。第一章：数据孤岛的本质挑战与知识管理的范式转移本章首先剖析了当前企业普遍面临的数据分散、语义鸿沟和知识传递壁垒等核心痛点。传统的数据库和数据仓库架构虽然在结构化数据处理方面表现出色，但在应对复杂的业务关联、上下文理解以及非结构化文档（如合同、报告、邮件、技术规范）的语义挖掘时显得力不从心。我们提出，企业知识管理必须从“信息存储”向“知识关联与推理”转变，强调“连接”而非“堆砌”。详细阐述了从传统BI到现代知识驱动决策支持系统的演进路径，并引入了知识管理的新范式——基于图论和语义网络的动态知识模型。第二章：企业知识图谱的理论基石与架构设计本章系统梳理了构建企业知识图谱所需的基础理论，包括本体论（Ontology）设计、实体识别（Entity Recognition, ER）、关系抽取（Relation Extraction, RE）和知识融合（Knowledge Fusion）的核心技术。本体设计与Schema定义：如何根据特定的业务领域（如金融风控、供应链优化、医药研发）设计一套既具备通用性又兼顾特异性的领域本体。我们将详细介绍RDFS/OWL标准在企业环境下的应用及其实践挑战。数据抽取与清洗：重点讨论针对异构数据的处理策略，包括自然语言处理（NLP）技术在文本数据中精准提取实体和关系的流程，以及如何处理数据噪音和不确定性。图数据库选型与性能考量：对比主流的图数据库（如Neo4j, JanusGraph, ArangoDB）在企业大规模、高并发场景下的性能特点、事务处理能力和扩展性设计，为架构师提供务实的选型参考。第三章：从数据到洞察：知识图谱驱动的智能化应用场景本章是本书的核心应用部分，详细展示了知识图谱在不同业务场景中的落地实践，强调如何利用图算法（如PageRank、社区发现、最短路径）和推理引擎（Inference Engine）挖掘深层商业价值。 1. 智能推荐与个性化服务：探讨如何构建客户-产品-行为的复杂关系网络，实现超越协同过滤的精准服务推荐，例如在金融产品交叉销售或企业级SaaS平台的模块推荐。 2. 风险控制与合规性审查：演示如何将法律条文、交易流水、关联方信息构建成风险图谱，通过路径分析和异常模式检测，实时识别欺诈网络、洗钱活动或供应链潜在的合规风险。 3. 研发效率与技术资产管理：聚焦于R&D密集型企业，如何通过知识图谱连接专利文档、技术规格、测试报告和项目依赖关系，加速技术复用，并清晰定位技术瓶颈。 4. 专家发现与内部知识协作：设计基于员工技能、项目参与度和文档贡献度的知识网络，实现高效的内部专家快速定位与知识共享机制。第四章：知识图谱的生命周期管理与可持续运营一个静态的知识图谱很快就会过时。本章关注知识图谱的动态更新、质量保障和持续演进机制。实时知识注入管道（ETL/ELT for Graph）：设计确保新数据、新事件能够快速、准确地融入现有知识图谱的自动化流程，包括增量更新策略和冲突解决机制。知识质量评估与度量：定义企业级知识图谱的准确性、完整性、一致性和时效性的关键绩效指标（KPIs），并提供定性和定量的评估工具。人机协同的知识治理：强调知识图谱的维护需要领域专家（Human-in-the-Loop）的持续介入。设计高效的用户界面和反馈机制，使用户能够轻松地验证、修正或补充图谱中的知识。第五章：面向未来的融合技术栈：知识图谱与其他AI技术的协同本书展望了知识图谱与其他新兴技术的深度融合趋势。知识增强的检索增强生成（RAG）：探讨如何利用知识图谱的结构化推理能力，为大型语言模型（LLMs）提供准确、可溯源的知识基础，解决LLMs的“幻觉”问题，并实现更深层次的问答和摘要生成。图神经网络（GNNs）的应用：介绍如何利用GNNs在知识图谱上进行链接预测、节点分类等高级任务，以解决传统知识推理方法难以处理的复杂模式匹配问题。目标读者：企业数据架构师、数据治理专家、业务智能分析师、对知识工程和AI决策支持感兴趣的技术管理者。本书不提供现成的、通用的“大数据库管理软件”操作指南，而是致力于提供构建和运营企业级、业务驱动的知识驱动决策引擎的方法论与工程实践。它侧重于理解数据之间的“关系”和“意义”，而非单纯的数据量和存储效率。

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。主要研究方向為資料庫、大數據處理、雲端運算、CPS系統等。擔任了包括資料庫領域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家。

图书目录

第1 篇大數據管理系統基礎

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 章大數據管理系統架構
2.1 大數據管理系統不能採用單一架構
2.1.1 大數據的5V 特徵
2.1.2 關聯資料庫系統架構的缺陷
2.2 基於Hadoop 生態系統的大數據管理系統架構
2.2.1 Hadoop 簡介
2.2.2 HDFS 分散式文件系統
2.2.3 MapReduce 資料處理系統
2.3 面向領域的大數據管理系統
2.3.1 什麼是面向領域的大數據管理系統
2.3.2 面向領域的大數據管理系統架構
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 典型系統
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 典型系統
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 典型系統
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 典型系統
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 典型系統
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 篇大數據管理系統實現技術

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 分散式文件系統
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 系統概述
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 的多表連接技術
6.2 大數據串流處理技術
6.2.1 系統設計動機與需求
6.2.2 MillWheel 程式模型
6.2.3 MillWheel 程式設計介面
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 大圖處理系統
6.3.2 系統實現
6.3.3 GRAPE 大圖處理系統
6.4 混合大數據處理技術
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 系統實現
7.2 基於時間戳的交易技術
7.2.1 Spanner 交易簡介
7.2.2 TrueTime 應用介面
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 分散式系統中的日誌
8.3 Kafka 系統簡介
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 篇面向領域應用的大數據管理系統

第9 章面向決策支持的雲展大數據倉儲系統
9.1 決策支持簡介
9.2 雲展大數據倉儲系統架構
9.2.1 雲展大數據倉儲系統總覽
9.2.2 SINGA 分散式深度學習平臺
9.2.3 CDAS 衆包資料分析系統
9.3 應用實例
9.3.1 簡介
9.3.2 綜合醫療分析系統架構
9.3.3 聯合患者檔案
9.3.4 案例分析：患者返院預測
參考文獻

第10 章面向大規模軌跡資料的分析系統TrajBase
10.1 軌跡資料處理系統簡介
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系統
10.1.3 分散式多維資料處理系統
10.1.4 分散式時空資料處理系統
10.2 軌跡概念介紹
10.3 TrajBase 系統架構
10.4 軌跡資料處理技術
10.4.1 軌跡資料表達技術
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系統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 系統架構
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

图书序言

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

本書分類：專業/教科書/政府出版品> 電機資訊類> 資訊

图书试读

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了人們生活的各種層面。如今，從在家購物到出門叫車，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出發，對大數據管理技術的起源和發展進行了全面介紹，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，對大數據應用系統進行了全面分析。

　　本書採取理論與實踐並重的方式介紹大數據管理技術。在理論層面，力求覆蓋面廣，涵蓋大數據管理技術的所有重要分支。在具體技術層面，力求深入淺出，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，可以透過書中列出的引文，從原始文獻中擷取相關資訊。在實踐層面，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系統。希望這樣的安排，能夠滿足不同層面的讀者對大數據管理技術的研習需求。

　　本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理系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了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系統開發時提供借鑒。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最近這幾年，各種新名詞、新框架層出不窮，什麼雲端原生、微服務架構，搞得人眼花撩亂。當我看到《大數據管理系統》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，如果它只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」——面對海量數據，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向哪些更自動化、更智慧的方向發展，例如結合 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，管理系統的最終目的，是為了讓系統能夠自我進化，減少人為干預的錯誤和盲點，這才是真正高效能管理的標誌。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據管理系統》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「管理系統」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系統，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出身的人也能看得懂，才是王道啊。如果能提供一些不同產業的導入實例，那就更讚了，畢竟每個行業對數據的需求和痛點都不一樣嘛！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這本《大數據管理系統》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向營運企劃這一塊。我更在乎的是，當我們把所有零散的數據都集中起來、管理好了之後，它能為我們的決策帶來什麼樣的革命性改變？我們現在面臨的困境常常是，手上明明有各種報表、各種儀表板，但它們給的資訊往往是孤立的，很難描繪出客戶完整的樣貌，更別說預測未來的市場走向了。如果這本書能深入探討如何利用這個「管理系統」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」的層面，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，那也只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☆☆☆☆☆

從設計的角度來看待這本《大數據管理系統》，我會很注意它在「使用者體驗」和「系統架構韌性」之間的平衡點。一個好的管理系統，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——無論是數據科學家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出具有高度彈性（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才發現系統瀕臨崩潰。此外，我非常重視數據的「血緣關係」（Data Lineage）追蹤能力。如果一個報表裡的數字出了錯，我們能不能透過這個管理系統，快速回溯到源頭，確認是哪一步驟出了問題？這種透明度和可追溯性，是建立信任感的基石。如果這本書能在系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，那它就超越了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☆☆☆☆☆

說真的，市面上介紹大數據的書，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《大數據管理系統》在「系統」這個詞上，有沒有什麼獨到的見解？是不是涵蓋了從數據採集、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系統的導入，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困難。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了十年的舊報表，轉而信任這個全新的中央系統，這類型的實戰經驗分享，遠比純理論要來得有份量。畢竟，數據管理不只是 IT 部門的事，它是整個企業文化的重塑工程。