大數據技術基礎

給大一學生當教科書可以，不適合工作的人看，果然是基礎。

還不錯，內容較全，組織合理。理論和實踐有機結合，深入淺出，很適合作爲大數據專業本科教材。

原創的東西不多，基本上資料都是英譯中，很多地方中文都不通順

這本書主要和大數據技術密切相關，涉及與大數據相關聯的各種基礎知識，而且在此知識之下有各種各樣的並行或交叉的知識分類，涉及外國開發的各種與大數據密切相關的計算機知識。 開篇首先講述了與大數據相關的基礎概念，並簡單描述了大數據技術的主要內容，預測了將來大數據技術的主要發展方向和解決方案，使人可以通過閱讀這種途徑親身感受到大數據技術所帶來的震撼體驗。 其次介紹了與大數據密切相關的操作系統和軟件技術，例如開源的Linux系統、Java編程語言、Python編程語言、C#編程語言，均是目前最流行的計算機軟件技術，相信只要選中自己喜歡的計算機領域，一定可以尋找出專屬於自己的在計算機領域的一席之地。 再者介紹了與大數據Bigdata密切相關的技術，比如HBase、Hadoop、Spark等技術，可以進行數據的收集、整理、分析、實踐、在線、預測、推廣、應用、檢測，流動地輔助於生活的各個領域、各個方面之中。 然後介紹了數據整理以後的可視化效果，此種效果主要通過Spark技術進行呈現，包含各種機制，各種呈現效果，各種生態領域，各種技術呈現，各種應用實踐，根據不同的應用場景選取不同的技術進行可視化收集、分享與整理。 最後涉及到了與大數據技術密切相關的應用領域，既可以涉及到基礎知識，又可以涉及到安全保護和隱私保護等方面的內容。 主要缺點：敲出的外國代碼較少，無法爲編程語言的更進一步發展作出貢獻，而且缺少一定的創新能力，比如可以考慮開發用簡體漢字組成的編程語言進行推廣與分析，前提得需要好好普及與計算機相關的技術在國內進行流動地推廣，先要熟悉Java、Python等國外的編程語言技術，再想着如何進行對比。

數據管理安全主要指大數據平臺數據治理領域的安全，從數據採集、數據存儲、數據處理、數據交換、數據分發和數據歸檔等階段保護數據安全和用戶隱私。本節從數據管理層面涉及的安全技術要素出發，重點對數據溯源、數據水印、策略管理、完整性保護和數據脫敏等五個安全技術進行介紹。