具体描述
当下，大数据是一个热门的话题，很多领域的学者，从不同的角度进行了深入的讨论。本书从大数据的历史、内涵、哲学和技术四个角度，全面解析大数据，让读者对大数据有更深入的了解。
全书共11章，大致分为4块：第1-3章主要漫谈了大数据的有趣的历史，包括数据的启蒙、信息载体的演变和数据管理的发展脉络。第4-6章主要聊聊大数据的内涵，包括大数据与哲学及第四科学范式的关联。第7-9张是大数据的杂谈，包括大数据的用途、可能面临的陷阱以及通过小故事对大数据进行一些烦死，第10-11章主要涉及大数据的技术，包括100余篇大数据论文的漫读及Hadoop的初级实战篇。
图书结构完整，行文幽默，并以图文并茂、通俗易懂的方式力图让读者心有余地品味大数据。图书援引了数以百计大家牛人的观点，或褒或贬，高手过招，精彩纷呈，是一本不容读者错过的大数据图书。
作者简介
本书由河南工业大学信息科学与工程学院教师、郑州埃文计算机科技有限公司高级顾问张玉宏著。
目录信息
序 在路上，学而时习之/张玉宏
第一章 大数据简史漫谈之一——数字的来源及数据思维的发展
1.1 人类的“数觉”与计数系统
1.2 关于二进制的一点讨论
1.3 数字的诞生与广泛应用的匹配法
1.4 数学的“问世”与“算法”的祖师爷
1.5 文字的“出炉”与罗马语言的来历
1.6 古代的数据保存之道与文言文的“无奈”精简
1.7 古代的“数据中心”——图书馆
1.8 古代计算工具的诞生及其演变
1.9 统计学诞生——数据思维的渐起
1.10 美国式的人口普查——大数据催生新技术
1.11 中国式的人口统计与数目字管理
1.12 本章小结与思考
第二章 大数据简史漫谈之二——近代存储体系发展中的那些人和事
2.1 数据复制与传播中的问题及解决方案
2.2 影响人类发展进程的几次能源革命
2.3 不能遗忘的电气时代的传奇——特斯拉
2.4 霍尔瑞斯的穿孔卡
2.5 现代通用计算机的奠基者——图灵和冯•诺伊曼
2.6 波弗劳姆的磁带发明
2.7 华人王安电脑的磁芯存储器
2.8 IBM 的传奇磁存储世界
2.9 网络存储世界的兴起
2.10 本章小结与思考
第三章 大数据简史漫谈之三——数据库的发展与大数据的兴起
3.1 近代“数据中心”之梦殇
3.2“穷”则思变之网状数据库
3.3 浓墨重彩之关系数据库
3.4 突破数据共享封锁线的领头人
3.5 高手对决的数据仓库领域两侠客
3.6 向非结构化进发的数据大趋势
3.7 大数据术语的历史渊源
3.8 现代大数据的诞生
3.9 在混沌和秩序转化中螺旋上升
3.10本章小结与思考
第四章 大数据的内涵
4.1 从数据、信息到知识、智慧的飞跃
4.2 大数据的多版本定义
4.3 大数据——新时代的生产资料
4.4 信息（数据）化、第二经济与数据思维的转变
4.5 大数据——来自学术界的青睐
4.6 大数据——来自政府层面的重视
4.7 大数据——来自工商业的热捧
4.8 大数据内涵——“岂止于大”
4.8.1 大数据之“大”有不同（Volume）
4.8.2 大数据之唯“快”不破（Velocity）
4.8.3 大数据之五彩缤纷（Variety）
4.8.4 大数据之价“值”无限（Value）
4.8.5 包括但不限于 4V
4.9 本章小结与思考
第五章 大数据时代的一点哲学思考
5.1 哲学与科学的关系——为什么计算机专业博士也发个哲学文凭（Ph.D）
5.2 大、小数据的“质”不同
5.3 大数据的数理哲学基础——同构关系
5.4 大数据认识主体的变化——“替人消灾”式的认识能免责吗
5.5 波普尔的世界 3——秦始皇的长生梦，找错了空间
5.6 大数据认识对象的变化——提升普罗大众的权重 ：“长尾理论”
5.7 认识论对大数据研究的指导意义
5.7.1 科学始于观察——证实主义
5.7.2 证实主义的困顿——来自波普尔的批判
5.7.3 科学始于问题——波普尔的贡献
5.7.4 科学始于数据——大数据时代的科学转机与思考
5.7.5 大数据的悲观思潮
5.8 本章小结与思考
第六章 大数据研究的第四范式
6.1 谷歌公司的“不务正业”
6.2 塞吉•布林的“秘密”病情
6.3 布林病情的“治疗”方案
6.4 詹姆斯•格雷的科学第四范式
6.5 科学研究的其他三个范式
6.6 本章小结与思考
第七章 大数据，大有为
7.1 洞察带来价值
7.2 案例 1 ：谷歌是如何“越俎代庖”地预测流感的
7.2.1 流感治疗网络化
7.2.2“无意间”生产的搜索数据
7.2.3 谷歌工程师们的杰作——流感预测趋势（GFT）
7.2.4 谷歌的“越俎代庖”为何成功
7.2.5 案例小结 ：数据、模型与理论
7.3 案例 2 ：“全数据”是如何为叶诗文抱不平的
7.3.1 叶诗文事件的新闻背景
7.3.2 什么是性能分析法
7.3.3 质疑的合理性在哪里
7.3.4“大数据 = 全数据”的威力——为叶诗文抱不平
7.3.5 案例小结
7.4 案例 3 ：大数据是如何对抗癌症的
7.4.1 癌症大数据的特征是什么
7.4.2 癌症从哪里来
7.4.3 大数据用之于癌症斗争，挑战何在
7.4.4 癌症诊疗的基础大数据——获取难
7.4.5 数据化带来的颠覆式医疗——执行难
7.4.6 哪些机构在用大数据对抗癌症
7.4.7 癌症大数据的重要源头——基因组数据
7.4.8 大数据对抗癌症，前景如何
7.4.9 案例小结
7.5 更多大数据应用案例
7.6 本章小结与思考
第八章 大数据之坑与小数据之美
8.1 引子——哪个 V 才是大数据最重要的特征
8.1.1“大”有不同——Volume（大量）
8.1.2 数据共征——Velocity（快速）与 Value（价值）
8.1.3 五彩缤“纷”——Variety（多样）
8.2 大数据的力量与陷阱
8.2.1 大数据的力量
8.2.2 大数据的陷阱
8.2.3 今日王谢堂前燕，暂未飞入百姓家——大数据还没那么普及
8.2.4 你若安好，便是晴天——小数据之美
8.3 本章小结与思考
第九章 12 个小故事，思考大数据
9.1 故事 1 ：大数据都是骗人的啊——大数据预测得准吗
9.2 故事 2 ：颠簸的街道——对不起，“n=all”只是一个幻觉
9.3 故事 3 ：醉汉路灯下找钥匙——大数据的研究方法可笑吗
9.4 故事 4 ：园中有金不在金——大数据的价值
9.5 故事 5 ：盖洛普抽样的成功——大小之争，“大”数据一定胜过小抽样吗
9.6 故事 6 ：点球成金——数据流 PK 球探，谁更重要
9.7 故事 7 ：啤酒和尿布——经典故事是伪造的，你知道吗
9.8 故事 8 ：谷歌流感预测——预测是如何失效的
9.9 故事 9 ：Target 超市预测女孩怀孕——“大数据”智慧，还是愚蠢
9.10 故事 10 ：你的一夜情我知道——大数据的隐私之痛
9.11 故事 11 ：大数据，无须惧——比萨店员更能知道顾客所有的信息吗.
9.12 故事 12 ：扑朔离迷的“因果关系”——苏格拉底的“诡辩术”
9.13 本章小结与思考
第十章 大数据技术漫谈——需要读懂的 100 篇大数据文献
10.1 大数据价值的实现
10.2 大数据分析的关键架构层
10.3 架构的演进
10.4 几个重要的概念
10.5 文件系统层
10.6 数据存储层
10.7 资源管理器层（ResourceManagers）
10.8 调度器（Schedulers）
10.9 协调器（Coordination）
10.10 计算框架（ComputationalFrameworks）
10.11 数据分析层（DataAnalysis）
10.12 数据集成层（DataIntegration）
10.13 操作框架层（OperationalFrameworks）
10.14 本章小结与思考
第十一章 牛刀小试之 Hadoop 实战
11.1 什么是 Hadoop
11.2 Hadoop 发展历程
11.3 Hadoop 集群服务器的安装与配置
11.3.1 安装 CentOS7
11.3.2 配置 Java 环境
11.3.3 启动和配置 SSH 服务
11.3.4 安装 Hadoop
11.3.5 启动 Hadoop
11.4 运行 HelloWorld 版 Hadoop 程序——WordCount
11.5 全分布模式下的 Hadoop 集群构建
11.5.1 Linux 以运行等级 3 启动
11.5.2 在 Windows 和 MacOS 环境下克隆虚拟机
11.5.3 设置静态 IP 地址
11.5.4 修改 hosts 文件
11.5.5 虚拟机的同步配置
11.5.6 SSH 的免密码登录
11.5.7 全分布模式下安装 Hadoop
11.5.8 同步配置文件
11.5.9 创建所需目录
11.5.10 关闭防火墙
11.5.11 格式化文件系统
11.5.12 启动 Hadoop 守护进程
11.5.13 验证全分布模式
11.5.14 默认配置文件所在位置
11.5.15 关闭 Hadoop
11.5.16 Hadoop 的运行错误查找
11.6 WordCount 代码详解
11.6.1 MapReduce 编程模型
11.6.2 WordCount 的 MapReduce 处理流程
11.6.3 WordCount 源码解读
11.7 本章小结与思考
后 记
· · · · · · (收起)
读后感
因为自己是信院的学生，对大数据一开始并不太了解，但是偶然的机会了解到大数据这门课，然后在网上搜到了张玉宏博士所著的《品味大数据》这本书。这本书分为十一章，书中有很多插图和小故事，与所讲内容很契合，既有趣又新颖，一点也不死板。且文章每一章末，都有作者的小结，...
大数据这个词时下被炒的热火朝天，作为一个IT行业的在校生，自然免不了对此产生强大的好奇心，在当当浏览了众多书后，我最终买回来了《品味大数据》这本书。（其实是因为打五折，便宜，嘿嘿） 在我看来，本书具有一种“特殊的魔力”。初看封面，是作者对于读者的发问：“大...
用户评价
这本书的语言风格简直是一股清流，完全没有那种高高在上、故作深奥的学究气。它更像是邻家那位博学多才的朋友，用最接地气的方式，跟你娓娓道来那些复杂的技术原理。我特别喜欢作者在解释复杂算法时所采用的类比，生动形象，让人一下子就能抓住核心思想，完全不用在那些冗长的数学公式里挣扎。比如，他用一个简单的市场供需模型来解释预测性分析的精髓，我当时就拍案叫绝。对于我们这些非技术背景的管理者来说，这本书提供了一条完美的捷径，让我们能够快速跟上技术变革的步伐，用业务的语言去理解数据的潜力。更值得称赞的是，书中对云计算和边缘计算在大数据生态中所扮演角色的论述，视野非常开阔，紧扣行业前沿。它不仅仅关注“现在能做什么”，更重要的是指明了“未来会如何演变”，这种前瞻性是很多同类书籍所不具备的。
这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何从海量数据中提取出有价值的洞察感到困惑，这本书简直是点亮了我前行的灯塔。作者的叙述方式极其生动，仿佛一位经验丰富的向导，带着你一步步深入数据世界的腹地。我特别欣赏其中关于数据清洗和预处理的章节，那些看似枯燥的步骤，在作者笔下变得像解谜一样引人入胜。他没有仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量实际案例，让我清晰地看到了理论如何转化为生产力。比如，书中分析零售业客户行为模式的那一部分，让我茅塞顿开，原来那些看似随机的购买行为背后，竟然隐藏着如此清晰的逻辑和规律。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接收数据，而是主动地去驾驭数据，这是一种质的飞跃。更棒的是，作者对新兴的数据可视化工具的介绍也极其到位，那些图表和模型的展示，让原本抽象的概念瞬间变得具象化，极大地提升了我的工作效率和报告的说服力。我强烈推荐给所有在数据洪流中感到迷失的专业人士，它会给你一个稳固的立足点。
说实话，我抱着一种半信半疑的态度开始阅读这本著作的，毕竟市面上关于“大数据”的书籍汗牛充栋，大多是概念的堆砌，缺乏实质性的干货。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它的深度和广度令人印象深刻，尤其是在探讨大数据带来的伦理和社会影响的部分，作者展现出了一种罕见的批判性思维。他没有一味地赞颂技术的力量，而是深入剖析了数据隐私、算法偏见等尖锐问题，这让我对这个领域有了更成熟、更负责任的理解。我尤其欣赏他对“数据素养”的强调，这不仅仅是技术层面的技能，更是一种新的思维方式，一种需要终身培养的认知能力。书中对几种主流分析框架的对比分析，做得尤为精彩，那些细微的优劣势差异，普通读者可能很难察觉，但对于我们这些需要做决策的人来说，却是至关重要的参考依据。读完这本书，我感觉自己的知识体系被系统性地重塑了，不再是零散的知识点，而是一个完整的、有机的整体。
初翻此书，我的第一印象是：排版精美，设计考究。但真正让我沉浸其中的，是其对“数据治理”这一核心环节的深度挖掘。我之前总觉得数据治理是IT部门的“脏活累活”，枯燥且收效慢，但这本书让我看到了它在企业战略层面的巨大价值。作者详细阐述了如何通过建立有效的元数据管理体系，将分散在各个部门的数据孤岛连接起来，实现真正的企业级数据共享和协同。书中提供的流程图和责任矩阵模板，简直是即拿即用的宝藏。我立刻将其中关于数据质量审计的部分应用到了我们部门的数据资产盘点中，效果立竿见影。这本书的厉害之处在于，它将宏观的战略愿景和微观的操作细节完美地结合在一起，既有“道”的指引，又不乏“术”的支撑。它让我意识到，没有扎实的治理基础，再先进的分析工具也只是空中楼阁。
这本书给我的感觉是，它是一部充满激情的“行动指南”，而非一本冰冷的教科书。作者在每一章的结尾都设置了“实践挑战”环节，这些挑战不是那种虚无缥缈的思考题，而是非常贴合实际工作场景的迷你项目。我尝试完成其中关于时间序列数据异常检测的那一章练习后，不仅巩固了所学知识，还发现了一个我们系统中长期存在的、尚未被发现的数据波动模式。这种即时反馈的学习机制，极大地增强了我的学习动力。此外，作者对如何构建跨职能数据团队的建议也极其实用，他强调了沟通和文化构建的重要性，这常常是技术项目失败的关键因素。这本书真正做到了“授人以渔”，它教给我的不仅仅是分析的技巧，更是一种解决复杂商业问题的系统性思维框架。我期待着能把书中的理念，更深入地融入到我日常的工作流程中去。
大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。很不错的书，帮助有需要的人了解大数据时代，书中分析细致，举例论证，对例子的分析见解很独到，对读者有启发作用，对我们了解当下这个大数据时代有很大的帮助，同时可以拓宽我们的视野，挺值得推荐。
品味大数据书中例子妙趣横生，配图页相当有意思，甚至还有涉及运用的章节，看后受益匪浅。。作者以轻松写意的笔调将相介绍了大数据这一枯燥严肃的技术话题，对于人文社科背景的阅读者来说，很容易轻松愉悦地接受。
本书幽默风趣，通过小故事的讲解使内容简单易懂，图文并茂，富有内涵，适合所有有兴趣了解大数据的读者，是本值得一读的好书。
这本书结构完整，行文幽默，并以图文并茂、通俗易懂的方式力图让读者心有余地品味大数据。图书援引了数以百计大家牛人的观点，高手过招，非常精彩呀，是一本不容不容错过的好书。
大数据是一个很热门的话题，当下的人都在进行着深入的讨论，书中从历史、内涵、哲学和技术四个角度，全面解析大数据，让我有眼前一亮的感觉，也让我很快的掌握了大数据的知识，真的很谢谢这本书。
