全面闡釋了大數據的概念、相關的技術和應用的現狀，使讀者對大數據的相關技術、應用和產業鏈能有一個比較清晰的認識。全書共11章，主要內容包括大數據概論、數據組織存儲技術、NoSQL、Hadoop和MapReduce、數據查詢和分析高級技術、數據挖掘技術、數據分析語言R、大數據用於預測和決策、大數據與市場營銷、大數據應用案例、大數據應用主流解決方案等。

第1章 大數據概論 1.1 什麼是大數據 1.1.1 大數據的概念 1.1.2 大數據的特征 1.1.3 大數據的產生 1.1.4 數據的量級 1.1.5 大數據的數據類型 1.1.6 大數據的潛在價值 1.1.7 大數據的挑戰 1.2 大數據與商業智能 1.2.1 商業智能的概念 1.2.2 商業智能的架構體系 1.2.3 商業智能的核心技術 1.2.4 商業智能的研究內容和發展方向 1.2.5 商業智能與大數據的關系 1.2.6 商業智能與大數據的結合應用 1.3 大數據相關技術與應用概況 1.3.1 大數據的相關技術 1.3.2 大數據的應用概況 1.4 大數據熱點問題與發展趨勢介紹 1.4.1 大數據的熱點問題 1.4.2 大數據的發展趨勢 1.5 練習 參考文獻第2章 數據組織存儲技術 2.1 數據存儲概述 2.1.1 數據存儲介質 2.1.2 數據存儲模式 2.1.3 大數據存儲存在的問題 2.2 數據存儲技術研究現狀 2.2.1 傳統關系型數據庫 2.2.2 新興的數據存儲系統 2.3 海量數據存儲的關鍵技術 2.3.1 數據划分 2.3.2 數據一致性與可用性 2.3.3 負載均衡 2.3.4 容錯機制 2.3.5 虛擬存儲技術 2.3.6 雲存儲技術 2.4 數據倉庫 2.4.1 數據倉庫的相關概念 2.4.2 數據倉庫體系結構 2.4.3 數據倉庫設計與實施 2.4.4 數據抽取、轉換和裝載 2.4.5 聯機分析處理 2.5 練習 參考文獻第3章 NoSQL 3.1 NoSQL簡介 3.1.1 什麼是NoSQL 3.1.2 什麼是關系型數據庫 3.1.3 NoSQL數據庫與關系型數據庫的比較 3.2 NoSQL的三大基石 3.2.1 CAP 3.2.2 BASE 3.2.3 最終一致性 3.3 key-value數據庫 ……第4章 Hadoop和MapReduce第5章 數據查詢和分析的高級技術第6章 數據挖掘技術第7章 數據分析語言R第8章 大數據用於預測和決策第9章 大數據與市場營銷第10章 大數據應用案例第11章 大數據應用的主流解決方案