大数据分析理论与技术

本书系统全面研究论述大数据分析理论与技术，主要内容包括：大数据分析基础认知，大数据分析核心架构，大数据分析计算模式，大数据与信息安全对抗，大数据与自然语言处理，大数据与生物信息处理等。 本书可满足各类高校多样化人才长期培养的需求，可作为从事网络空间安全、计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息与通信工程等相关学科专业的教学、科研、应用人员阅读和使用，对从事大数据分析相关研究的人员具有重要的实用和参考价值。此外，本书也可供其它非专业及相关研究人员参考使用，具有重要的指导意义。

罗森林，1968年出生，教授、博导。1992、1995年分获得哈尔滨电工学院电子工程系电磁测量及仪表专业学士和硕士学位；1998年获得北京理工大学电子工程系通信与电子系统博士学位；2000年10月于中国科学院计算技术研究计算机科学博士后流动站出站后到北京理工大学工作。 北京市教学名师，信息与通信工程学科责任教授、信息对抗技术专业责任教授，信息系统及安全对抗实验中心（工信部）主任、信息安全与对抗技术研究所所长，深圳北理莫斯科大学电子与计算机专业责任教授，首批国家一流本科专业、教育部、北京市、国防特色专业和工信部重点专业建设负责人。 出版著作15部（国家级规划教材4部，北京市精品教材4部），累计出版5万册以上。发表学术论文200多篇，获批专利近30项，国内第一项信息安全与对抗技术竞赛（ISCC）发起人（2004起每年1届，18届累计参赛者超过7.2万人，每年参加院校数1000多所），在线开放课程7门次（国家级6门次，累计学习者7.5万人次以上），获省部级以上荣誉近50项。 国家网络安全产业园区专家咨询委员会委员，中国兵工学会理事会理事，中国兵器学会信息安全与对抗专业委员会总干事，广西信息安全学会理事长，中国计算机用户协会信息安全分会副理事长，中国人工智能学会人工智能与安全专业委员会常务委员，北京高校“习近平新时代中国特色社会主义思想”市级思想政治理论课授课教师，北京理工大学课程思政研究中心专家，北京理工大学教师发展指导专家等。

第1章 大数据分析基础认知 1.1 引言 1.2 知识基础 1.2.1 基本概念 1.2.2 数据科学与其他学科的关系 1.3 历史现状 1.3.1 发展历史 1.3.2 研究现状 1.3.3 中国大数据研究与发展战略 1.4 主要应用 1.4.1 互联网行业主要应用 1.4.2 医疗行业主要应用 1.4.3 金融行业主要应用 1.4.4 交通行业主要应用 1.4.5 教育行业主要应用 1.5 存在问题 1.5.1 数据存储 1.5.2 信息安全 1.5.3 数据共享 1.6 发展趋势 1.6.1 大数据技术发展趋势 1.6.2 大数据应用发展趋势 1.7 小结 1.8 习题 第2章 大数据分析核心架构 2.1 引言 2.2 数据分析架构认知基础 2.2.1 软件架构 2.2.2 数据库及管理系统 2.2.3 并行计算 2.2.4 分布式计算 2.2.5 云计算 2.3 分析架构Hadoop 2.3.1 Hadoop基础知识 2.3.2 Hadoop系统架构 2.3.3 Hadoop典型案例 2.3.4 Hadoop编程接口 2.4 分布式文件系统HDFS 2.4.1 HDFS基础知识 2.4.2 HDFS系统架构 2.4.3 HDFS主要特征 2.4.4 HDFS编程接口 2.5 分析架构Spark 2.5.1 Spark基础知识 2.5.2 Spark系统架构 2.5.3 Spark主要特征 2.5.4 Spark典型案例 2.5.5 Spark编程接口 2.6 分布式数据库Hbase 2.6.1 Hbase基础知识