本书是一本将大数据基本理论与基本应用有机结合的教材,遵循定义—特征—技术流程—典型案例分析的逻辑,抽丝剥茧,由易到难,有助于读者理解和掌握大数据技术。 本书的一大亮点是每章都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外,本书注重启发式的学习策略,便于读者理解和掌握。全书各章均附有实际应用案例与关键词注释,方便读者查阅和自学,同时配备了相应的习题。 本书可以作为普通高校大数据技术的基础教材,也可以作为职业培训教育及相关技术人员的参考用书。

第1章大数据概论 1.1大数据技术概述 1.1.1大数据的基本概念 1.1.2IT产业的发展简史 1.1.3大数据的来源 1.1.4大数据产生的三个发展阶段 1.1.5大数据的特点 1.1.6大数据处理流程 1.1.7大数据的数据格式特性 1.1.8大数据的特征 1.1.9大数据的应用领域 1.2大数据时代的新理念 1.3大数据的整体技术和关键技术 1.4大数据分析的五种典型工具简介 1.5大数据未来发展趋势 1.5.1数据资源化 1.5.2大数据隐私和**问题 本章小结 习题1 第2章大数据采集 2.1大数据生命周期概述 2.1.1生命周期理论 2.1.2大数据应用的生命周期 2.1.3医学大数据应用的生命周期 2.2大数据采集与预处理 2.2.1大数据的采集 2.2.2大数据的预处理 2.3医学大数据采集的实现 2.3.1医学大数据的数据来源 2.3.2医学大数据采集的方法 2.3.3网络爬虫采集案例 本章小结 习题2 第3章大数据分析 3.1大数据分析简介 3.1.1大数据的分类与存储方式 3.1.2大数据分析概述 3.1.3大数据分析的研究方向 3.2大数据分析处理系统 3.2.1批量数据及处理系统 3.2.2流式数据及处理系统 3.2.3交互式数据及处理系统 3.2.4图数据及处理系统 3.3大数据分析在医学领域的应用 3.3.1智能健康管理 3.3.2智能医学影像分析 3.3.3智能临床决策 本章小结 习题3 第4章Hadoop 4.1Hadoop简介 4.1.1Hadoop的概念及核心组成 4.1.2Hadoop的数据处理流程 4.2Hadoop的功能 4.3Hadoop的实现方法 4.3.1Hadoop环境配置 4.3.2HDFS操作命令 4.3.3Hadoop操作实例 4.4Hadoop在医学领域的应用 4.4.1Hadoop在医学领域的应用场景 4.4.2使用Java语言开发Hadoop医学病例数据统计 本章小结 习题4 第5章Spark 5.1Spark平台 5.1.1Spark简介 5.1.2Spark发展 5.1.3Spark的优点 5.1.4Spark速度比Hadoop快的原因 5.2Spark生态系统 5.2.1底层的群集管理器和数据管理器 5.2.2中间层的Spark Runtime 5.2.3高层的应用模块 5.3Spark的实现方法 5.3.1Spark环境配置 5.3.2Spark操作实例 5.4Spark在医学领域的应用 5.4.1Spark在医学领域的应用场景 5.4.2使用Scala语言开发Spark医学应用程序 本章小结 习题5 第6章NoSQL概论 6.1NoSQL概述 6.1.1概念及特点 6.1.2NoSQL技术的基本原则 6.2NoSQL的类型 6.2.1键值存储 6.2.2列存储 6.2.3文档存储 6.2.4图形存储 6.3典型工具及医学应用 6.3.1典型工具 6.3.2医学应用案例 本章小结 习题6 第7章云计算与大数据 7.1云计算 7.1.1云计算简介 7.1.2云计算基本特征 7.1.3云计算服务模式 7.1.4云计算部署模式 7.1.5云计算与大数据的关系 7.2云计算核心技术 7.2.1虚拟化技术 7.2.2分布式数据存储技术 7.2.3资源池化技术 7.2.4大规模数据处理技术 7.3云计算在医学领域的应用 7.3.1**云 7.3.2移动**健康服务云 7.3.3医学科研分析服务云 本章小结 习题7 第8章数据仓库Hive 8.1数据仓库概述 8.1.1数据仓库的定义 8.1.2数据仓库与操作数据库 8.1.3数据仓库的架构 8.1.4传统数据仓库的问题 8.2数据仓库Hive简介 8.3Hive数据类型 8.3.1基本类型 8.3.2复杂类型 8.4HiveQL: 数据定义与操作 8.4.1Hive创建数据库 8.4.2Hive删除数据库 8.4.3Hive创建表 8.4.4Hive加载数据 8.4.5Hive修改表 8.4.6Hive删除表 8.4.7Hive分区 8.4.8导出数据 8.4.9Hive外部表 8.5HiveQL: 查询 8.5.1SELECT…FROM语句 8.5.2使用列值进行计算 8.5.3SELECT…WHERE语句 8.5.4GROUP BY语句 本章小结 习题8 第9章大数据可视化 9.1大数据可视化概述 9.1.1什么是大数据可视化 9.1.2大数据可视化的特点 9.1.3大数据可视化的主要技术 9.1.4大数据可视化的具体流程 9.2大数据可视化工具 9.2.1大数据可视化工具概述 9.2.2常见的可视化软件简介 9.3医学大数据可视化案例 9.3.1大数据魔镜制作艾滋病死亡人数柱状图 9.3.2Tableau制作新冠疫情地图 本章小结 习题9 第10章大数据** 10.1大数据**概论 10.1.1大数据**与挑战 10.1.2理解大数据信息** 10.1.3大数据隐私保护 10.2大数据Hadoop平台的**机制 10.2.1Hadoop平台的基本**机制 10.2.2HDFS**机制 10.2.3MapReduce**机制 10.2.4Hadoop相关组件的**机制 10.3大数据个人隐私保护 10.3.1身份匿名、属性匿名 10.3.2位置轨迹隐私保护 10.3.3面向数据发布的个人隐私保护 10.4大数据**相关技术 10.4.1基于大数据的**威胁发现技术 10.4.2认证授权技术 10.4.3访问控制技术 10.4.4大数据数据加密技术 10.4.5大数据**技术 10.5大数据**相关案例分析 本章小结 习题10 第11章大数据应用案例分析(**领域) 11.1大数据在临床领域的应用 11.1.1基于大数据的比较效果研究 11.1.2基于大数据的临床决策系统 11.1.3**数据透明化 11.1.4病人的远程监控 11.1.5基于大数据的电子病历分析 11.2大数据在医药支付领域的应用 11.2.1基于大数据的多种自动化系统 11.2.2基于大数据和卫生经济学的定价计划 11.3大数据在**研发领域的应用 11.3.1基于大数据的预测建模 11.3.2临床试验及其数据分析 11.3.3基于大数据的个性化** 11.3.4基于大数据的疾病模式分析 11.4大数据在**商业模式方面的应用 11.4.1基于大数据的患者临床记录和**保险数据集 11.4.2基于大数据的网络平台和社区 11.5大数据在公共健康领域的应用 本章小结 习题11