内容简介：
《云计算中的大数据技术与应用/物联网工程研究丛书》系统阐述了物联网、云计算的最新技术进展和应用案例。首先从物联网、云计算的定义入手，分析物联网和云计算面临的挑战。其次对物联网和云计算分别做了深入解析，列举了它们的关键技术、标准研究进展、已应用场景和各种工业解决方案。最后详细分析了物云结合的关键需求，研究了相关的关键技术并对物云结合的案例和方案进行了深入讨论。
目录：
推荐序<br /><br />前言<br /><br />第1章 绪论<br /><br />1．1 从云计算到大数据<br /><br />1．2 大数据的定义与特征<br /><br />1．2．1 海量<br /><br />1．2．2 多样性<br /><br />1．2．3 速度<br /><br />1．2．4 价值<br /><br />1．3 大数据的技术体系<br /><br />1．3．1 数据采集<br /><br />1．3．2 数据存储<br /><br />1．3．3 数据处理<br /><br />1．3．4 数据挖掘<br /><br />1．3．5 数据可视化展示<br /><br />1．3．6 大数据隐私安全<br /><br />1．4 小 结<br /><br />第2章 大数据存储<br /><br />2．1 非结构化数据<br /><br />2．1．1 分布式文件系统<br /><br />2．1．2 对象存储系统<br /><br />2．2 (半)结构化数据<br /><br />2．2．1 NoSQL数据库系统<br /><br />2．2．2 分析型数据库系统<br /><br />第3章 大数据处理<br /><br />3．1 概述<br /><br />3．2 离线数据处理<br /><br />3．2．1 MapReduce(Hadoop 0．20．2)<br /><br />3．2．2 Pregel<br /><br />3．2．3 Dryad<br /><br />3．3 实时数据处理<br /><br />3．3．1 Storm<br /><br />3．3．2 S4<br /><br />第4章 大数据挖掘<br /><br />4．1 并行数据挖掘<br /><br />4．1．1 概述<br /><br />4．1．2 系统架构<br /><br />4．1．3 关键技术<br /><br />4．2 搜索引擎技术<br /><br />4．2．1 概述<br /><br />4．2．2 系统架构<br /><br />4．2．3 关键技术<br /><br />4．3 推荐引擎技术<br /><br />4．3．1 概述<br /><br />4．3．2 系统架构<br /><br />4．3．3 关键技术<br /><br />4．4 社交网络分析技术<br /><br />4．4．1 概述<br /><br />4．4．2 理论框架<br /><br />4．4．3 关键技术<br /><br />第5章 数据可视化<br /><br />5．1 概述<br /><br />5．2 数据模型与可视化展现形式<br /><br />5．2．1 基本数据可视化展现方式<br /><br />5．2．2 数据模型与常见可视化展现形式<br /><br />5．3 数据可视化在大数据中的应用<br /><br />5．4 数据可视化案例――互联网地图<br /><br />5．5 可视化即服务<br /><br />第6章 大数据应用<br /><br />6．1 大数据的潜在价值<br /><br />6．2 大数据的应用场景<br /><br />6．2．1 企业大数据<br /><br />6．2．2 电信大数据<br /><br />6．2．3 物联网大数据<br /><br />6．3 大数据应用案例<br /><br />6．3．1 应用商店推荐系统<br /><br />6．3．2 WAP用户画像<br /><br />结语<br /><br />参考文献
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