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  • 大数据时代网络研究李海涛 书计算机与网络书籍
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    • 作者: 李海涛著
    • 出版社: 中国农业出版社
    • 出版时间:2021-09
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    • 作者: 李海涛著
    • 出版社:中国农业出版社
    • 出版时间:2021-09
    • 开本:16开
    • ISBN:9787109287877
    • 出版周期:旬刊
    • 版权提供:中国农业出版社

    基本信息
     
    书名:  大数据时代网络研究
    作者:  李海涛著
    出版社:  中国农业出版社
    出版日期:  2021-09-01
    版次:  1版1次
    ISBN:  9787109287877
    市场价:  68.0
    目录
     

    章大数据与网络

    节大数据概述

    节网络概述

    第三节大数据动态

    章大数据时代的威胁与需求

    节大数据威胁

    节大数据需求

    第三章大数据与云计算

    节云计算概述

    节国内外云计算组织现状

    第三节大数据与云计算的相关技术

    第四章大数据保障技术及其实践

    节大数据保障技术

    节大数据保障实践

    第五章大数据应用技术及其实践·

    节大数据应用技术

    节大数据应用实践

    第六章基于云计算的大数据应用

    节基于云计算的物联网

    节基于云计算的智慧城市

    第七章大数据时代网络展望

    节大数据时代网络发展趋势

    节大数据时代网络的建议

    参考文献

    内容介绍
     
    在大数据环境下,网络的需求正在发生改变,从数据采集、数据整合、数据提炼、数据挖掘到数据发布,这程已经形的完整链条。本书从“网络”的角度出发,讲述了大数据的时代背景、特征、内涵以及大数据带来的机遇与挑战,并集中探讨了大数据时代的热问题,对大数据时代下的网络问题进行了深入分析。在此基础上,本书引出了大数据的关键技术及其应用实践,帮助读者了解大数据的基本内容、核心技术与使用机制,旨在为提高我国大数据网络技术水平提供理论上的指导。
    在线试读
     

    章大数据与网络

    节大数据概述

    一、大数据的定义与特征

    来,由于社会信息化和网络化的发展,大数据引起了人们的极大关注。“大数据”一词越来越多地被人们提及,并且深入到日常生活的诸多领域,在许多行业发挥着重要作用。大数据的发展异常迅猛,但关于大数据是什么,目前仍存在多种不同的理解和定义。

    (一)定义

    的定义:大数据(Bigdata),或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理,并整理成为人类所能解读的信息。

    互联网数据中心(Inter Data Center,IDC)的定义:满足4V、即种类(Variety)、流量(Velocity)、容量(Volume)、价值(Value)、即种类多、流量大、容量大、价值高的数据称为大数据。

    麦肯锡的定义:大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。该定义有两方面内涵:一是符合大数据标准的数据集大小是变化的,会随着时间推移、技术进步而增长;二是不同部门符含大数据标准的数据集大小会存在差别。

    甲骨文(Oracle)的定义:大数据通常是指以下类型的数据。①传统金业数据括客户关系管理(Client Relationship Management,CRM)系统中的客户信息、事务企业资源计划(Enterprise Resouree Planning,ERP)数据、网店交易账数据等。②机器生成的数据或传感器数据括呼叫详情记录(Calling Detail Records,CDR)、Web日志、智能仪表、制造传感器、设备日志(常称为数字信息)、交易系统数据等。③社奕数据括客户反馈、推特(Twitter)等博客网站,脸书5(Facebook)等社交媒休平台。

    顾能公司(Gartner)的定义:大数据是需要新处理核式才能决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    大数据是一个宽泛的概念,上面几个定义无一例外地突出了一个“大”字。因为大数据不仅用来描述大量的数据,还应涵盖处理数据的速度和能力。前面几个定义都是从大数据本身出发,而人们更关心的是大数据能帮助大家干什么。大数据发展的终目标是人们从各种类型的海量数据中快速获得高价值的信息,没有价值或者没有发现其价值的大数据从某种意义上来讲是一种资源浪费。

    (二)特征

    当前,较为统一的认识是来自互联网数据中心(IDC)对大数据的定义含四个基本特征:规模(Volume)、多样(Variety)、高速(Velocity)、价值(Value),即所谓的4V特。

    一是数据规模大。据TechWeb报道:之中,互联网产生的内容可以刻满1.68亿张光盘;发出的邮件有2940亿封之多,相当于美国两年的纸质信件数量;发出的社区帖子达200万个,相当于《时代》杂志770年的文字量;1.72亿人登录Facebook,上传2.5亿张图片,如果都打印出来相当于80座埃菲尔铁塔的高度。截2012年,全球数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃ZB(1024EB=1ZB)级别。据统计,2013年,仅中国产生的数量已经超过了0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年的2倍,相当于2009年全球数量。而这还只是序曲,更大的浪潮在后头。IDC预测,未来几年,全球数据量每隔两年翻一番,2020年将达到35ZB。

    二是数据种类多。数据的多样体现在三个方面。首先,数据来源多,分为社交网络、搜索引擎、传感器数据、通话记录、位置信息等;其次,数据类型多,分为文本、音频、、光谱、图片等;再次,数据格式多,分为结构化数据和非结构化数据,相对于以在便于仔储的以又本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,这些多样的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。如何像处理结构化数据那样,方使、快捷地处理非结构化数据,是信息产业一直以来努力的方向之一。

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