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    • 開箱文

      《挑戰大數據》



      ◎NoSQL 不是產品,而是一個當紅的概念,為雲端時代不間斷資料的儲存基礎

      ◎NoSQL 不是 No SQL,而是 Not Only SQL,不但保留了 SQL 的高邏輯性,更加上了分散式架構的強項

      ◎傳統關聯式資料庫(SQL)已存在30年,再面對全球每年100億顆硬碟的增長量已完全無法承載負擔

      ◎使用 NoSQL,用成千上萬的廉價 PC,就能保存及處理大數據,隨時擴充,不怕電腦當機

      ◎介紹全球目前當紅的各個 NoSQL,Cassendra (Facebook 使用)、BigTable(Google使用)、Redis(Flickr及新浪使用)

      面對全球每年將近100億顆資料的成長,大數據的資料處理早已成為顯學。隨著大數據的概念興起,各行各業也面臨到保存各種資料的難題。資料的保存不只是 保存而已,還必須成為資料倉儲(Data Warehou明星se)、資料分析、全文檢索、行為預測等功能的基礎。在傳統的關聯式資料庫(Oracle、MySQL、SQL Server)已老態龍鍾,或是需要高成本的伺服器來執行時,NoSQL 類的資料挾其水平擴充性(Scale out),使用一般PC就可擴充其功能的優勢,逐漸成為全球新寵。NoSQL 這個新興的觀念,已成為雲端時代的基本知識,本書可讓你快速上手大數據及 NoSQL,幫你成為雲端時代最性感行業(Sexiest Industry)的一員!

      適合:對資料庫知識有一定了解者、或有較好的程式設計基礎和閱讀程式的能力、有一定Linux作業系統的基礎知識者











      挑戰大數據-目錄導覽說明



        熱門


      • 前言

        01 概論

        1.1 引子

        1.2 巨量資料挑戰

        1.3 巨量資料的儲存和管理

        1.3.1 平行資料庫精典限量

        1.3.2 NoSQL資料管理系統

        1.3.3 NewSQL資料管理系統

        1.3.4 雲端資料管理

        1.4 巨量資料的處理和分析

        1.5 小結

        參考文獻

        02 資料一致性理論

        2.1 CAP理論

        2.2 資料一致性模型

        2.3 ACID與BASE

        2.4 資料一致性實現技術

        2.4.1 Quorum系統NRW策略

        2.4.2 兩階段傳送協定

        2.4.3 時間戳記策略

        2.4.4 Paxos

        2.4.5 向量時鐘

        2.5 小結

        參考文獻

        03資料儲存模型

        3.1 總論

        3.2 鍵值儲存

        3.2.1 Redis

        3.2.2 Dynamo

        3.3 列式儲存

        3.3.1 Bigtable

        3.3.2 Cassandra與HBase

        3.4 文件儲存

        3.4.1 MongoDB

        3.4.2 CouchDB

        3.5 圖形儲存

        3.5.1 Neo4j

        3.5.2 GraphDB

        3.6 小結

        參考文獻

        04 資料分區與放置策略

        4.1 分區的意義

        4.1.1 為什麼要分區

        4.1.2 分區的優點

        4.2 範圍分區

        4.3 列表分區

        4.4 雜湊分區

        4.5 三種分區的比較

        4.6 放置策略

        4.6.1 一致性雜湊演算法

        4.6.2 容錯性與可擴充性分析

        4.6.3 虛擬節點

        4.7 小結

        參考文獻

        05 巨量資料處理方法

        5.1 MapReduce簡介

        5.2 MapReduce資料流程

        5.3 MapReduce可刷卡 資料處理

        5.3.1 傳送作業

        5.3.2 初始化作業

        5.3.3 分配工作

        5.3.4 執行工作

        5.3.5 更新工作執行進度和狀態

        5.3.6 完成作業

        5.4 Dryad簡介

        5.4.1 DFS Cosmos介紹

        5.4.2 Dryad執行引擎

        5.4.3 DryadLINQ解釋引擎

        5.4.4 DryadLINQ程式設計

        5.5 Dryad資料處理步驟

        5.6 MapReduce vs Dryad

        5.7 小結

        參考文獻

        06 資料複製與容錯技術

        6.1 巨量資料複製的作用和代價

        6.2 巨量資料複製的策略

        6.2.1 Dynamo的複寫原則

        6.2.2 CouchDB的複寫原則

        6.2.3 PNUTS的複寫原則

        6.3 巨量資料的故障發現與處理

        6.3.1 Dynamo的故障發現與處理

        6.3.2 CouchDB的故障發現與處理

        6.3.3 PNUTS的故障發現與處理

        6.4 小結

        參考文獻

        07 資料壓縮技術

        7.1 資料壓縮原理

        7.1.1 資料壓縮的定義

        7.1.2 資料為什麼可以壓縮

        7.1.3 資料壓縮分類

        7.2 傳統壓縮技術[1]

        7.2.1 霍夫曼編碼

        7.2.2 LZ77演算法

        7.3 巨量資料帶來的3V挑戰

        7.4 Oracle混合列壓縮

        7.4.1 倉庫壓縮

        7.4.2 歸檔壓縮

        7.5 Google資料壓縮技術

        7.5.1 尋找長的重複串

        7.5.2 壓縮演算法

        7.6 Hadoop壓縮技術

        7.6.1 LZO簡介

        7.6.2 LZO原理[5]

        7.7 小結

        參考文獻

        08 快取技術

        8.1 分散式快取簡介

        8.1.1 分散式快取的產生

        8.1.2 分散式快取的應用

        8.1.3 分散式快取的效能

        8.1.4 衡量可用性的標準

        8.2 分散式快取的內部機制

        8.2.1 生命期機制

        8.2.2 一致性機制

        8.2.3 直接讀取與直接寫入機制

        8.2.4 查詢機制

        8.2.5 事件觸發機制

        8.3 分散式快取的拓撲結構

        8.3.1 複製式拓撲

        8.3.2 分割式拓撲

        8.3.3 用戶端快取拓撲

        8.4 小結

        參考文獻

        09 key-value資料庫

        9.1 key-value模型綜述

        9.2 Redis

        9.2.1 Redis概限定

        9.2.2 Redis下載與安裝

        9.2.3 Redis入門操作

        9.2.4 Redis在業內的應用

        9.3 Voldemort

        9.3.1 Voldemort概述

        9.3.2 Voldemort下載與安裝

        9.3.3 Voldemort設定

        9.3.4 Voldemort開發介紹[3]

        9.4 小結

        參考文獻

        10 Column-Oriented資料庫

        10.1 Column-Oriented資料庫簡介

        10.2 Bigtable資料庫

        10.2.1 Bigtable資料庫簡介

        10.2.2 Bigtable資料模型

        10.2.3 Bigtable基礎架構

        10.3 Hypertable資料庫

        10.3.1 Hypertable簡介

        10.3.2 Hypertable安裝

        10.3.3 Hypertable架構

        10.3.4 Hypertable中的基本概念和原理

        10.3.5 Hypertable的查詢

        10.4 Cassandra資料庫

        10.4.1 Cassandra簡介

        10.4.2 Cassandra設定

        10.4.3 Cassandra資料庫的連接

        10.4.4 Cassandra叢集機制

        10.4.5 Cassandra的讀/寫機制

        10.5 小結

        參考文獻

        11 文件資料庫

        11.1 文件資料庫簡介

        11.2 CouchDB資料庫

        11.2.1 CouchDB簡介

        11.2.2 CouchDB安裝

        11.2.3 CouchDB入門

        11.2.4 CouchDB查詢

        11.2.5 CouchDB的儲存結構

        11.2.6 SQL和CouchDB

        11.2.7 分散式環境中的CouchDB

        11.3 MongoDB資料庫

        11.3.1 MongoDB簡介

        11.3.2 MongoDB的安裝

        11.3.3 MongoDB入門

        11.3.4 MongoDB索引

        11.3.5 SQL與MongoDB

        11.3.6 MapReduce與MongoDB

        11.3.7 MongoDB與CouchDB比較

        11.4 小結

        參考文獻

        12 圖型資料庫

        12.1 圖型資料庫的由來及基本概念

        12.1.1 圖型資料庫的由來

        12.1.2 圖型資料庫的基本概念

        12.2 Neo4j圖型資料庫

        12.2.1 Neo4j簡介

        12.2.2 Neo4j使用教學

        12.2.3 分散式Neo4j - Neo4j HA

        12.2.4 Neo4j工作機制及優缺點淺析

        12.3 GraphDB

        12.3.1 GraphDB簡介

        12.3.2 GraphDB的整體架構

        12.3.3 GraphDB的資料模型

        12.3.4 GraphDB的安裝

        12.3.5 GraphDB的使用

        12.4 OrientDB

        12.4.1 背景

        12.4.2 OrientDB是什麼

        12.4.3 OrientDB的原理及相關技術

        12.4.4 Windows下OrientDB的安裝與使用

        12.4.5 相關Web應用

        12.5 三種圖型資料庫的比較

        12.5.1 特徵比較表

        12.5.2 分散式模式及應用比較

        12.6 小結

        參考文獻

        13 Hadoop為基礎的資料管理系統

        13.1 Hadoop簡介

        13.2 HBase

        13.2.1 HBase系統結構

        13.2.2 HBase資料模型

        13.2.3 HBase的安裝和使用

        13.2.4 HBase與RDBMS

        13.3 Pig

        13.3.1 Pig的安裝和使用

        13.3.2 Pig Latin語言

        13.3.3 Pig實例

        居家商品13.4 Hive

        13.4.1 Hive的資料儲存

        13.4.2 Hive的中繼資料儲存

        13.4.3 安裝Hive

        13.4.4 HiveQL簡介

        13.4.5 Hive的網路介面(WebUI)

        13.4.6 Hive的JDBC介面

        13.5 小結

        參考文獻

        14 NewSQL資料庫

        14.1 NewSQL資料庫簡介

        14.2 MySQL Cluster

        14.2.1 概述

        14.2.2 MySQL Cluster的層次結構

        14.2.3 MySQL Cluster的優勢和應用

        14.2.4 巨量資料處理中的sharding技術

        14.2.5 單機環境下MySQL Cluster的安裝

        14.2.6 MySQL Cluster的分散式安裝與設定指導

        14.3 VoltDB

        14.3.1 傳統關聯式資料庫與VoltDB

        14.3.2 VoltDB的安裝與設定

        14.3.3 VoltDB元件

        14.3.4 Hello World

        14.3.5 使用Generate指令稿

        14.3.6 Eclipse整合開發

        14.4 小結

        參考文獻

        15 分散式快取系統

        15.1 Memcached快取技術

        15.人氣1.1 背景介紹

        15.1.2 Memcached快取技術的特點

        15.1.3 Memcached安裝[3]

        15.1.4 Memcached中的資料操作

        15.1.5 Memcached的使用

        15.2 Microsoft Velocity分散式快取系統

        15.2.1 Microsoft Velocity簡介

        15.2.2 資料分類

        15.2.3 Velocity核心概念

        15.2.4 Velocity安裝

        15.2.5 一個簡單的Velocity用戶端應用

        15.2.6 擴充型和可用性

        15.3 小結

        參考文獻

        16 企業應用

        16.1 Instagram

        16.1.1 Instagram如何應對資料的急劇增長

        16.1.2 Instagram的資料分割策略

        16.2 Facebook對Hadoop以及HBase的應用

        16.2.1 工作負載型態

        16.2.2 為什麼採用Apache Hadoop和HBase

        16.2.3 即時HDFS

        16.2.4 Hadoop HBase的實現

        16.3 淘寶巨量資料解決之道

        16.3.1 淘寶資料分析

        16.3.2 淘寶巨量資料挑戰

        16.3.3 淘寶OceanBase資料庫

        16.3.4 淘寶將來的工作

        16.4 小結

        參考文獻



















      推薦序

      你知道自己一天產生多少資料嗎?是的,你的活動和古時候的人沒什麼兩樣,當然你可以走的比古時候的人遠,因為有了高科技的交通工具,也因為高科技的影音及娛樂,你的日常生活也比古時候的人更豐富,但不管如何,還是脫離不了食衣住行育樂。

      但你和古時候人最大的不同,就是他的一天過完就沒了,但你的一天卻產生了大量的「數位」資料。古時候的人頂多寫日記,這篇日記在以文字檔為主的資料庫中可能佔的空間接近0。但你我呢?

      就不要說照相攝影打卡這麼主動產生的資料了。你的上網記錄(IP、網站、停留時間、在頁面上駐點的位置);你的行動記錄(GPS位置經緯度、行車記錄器 的影像、到達處附近的景點、餐廳、銀行....)。你的購買記錄(金額、時間、消費種類、發生地點...)。全世界70億人每天活動的資料,早就因為數位 化及網路普及的關係,點點滴滴都以位元的方式存入「某個」儲存空間了。

      根據Google前執行長史密特的說法,人類在2003年之後,每年產生的資料量,是人類歷史活動的總合至前一年的資料。換句話說,每年產生出有用沒用資料的數量是成指數成長的,如此一來,資料「放在哪」、「放得下」、「不會掉」,這三點非常重要!

      我們早就習慣雲端時代了,東西只要「放在雲端上」就好了。但從硬體的角度來看,資料還是放硬碟、光碟,資料的存取還是「電腦」,這些基本的硬體設備幾十 年來除了容量速度之外,原理還是沒什麼變,那我們要怎麼樣利用「軟體」的技術,將這些硬體重新排列組合,來應付每天產生2.5EB(2012年時的統計) 的資料呢?

      以每年產生10ZB(2.5EB x 365天),又以指數方式成長的速度來看,人類的資料量在2020年前會到達YB等級,什麼是YB?

      這麼說吧,以目前大家常用的硬碟為1TB,那麼10ZB就是100億顆這個容量的硬碟,而且是每年100億顆。100顆硬碟有多少呢?可以繞地球 4000圈!這麼多硬碟,這麼多資料,還要備份,還要隨時可存取,還要從這麼多資料中找出有意義的資訊,這件事怎麼看,都是人類有史以來最大的工程!怎麼 辦呢?

      這本書有你想知道的所有答案。



      胡嘉璽



















      語言:中文繁體
      規格:平裝
      分級:普級
      開數:23*17
      頁數:528

      出版地:台灣













    商品訊息特點









    • 作者:陸嘉恒

      追蹤











    • 出版社:佳魁

      出版社追蹤

      功能說明





    • 出版日:2015/3/23








    • ISBN:9789863791270




    • 語言:中文繁體




    • 適讀年齡:全齡適讀








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    (記者黃秀麗新北報導)新北市20日一場親子嘉年華活動,吸引眾多家長帶著小寶貝參加古禮抓周闖關趣味遊戲,現場還有醫師及學者專家宣導幼兒健康、哺餵母乳、幼兒居家安全、早期發展評估等關懷政策。副市長侯友宜說,孩子是國家的未來,媽媽們為家庭付出的同時,也要照顧自己的健康,讓寶寶快樂成長。

    侯友宜也到場關心家長及小寶貝們,並表示0至6歲是兒童發展的黃金時間,新北市在22萬6千多名0至6歲的嬰幼兒中,每年有4千多人疑似發展遲緩,呼籲家長若發現孩子有發展遲緩的現象,千萬不要認為是「大隻雞慢啼」要趕緊帶到醫院評估篩檢,可及早發現,及早治療。

    侯友宜說,新北市在關心小朋友健康方面,可說不遺餘力,從新生兒免費聽力檢查、成長評估,到幼兒、國小學童免費的視力篩檢、口腔顧齒及體適能檢查專案,就是要協助家長讓孩子健康快樂成長。

    侯友宜也特別提醒現場媽媽們為家庭付出的同時,也要照顧自己的健康。新北市政府率先全國補助30歲以下凡有性行為的女性,不分年齡,都可免費接受子宮頸抹片檢查。早期篩檢出病兆,而能有效獲得治療。

    衛生局長林奇宏指出,102年新北市民十大死因中,女性乳房癌、子宮頸及部位未明示子宮癌等,不論成長率或占比率均下降,顯示近十年該種癌症防治策略奏效,政府大力推動的乳癌、子宮頸癌及口腔癌與大腸癌免費篩檢,千萬要把握不要放棄,讓大人健康、小孩快樂成長。(自立晚報2016/11/20)

    圖說:新北市衛生局與台灣溫柔生產推廣協會、台北中城網路扶輪社合辦寶寶爬行大賽,現場趣味十足

    中國時報【馮惠宜╱台中報導】

    台中市政府日前派員前往全市四大超商、生鮮超市等處抽驗熟食滷味,包括關東煮、高麗菜捲、雞肉丸、煙霧蛋、鳳爪、雞胗等計20件,結果自台灣楓康超市東平店的「楓康椒香鵝粉肝」初驗大腸桿菌群超標;經追查該產品委由中市西屯區1家食品公司製造,初驗結果不合格後源頭廠商已停止生產該項產品,衛生局未來也將列管持續追蹤。

    衛生局食藥科長傅瓊慧指出,檢驗結果出爐後,已立即通知賣場下架違規產品,並請源頭製造商改善製程衛生。楓康超市指出,該產品是委由台中市西屯區食品公司製造,得知檢驗結果時,賣場及源頭廠商均已停售停產此產品。 另外,衛生局也抽驗料理常用的金針、筍乾、梅干菜等脫水蔬菜24件,檢驗漂白劑(二氧化硫)、殺菌劑(過氧化氫);檢驗結果全數合格。 傅瓊慧指出,大腸桿菌群及大腸桿菌是重要的衛生指標菌之一,若超過標準值可能表示製作過程中衛生狀況不佳;原因包括場所、設施及設備不潔、原材料儲存不當、水質管理不良、製備過程不當、作業人員衛生習慣不佳或盛裝食品容器不潔等,提醒業者多加留意。

    下面附上一則新聞讓大家了解時事

    教育部公布最新「大專校院各等級男女結構及就讀系所概況」,連續兩年女性學生占比都超過一半。女大生最愛的校系,則以企管系奪冠。

    在民國六十年代,大專校院男女比例為六比四,男性人數明顯壓過女性,但隨著經濟發展和高等教育擴充,加上性別意識抬升,女性就讀大專的人數也越來越多。

    根據教育部統計,台灣兩性就讀高等教育的對比,已於一○三學年度成功「翻轉」,女性占五十?三%。最新統計的一○四學年度,女性持續壓過男性,還微幅提升到五十?四%。

    進一步分析女性就讀科系,近年「長期照護」議題發燒,醫療市場人力需求增加,對女性就讀護理產生「磁吸效果」。大量女性湧入護理科,也導致專科女性占比顯著提升,跟九十六學年相比,顯著上升了十一?四個百分點。

    一○四學年專科女性人數前五大科系,依序是護理、幼兒保育、化妝品應用、餐飲管理、應用外語。大學校院則依序是企業管理、護理、財務金融、資訊管理、會計。

    其中企業管理系,不僅是女大生人數的第一名,同時也是男大生人數的第五名,同時獲得男女青睞。不過以人數而言,企管女二萬三五五七人,仍高於企管男的一萬九三七二人。

    教育部指出,傳統「男理工,女人文」的性別區隔仍然存在,但近年女性在社會、人文類科系已降低,科技類則上升。

    另一方面,碩博士班仍是男多於女,其中碩士班女性僅占四十四?三%,博士班女性更只占卅一?八%。

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