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| 編輯推薦： |
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大数据与云计算、可视化技术、数据挖掘技术、系统评价标准；大数据对日常生活中的食、住、行、游、购有哪些影响？大数据在政务、交通、医疗、金融等领域有哪些重大作为？如何造就智慧社会？这本书的两位作者，一位是智慧城市领域专家，一位是大数据领域专家，二位结合各自的专长，共同打造了这本精品力作。工业和信息化部原副部长杨学山、中国工程院院士倪光南倾情作序！中国科学院微电子研究所所长叶甜春、井通网络科技有限公司执行董事兼总经理武源文、雪松控股CIO徐斌、Gartner全球高管合伙人赵光等多位行业专家联合推荐！
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| 內容簡介： |
大数据正在改变人们的生活、社会的运行方式以及各行业的竞争生态，是提升政府治理水平和企业竞争力的核心要素。然而，政府和企业如何才能抓住大数据带来的宝贵机遇，改善公共服务、激发商业创新？推进大数据应用的进程对现有技术框架、管理机制、评价体系又有哪些新的要求？
针对这一系列问题，《大数据与智慧社会》一书做出了系统的回答。《大数据与智慧社会：数据驱动变革、构建未来世界》从全局出发，对大数据的基本内涵进行了系统描述，概括了大数据的前世今生，揭示了其哲学本质；以技术为主线，深刻剖析了大数据的技术框架，预测了大数据的技术发展趋势；理论与实践相结合，形成大数据系统评价标准；选取大数据在生活、政务、交通、医疗、金融领域落地应用的实战案例，进行深入分析和解读，以期为我国的政府治理、经济发展、企业创新提供有效的指导和帮助。
《大数据与智慧社会：数据驱动变革、构建未来世界》适合政府决策者、企业管理者、IT实施者（CTO、CDO、技术人员等）以及高等院校相关专业的师生阅读。
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| 關於作者： |
张克平
江苏省无锡市信息化和无线电管理局局长、北京邮电大学兼职教授、清华大学客座教授、2016中国智慧城市百城会首任执行会长，长期致力于无锡物联网和智慧城市建设并取得突出成绩，曾先后荣获2009年中国创意策划领袖人物2010年中国物联网十大人物2011年中国城市信息化领军人物2011-2012年度推动中国云计算产业发展突出贡献人物2016中国智慧城市建设领军人物等称号，以及2012年中国物联网产业杰出贡献奖2013-2015年中国智慧城市推进杰出贡献奖等奖项。
陈曙东
中科院微电子研究所百人计划研究员、博士生导师，长期从事分布式计算、数据挖掘领域的应用技术研究，主持了多项国家、省部级、欧盟等科技专项，发表学术论文40余篇，拥有专利与软件著作权20多项，入选国家、北京市大数据与云计算领域专家库。
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| 目錄：
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第1章 大数据概述 1
1.1 什么是大数据 2
1.1.1 大数据的定义和特征 2
1.1.2 大数据的发展历程 6
1.1.3 大数据的来源 11
1.2 大数据的哲学本质 12
1.2.1 大数据与世界观 13
1.2.2 大数据与认识论 14
1.2.3 大数据与方法论 15
1.2.4 大数据与价值观 18
1.3 大数据技术框架 19
1.3.1 大数据处理系统综述 19
1.3.2 大数据平台基础 20
1.3.3 大数据存储系统 22
1.3.4 大数据计算模型 23
1.4 大数据发展趋势 26
1.4.1 大数据的技术发展趋势 26
1.4.2 大数据的应用发展趋势 30
第2章 大数据的云计算基础 33
2.1 虚拟化技术 34
2.1.1 虚拟化的概念 34
2.1.2 虚拟化技术分类 35
2.1.3 虚拟化解决方案 36
2.1.4 虚拟化技术与大数据 39
2.2 OpenStack 技术 40
2.2.1 OpenStack 概述 40
2.2.2 OpenStack 历史 41
2.2.3 OpenStack 系统架构 41
2.2.4 OpenStack 的优势和劣势 44
2.2.5 虚拟化与OpenStack 技术比较 46
2.3 IaaS 平台建设 47
2.3.1 IaaS 平台介绍 47
2.3.2 IaaS 云平台的种类 49
2.3.3 IaaS 平台设计 51
2.3.4 IaaS 平台解决方案 53
2.3.5 IaaS 平台搭建 55
第3章 Hadoop 基础组件 57
3.1 Hadoop 概述 58
3.1.1 Hadoop 简介 58
3.1.2 Hadoop 系统架构 59
3.1.3 Hadoop 的优势与不足 60
3.1.4 Hadoop 的适用场景 63
3.1.5 Hadoop 的商业模式 64
3.2 Hadoop 分布式文件系统HDFS 65
3.2.1 HDFS 的设计目标 65
3.2.2 HDFS 的基本架构 67
3.2.3 HDFS 的特点 68
3.2.4 HDFS 的优势与缺点 70
3.3 Hadoop 分布式计算框架MapReduce 72
3.3.1 MapReduce 简介 72
3.3.2 MapReduce 的运行流程 73
3.3.3 MapReduce 与DataFlow 比较 75
3.4 Hadoop 统一资源管理框架YARN 76
3.4.1 YARN 架构简介 76
3.4.2 YARN 架构框架 77
3.4.3 YARN 与旧MapReduce 框架对比 79
3.4.4 YARN 与Mesos 框架对比 79
3.5 Hadoop 分布式集群管理系统ZooKeeper 81
3.5.1 ZooKeeper 简介 81
3.5.2 ZooKeeper 总体架构 82
3.5.3 ZooKeeper 的运行模式 84
3.5.4 ZooKeeper 的设计要点 85
3.5.5 ZooKeeper 的使用 87
第4章 Hadoop 其他常用组件 89
4.1 Hadoop 数据仓库工具Hive 90
4.1.1 Hive 简介 90
4.1.2 Hive 架构设计 91
4.1.3 Hive 部署模式 92
4.1.4 Hive 与关系型数据库比较 94
4.2 Hadoop 分布式数据库HBase 97
4.2.1 HBase 简介 97
4.2.2 HBase 体系架构 97
4.2.3 HBase 性能分析 99
4.2.4 HBase 容错机制 101
4.3 Hadoop 实时流式处理引擎Storm-YARN 102
4.3.1 流式处理概述 102
4.3.2 Storm 简介 103
4.3.3 Storm 架构 105
4.3.4 Storm 与Spark Streaming 比较 106
4.4 Hadoop 交互式查询引擎 Impala 108
4.4.1 Impala 简介 108
4.4.2 Impala 架构分析 109
4.4.3 Impala 与Hive 比较 110
第5章 Spark 内存计算框架 113
5.1 内存计算与Spark 114
5.1.1 内存计算概念 114
5.1.2 内存计算分类 116
5.1.3 Spark 与内存数据处理系统 118
5.2 Spark 概述 119
5.2.1 Spark 架构 119
5.2.2 Spark 的RDD 模型 121
5.2.3 Spark 与Hadoop 的性能对比 121
5.3 Spark 核心组件介绍 122
5.3.1 Spark SQL 122
5.3.2 Spark MLlib 123
5.3.3 Spark GraphX 123
5.3.4 Spark Streaming 124
5.4 Spark 集群管理 125
5.4.1 Spark 部署方式 125
5.4.2 Spark 资源调度 126
5.4.3 Spark 任务调度 127
第6章 大数据可视化技术 129
6.1 数据可视化的基本概念 131
6.2 数据可视化的发展趋势 132
6.3 数据可视化应用与设计 135
第7章 数据挖掘技术 139
7.1 什么是数据挖掘 140
7.2 数据挖掘的流程 142
7.3 数据挖掘典型算法 143
7.4 数据挖掘与大数据 151
第8章 大数据系统评价标准 153
8.1 大数据系统评价概述 154
8.1.1 信息时代的云大物移 154
8.1.2 大数据项目失败的常见原因 155
8.2 评价指标选取原则 157
8.3 大数据系统评价标准 159
8.3.1 通用评价要素 159
8.3.2 专有评价要素 160
8.4 大数据系统定位 161
8.4.1 与企业战略相匹配 161
8.4.2 与企业架构相匹配 162
8.4.3 与企业需求相匹配 162
8.5 大数据价值评估模型 164
8.6 大数据质量评价 165
8.6.1 数据流程视角 165
8.6.2 数据技术视角 167
8.6.3 数据管理视角 168
8.7 大数据安全评价 169
第9章 大数据在生活中的应用 173
9.1 食：食品安全 174
案例：阿里巴巴大数据协助食品安全风险控制 175
9.2 住：智能家居 176
案例：无锡市智能家居 177
9.3 行：智能交通 177
案例：深圳市智能综合交通运行指挥中心 180
9.4 游：智慧旅游 180
案例：无锡市智慧旅游立体化营销体系 181
9.5 购：电商营销 183
案例：京东大数据营销 185
第10章 大数据在政务领域的应用 187
10.1 条块分割拖累政务发展 188
10.2 数据统筹助力决策参考 190
案例：佛山市南海区数据统筹 192
10.3 服务整合创新社会管理 193
案例：无锡市智慧城管系统 194
10.4 资源整合强化公共服务 196
案例：无锡市政务服务平台 197
10.5 数据公开辅助政府监督 200
案例：上海市利用大数据实现市场监管 201
第11章 大数据在交通领域的应用 203
11.1 频繁拥堵造就城市顽疾 204
11.2 客流分析改进公交线路设计 205
案例：北京市大数据路线优化 206
11.3 多源数据辅助交通调查 206
案例：上海市综合交通特征分析 208
11.4 整合信息优化资源配置 210
案例：无锡市智慧交通信息工程 211
11.5 智能数据释难最后一公里 213
案例：共享单车便捷出行 214
第12章 大数据在医疗领域的应用 215
12.1 医疗数据挖掘行业价值 217
案例：无锡市智慧健康工程 218
12.2 海量数据助推远程医疗 221
案例：中日医院基于大数据让远程医疗、分级诊疗深入临床一线 222
12.3 移动医疗缓解资源紧缺 223
案例：春雨掌上医生 224
12.4 健康数据实现精准医疗 226
案例：微软亚洲研究院利用大数据推动癌症精准医疗 226
第13章 大数据在金融领域的应用 229
13.1 交易数据饱含金融商机 231
13.2 智能分析防范金融欺诈 232
案例：天下无贼反信息诈骗联盟 235
13.3 征信预测改善金融风控 236
案例：ZestFinance 公司 237
13.4 互联网 催生金融产品 239
案例：蚂蚁金服 239
参考文献 241
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推荐序一
大数据的概念从问世到现在仅几年时间，却在全球引起了一次又一次热潮。这其中有两个重要因素在起推动作用。第一个是人类社会在发展过程中对信息的渴求。但是为什么直到5年前才突然出现大数据的概念？这就引出了第二个因素以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新信息技术，使信息的获取、利用和集聚在数量、作用和影响力等方面发生了突飞猛进的变化，成为推动历史进入新阶段的根本原因之一。这一切，深深植根于大数据的内在含义中。
认识大数据的本质，就是认识信息资源的本质。信息资源在人类发展的全部历程中扮演着极其重要的角色。语言这种特定的信息形式使人类摆脱了相互交流的障碍，个体的发现和能力可以在一个群体扩散利用，加快了人类进化的步伐。从结绳记事、岩画到文字的诞生，这些方式的出现使人类信息的交流摆脱了口口相传的时空约束，使经验和知识有了客观载体，可以跨越时空，显著加速了人类文明的进化。活字印刷、机器印刷的发明提升了信息生产和传播的效率及质量，推动了农业文明的快速发展。各类书籍、报刊、杂志的出版发行，各种藏书楼、图书馆的产生，为人类知识的汇集和利用提供了新的平台，加速了科技和文明的发展，推动了农业社会向工业社会迈进。
1970年，哈佛大学的奥汀格教授和他的研究队伍提出了信息、材料、能源是推动人类社会进步的三种基本资源的论断。40年后，全球经济发展的实践证明了这一论断的正确性。把握大数据本质，就是要深刻理解信息资源是推动人类社会进步的一个基础资源这一观点。
传感技术、互联网、虚拟现实、大数据等一系列新信息技术的诞生和发展，使人类对信息的处理、传输、利用能力得到全面的提升，信息资源在社会发展中的作用日趋重要，推动着工业社会向信息社会迈进。2008 年金融危机后，一些欧洲国家又相继发生主权债务危机，与贸易保护主义、恐怖主义、南北不平衡等重大全球性问题纠缠在一起，全世界的理论家、战略家、政治家都在思考同一个问题，如何使人类社会摆脱危机，走向新的发展阶段。从2011 年开始，新工业革命、第三次工业革命、互联网能源、工业革命4.0、CPS、两化融合和两化深度融合、第二个机器时代等概念不断产生和发展。麻省理工学院（MIT）的埃里克布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁麦卡菲（Andrew McAfee）合著的《第二个机器时代》（The Second Machine Age）提出，我们将经历人类历史上两个最神奇的事件：创造真正的机器智能，以及全体人类通过一个共同的数字网络互联互通、从根本上改变地球经济的格局。第二个机器时代与第一个机器时代的不同之处在于智能化。第一个机器时代的机器取代并倍增了人类和动物的体力劳动，第二个机器时代的机器将取代并倍增我们的智慧。
这些现象和趋势的共同指向就是经济社会正在发生重大变革，这个变革的核心是信息技术体系和工业技术体系的融合，信息资源与能源、材料的协同，人类社会的经济和社会活动将以赛博 物理空间为依托。大卫兰德斯指出：工业革命是指生产方式上的深刻变革。即通过用机器代替人工、用非生物力代替人力和畜力，实现从手工工业向机器大生产的转变。由于工业技术体系本身已经不足以从根本上继续提供推动历史转型的技术能力，人类需要构建赛博 物理空间，将信息、材料、能源三种资源利用综合起来，提升到一个新的水平。信息、材料、能源是推动经济社会发展的三驾马车，工业革命形成的生产力和信息革命形成的生产力推动人类社会进入一个新的历史阶段，已成为历史发展的必然要求。
面向未来，抓住大数据技术带来的机遇，主动推进社会发展变革，要特别重视技术、产业和应用。从技术的角度来看，主要有两大问题：一是大数据每隔几年就会提升一个数量级，从这个角度看，如今的计算机处理体系不符合大数据处理的需求，所以要从芯片开始重构适合大数据发展的处理系统，要有新的芯片和新的处理结构，这是技术问题的一个制高点；第二个制高点是大数据的语义处理能力，也是智能技术的核心部分，这一技术将成为今后一个阶段信息技术创新的核心内容。从产业角度看，大数据产业大概可以分为两类：一类是技术变成产业，就像当年数据库管理系统变成了数据库公司，当真正的大数据处理芯片和计算架构形成时，还将会形成新的产业；另一类是各个企业、机构甚至个人（以后我们很多人）都可以变成大数据的拥有者和大数据产业的从业者。从应用的角度看，大数据最重要的意义在于，所有企业、机构和个人如何将大数据变成自身提升能力、提升竞争力、提升生活质量的来源，以信息化培育新动力、以新动力推动新发展，用信息流引领技术流、资金流、人才流、物质流，使其成为资源配置优化、全要素生产率提升、经济社会发展转型、经济结构调整的新动能。
《大数据与智慧社会》一书系统地介绍了什么是大数据和大数据技术框架，详细分析了以Hadoop 和Spark 为代表的典型技术，介绍了大数据在生活、政务、交通、医疗和金融领域的应用，为我们认识大数据、利用大数据提供了又一份精神食粮。更要指出的是，本书出自几位基层信息岗位的主管，着实难能可贵。
是以为序。
杨学山
工业和信息化部原副部长
北京大学教授
推荐序二
随着信息技术的飞速发展，大数据已被认为是继互联网、云计算、物联网之后又一大颠覆性的技术革命。通过对海量、动态、高增长、多元化数据的高速处理，大数据正在引发全球范围内的经济和商业变革，其应用涉及金融、交通、教育、医疗、制造、环保、零售、文化、娱乐等各行各业。大数据更带来了一场政府治理方式的变革，在提高公共决策能力的同时，改变着国家治理的架构和模式。可以毫不夸张地说：大数据时代没有旁观者。
研究发现，即使在缺乏精准的数据分析模型和算法的情况下，只要拥有足够多的数据，也能揭示事物的内在联系，引出重要的结论。这给计算衍生学科带来了里程碑式的启示：大数据本身可以保证数据分析结果的有效性。因此，大数据被誉为新的生产力。在大数据时代，大数据生产力将会推动生产关系和社会的发展，创造无穷无尽的价值，给人类思维的发展带来变革。
大数据使我们至少拥有了四个方面的核心能力。
首先是海纳百川的数据融合能力。通过将各种数量庞大、分布广泛、形式多样、变化迅速的异构数据资源汇聚、融合在一起，资源数量和质量的巨大提升引发资源价值的巨大提升，使大数据成为现代社会的巨大财富。
其次是基于大数据的科学研究能力。基于这种能力的科研范式有别于传统的实验归纳、模型推演、仿真模拟等范式，被称为数据密集型科学发现，即第四范式。应当指出，运用这种能力，当数据达到一定量时，传统计算架构已经不再适用，云计算应运而生。实际上，大数据与云计算相辅相成，两者之间互相推动与促进。没有云计算能力，大数据的价值就无法被挖掘出来；没有大数据，云计算也就没有用武之地。
再次是明察秋毫的洞见力。透过数据发现隐藏在事物表面下的本质规律，发现事物之间的关联，揭示事物发展的规律，便于人类发现新的原理或者产生新的科学创造。这种运用第四范式获得的科学发现，既不像理论和模拟那样在一定程度上告诉我们为什么，也不像实验那样明确地告诉我们是什么，只能告诉我们与什么相关。第四范式强调了以大数据为基础的数据密集型研讨方法，这种方法将会在越来越多领域的研讨中发挥至关重要的甚至是决定性的作用。
最后是高瞻远瞩的预测和决策能力。在过去的商业决策中，管理者凭借自身的经验和对行业的敏感来决定企业的发展方向和方式，这种决策有时候仅仅参考一些模糊的数据和建议。而大数据和大数据分析工具的出现，让人们找到了一条新的科学决策之路。以数据为依据，立足事实，既观全局，又见未来。
大数据正是因为能赋予我们这四种核心能力，才受到越来越多的关注。我国已经将大数据提升到国家战略高度，在十三五规划纲要中指出：实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新；深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态、新模式，加快完善大数据产业链；加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术攻关。习近平总书记强调，机会稍纵即逝，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战。我国发展大数据有非常好的机遇，同时我们也应该清醒地认识到，我国大数据产业刚刚起步，从技术上、观念上、法律上等多个层面都需要变革，才能满足大数据的发展需要。
由张克平局长、陈曙东研究员主编的《大数据与智慧社会》一书，顺应时势，系统地从大数据起源、大数据哲学本质、大数据技术框架、大数据应用案例等不同的角度为读者展示了一幅大数据技术图谱。该书首先概述了大数据的哲学本质、技术现状和发展趋势，然后详述了大数据的技术框架、大数据存储和大数据处理技术。科学家要多做实践中的研究，当前，大数据应用处于起步期，产业生态处于酝酿期，必须在实际应用中发挥大数据技术的作用，推动大数据产业的发展。因此，作者们又详述了大数据在生活、政务、交通、医疗和金融等相关领域的应用实战，为读者使用大数据指出了一条探索之路。
我相信本书将受到关注大数据的政产学研用各界的欢迎，为大数据在中国的发展助一臂之力。
倪光南
中国工程院院士
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