过去几十年里,Web的迅速发展使其成为世界上规模zui大的公共数据源。Web挖掘的目标是从Web超链接、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。 《世界计算机教材精选:Web数据挖掘(第2版)》旨在阐述Web数据挖掘的概念及其核心算法,使读者获得相对完整的关于Web数据挖掘的算法和技术知识。本书不仅介绍了搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析等传统的Web挖掘主题,而且还介绍了结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容,这些内容在已有书籍中没有提及过,但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。全书分为两大部分:部分包括第2章到第5章,介绍数据挖掘的基础,第二部分包括第6章到2章,介绍Web相关的挖掘任务。从本书自版出版之后,很多领域已经有了重大的进展。新版大部分的章节都已经添加了新的材料来反应这些进展,主要
本书主要以OpenTSDB的很新版本(2.3.1版本)为基础进行介绍。章从OpenTSDB的入门开始,介绍市面上多种时序数据库和云端时序数据库,OpenTSDB的基础概念、源码环境搭建及Grafana的基本使用等。第2章主要介绍OpenTSDB的网络层,涉及Java NIO基础、Netty基本使用,分析了OpenTSDB网络层的架构和实现。第3章介绍OpenTSDB中UniqueId组件的原理,主要讲解如何实现UID与字符串之间的映射。第4章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的存储及相关优化。第5章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的查询,其中分析了OpenTSDB查询中每个步骤的实现。第6章和第7章主要介绍OpenTSDB中的元数据及Tree结构的实现和功能。第8章主要分析OpenTSDB中的插件及工具类实现原理。
本书以大数据为研究背景,系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战,并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案,在此基础上阐述了笔者的研究工作:基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果,值得大数据研究的人员参考和应用。