深入理解大数据：大数据处理与编程实践
编辑推荐
学术界与业界完美结合的结晶，从原理剖析到系统化算法设计与编程实践； 多年来系统性教学实践和成果总结，一系列业界产品增强功能深度技术剖析； 一系列大赛获奖算法、优秀课程设计以及来自科研课题及业界应用的实战案例。
内容简介
《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》在总结多年来MapReduce并行处理技术课程教学经验和成果的基础上，与业界著名企业Intel公司的大数据技术和产品开发团队和资深工程师联合，以学术界的教学成果与业界高水平系统研发经验完美结合，在理论联系实际的基础上，在基础理论原理、实际算法设计方法以及业界深度技术三个层面上，精心组织材料编写而成。 全书的主要内容包括： 本书中算法设计章节的程序源码可在南京大学PASA大数据实验室（PASA：Parallel Algorithms，Systems，and Applications）网站上下载：
■ 大数据处理技术与Hadoop MapReduce简介
■ Hadoop系统的安装和操作管理
■ 大数据分布式文件系统HDFS
■ Hadoop MapReduce并行编程模型、框架与编程接口
■ 分布式数据表HBase
■ 分布式数据仓库Hive
■ Intel Hadoop系统优化与功能增强
■ MapReduce 基础算法程序设计
■ MapReduce高级程序设计技术
■ MapReduce机器学习与数据挖掘基础算法
■ 大数据处理算法与应用编程案例
http://pasa-bigdata.nju.edu.cn/links.html
作者简介
黄宜华博士，南京大学计算机科学与技术系教授、PASA大数据实验室学术带头人。中国计算机学会大数据专家委员会委员、副秘书长，江苏省计算机学会大数据专家委员会主任。于1983、1986和1997年获得南京大学计算机专业学士、硕士和博士学位。主要研究方向为大数据并行处理、云计算以及Web信息挖掘等，发表学术研究论文60多篇。2010年在Google公司资助下在本校创建并开设了“MapReduce大数据并行处理技术”课程，成为全国最早开设该课程的院校之一。因在该课程教学和人才培养方面的出色成绩获得2012年Google奖教金。目前正在开展系统化的大数据并行处理技术研究工作，主持国家和省部级科研项目以及与美国Intel公司等业界的合作研究项目多项。
苗凯翔 (Kai X. Miao) 博士，英特尔中国大数据首席技术官，中国计算机学会大数据专家委员会委员。曾担任英特尔中国区系统集成部总监、信息技术研究部门亚洲地区总监、英特尔北美地区解决方案首席架构师。于2009荣获英特尔公司首席工程师职称。在加入英特尔以前，曾在美国Rutgers与DeVry大学任教。获得北方交通大学（北京）通信学士学位、美国辛辛那提大学电机工程硕士和博士学位。发表期刊和会议研究论文多篇，并拥有21项美国专利，在各种会议上发表过上百次主题演讲，曾参与IETF、ITU 和 MIT CFP等工业标准的制定，并于2006 年担任IEEE通信杂志的联合编辑。
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