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本书全面阐述了大数据的内涵与特征、体系架构以及所涉及关键技术。全书共分7章，内容包括大数据概论、大数据存储、大数据处理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用和大数据发展趋势与展望，每章内容都与主流技术和典型案例紧密结合，以便读者对大数据及其关键技术有更好的了解和掌握。本书适合作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机、软

本书提出了对二阶平稳过程建模理论的论述，对于工程和应用科学也具有重要意义。关于平稳过程的处理在全书开头，这是一个有悠久历史的基础性问题，始于上世纪40年代柯尔莫戈洛夫、维纳等的工作。通过现代数字计算机，关于滤波与平稳随机信号与系统建模也得到了研究和解决，这始于上世纪60年代早期卡尔曼的基础性工作。本书提供了基于希尔伯特

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人文社会科学和自然科学研究过程中积累了大量的研究数据，这些数据如何管理、共享、出版和引证？如何再次利用他人的数据？过程中牵涉到哪些知识产权？本书的几位作者不仅熟悉全球尤其欧美的研究数据管理的实践应用，而且在英国数据档案馆拥有多年数据相关专业工作的管理与实践经验，他们在本书中将多年积累的**数据管理实践建议、指导和培训倾

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本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构

大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点，数据科学与计算技术也是最新的前沿领域，其中，大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍，重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce，图并行计算，交互式处理，流计算，内存计算等

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