云計(jì)算中的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng)闡述了物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的最新技術(shù)進(jìn)展和應(yīng)用案例。首先從物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的定義入手，分析物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)。其次對物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算分別做了深入解析，列舉了它們的關(guān)鍵技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)研究進(jìn)展、已應(yīng)用場景和各種工業(yè)解決方案。最后詳細(xì)分析了物云結(jié)合的關(guān)鍵需求，研究了相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)并對物云結(jié)合的案例和方案進(jìn)行了深入討論。

目錄
推薦序
前言
第1章緒論
1.1從云計(jì)算到大數(shù)據(jù)
1.2大數(shù)據(jù)的定義與特征
1.2.1海量
1.2.2多樣性
1.2.3速度
1.2.4價(jià)值
1.3大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系
1.3.1數(shù)據(jù)采集
1.3.2數(shù)據(jù)存儲
1.3.3數(shù)據(jù)處理
1.3.4數(shù)據(jù)挖掘
1.3.5數(shù)據(jù)可視化展示
1.3.6大數(shù)據(jù)隱私安全
1.4小結(jié)
第2章大數(shù)據(jù)存儲
2.1非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2.1.1分布式文件系統(tǒng)
2.1.2對象存儲系統(tǒng)
2.2 （半）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2.2.1 NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
2.2.2分析型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
第3章大數(shù)據(jù)處理
3.1 概述
3.2離線數(shù)據(jù)處理
3.2.1 MapReduce（Hadoop 0.20.2）
3.2 2 Pregel
3.2.3 Dryad
3.3實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理
3.3.1 Storm
3.3.2 S4
第4章大數(shù)據(jù)挖掘
4.1并行數(shù)據(jù)挖掘
4.1.1 概述
4.1.2系統(tǒng)架構(gòu)
4.1.3關(guān)鍵技術(shù)
4.2搜索引擎技術(shù)
4.2.1概述
4.2.2系統(tǒng)架構(gòu)
4.2.3關(guān)鍵技術(shù)
4.3推薦引擎技術(shù)
4.3.1概述
4.3.2系統(tǒng)架構(gòu)
4.3.3關(guān)鍵技術(shù)
4.4社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)
4.4.1概述
4.4.2理論框架
4.4.3關(guān)鍵技術(shù)
第5章 數(shù)據(jù)可視化
5.1 概述
5.2數(shù)據(jù)模型與可視化展現(xiàn)形式
5.2.1基本數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)方式
5.2.2數(shù)據(jù)模型與常見可視化展現(xiàn)形式
5.3數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
5.4數(shù)據(jù)可視化案例——互聯(lián)網(wǎng)地圖
5.5可視化即服務(wù)
第6章大數(shù)據(jù)應(yīng)用
6.1大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值
6.2大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景
6.2.1企業(yè)大數(shù)據(jù)
6.2.2電信大數(shù)據(jù)
6.2.3物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)
6.3大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
6.3.1應(yīng)用商店推薦系統(tǒng)
6.3.2 WAP用戶畫像
結(jié)語
參考文獻(xiàn)