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出版者:

作者:Sullivan, Mark C.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 112.94

装帧:

isbn号码:9780071548984

丛书系列:

图书标签:

• 数组处理
• 信号处理
• 数字信号处理
• 算法
• 工程
• 科学计算
• 数据分析
• MATLAB
• Python
• 高性能计算

深入探索非结构化数据管理与高效检索的实践指南 书名： 《非结构化数据管理与智能检索：从理论到实践的系统构建》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据形态日益多样化，结构化数据库已无法完全满足企业和研究机构对海量非结构化信息（如图文、音视频、文档、日志等）的管理和深度挖掘需求。本书《非结构化数据管理与智能检索：从理论到实践的系统构建》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的技术蓝图，指导专业人士和技术团队如何有效地设计、实现和运维支撑现代业务需求的非结构化数据处理与检索系统。 本书的核心目标是跨越理论与实践之间的鸿沟，专注于解决实际工程中遇到的复杂挑战。我们摒弃了对基础数据结构和传统数据库查询语言的冗余论述，而是将重点聚焦于如何利用前沿技术栈，构建一套能够高效处理、存储、索引和快速检索TB乃至PB级非结构化数据的智能系统。 第一部分：非结构化数据全景与基础设施奠基 本部分首先对非结构化数据的特性、挑战（如数据异构性、高维度、稀疏性）进行了深入剖析，并概述了当前主流的存储架构范式。 数据采集与预处理： 详细阐述了构建健壮数据管道的重要性。内容覆盖流式数据捕获（如基于Kafka或Pulsar的实时摄取）、批处理框架（如Spark/Flink）在复杂数据清洗、格式标准化和元数据提取中的应用。重点讨论了如何处理二进制数据的校验、版本控制和数据质量监控。 分布式存储选型与优化： 对比分析了Hadoop HDFS、对象存储服务（如S3兼容方案）以及新型云原生存储的适用场景。深入探讨了数据分片策略、副本管理、Erasure Coding在保证高可用性和降低存储成本之间的平衡艺术。特别关注了冷热数据分层策略的实施细节。 数据湖与数据湖仓一体化架构： 阐述了如何构建一个统一的、面向分析和机器学习的数据湖平台。本书详细介绍了利用Delta Lake、Apache Hudi或Apache Iceberg等事务性存储层技术，在数据湖上实现ACID特性、模式演进和时间旅行能力的关键步骤和最佳实践。 第二部分：面向语义的深度索引与向量化 这是本书最具创新性和实践价值的部分，它彻底超越了传统基于关键词匹配的检索范式，转向基于内容语义理解的高级索引技术。 文本数据的深度语义嵌入： 详细讲解了Transformer架构（如BERT、RoBERTa）在文本向量化中的应用。我们不仅会介绍如何微调预训练模型以适应特定领域术语，还会提供高效的批处理和在线生成高维向量的工程实现方案。 多模态数据的向量化挑战： 针对图像、音频和视频数据，本书介绍了Contrastive Learning（对比学习）方法（如CLIP模型）如何将不同模态的数据映射到统一的向量空间中。讨论了如何构建有效的跨模态检索系统。 近似最近邻（ANN）搜索架构： 彻底剖析了构建超大规模向量索引的核心技术。内容涵盖HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、IVF-Flat、Product Quantization (PQ)等算法的内部工作原理、内存占用与查询延迟的权衡。着重介绍了Faiss、ScaNN等高性能库在实际生产环境中的部署与调优技巧。 混合检索策略（Hybrid Search）： 论述了如何结合传统的稀疏检索（如BM25）与现代的稠密向量检索，通过融合分数、重排（Re-ranking）机制，实现兼顾精确性（Recall）和相关性（Precision）的检索结果。 第三部分：高性能检索服务与查询优化 本部分聚焦于如何将前述的索引结构转化为用户可感知的、低延迟的查询服务。 分布式检索引擎设计： 深入研究了Elasticsearch、OpenSearch或自研分布式索引系统的架构。如何设计高效的查询路由、负载均衡以及节点间的搜索结果聚合机制。讨论了分片粒度、刷新间隔对查询性能的影响。 查询解析与优化器： 探讨了复杂的自然语言查询（NLQ）如何被解析成可执行的检索计划。内容包括查询扩展、同义词处理、上下文感知过滤器的动态构建。对于多阶段过滤和向量搜索的组合查询，如何进行最优执行顺序的确定。 延迟优化与缓存策略： 详细讲解了从网络层到计算层的全链路优化。包括使用Zero-Copy技术、内存映射文件（mmap）、Query Cache与Index Cache的精确管理。讨论了预加载、预计算（Pre-computation）在降低P99延迟中的作用。 第四部分：系统运维、安全与未来趋势 可观测性与故障排查： 建立了针对非结构化数据系统的监控体系（Metrics, Logs, Traces）。重点讲解了如何追踪一次查询请求从入口到返回结果的完整路径，识别性能瓶颈所在的存储层、计算层或网络层。 数据治理与合规性： 涵盖了数据生命周期管理、数据脱敏、访问控制（RBAC）在复杂异构系统中的实现，以满足GDPR等数据隐私法规的要求。 前沿展望： 简要探讨了基于图神经网络（GNN）进行关系发现、以及利用大型语言模型（LLM）进行知识抽取和零样本检索的最新研究方向及其工程落地潜力。 本书结构清晰，理论阐述严谨，但始终以工程落地为导向。每一章都包含大量的架构图、代码片段示例以及生产环境中的“陷阱”与“避坑指南”，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。它将成为构建下一代智能信息检索系统的工程师、架构师和数据科学家的必备参考手册。 --- 目标读者： 数据平台工程师、搜索技术专家、后端架构师、从事信息检索和知识图谱构建的研究人员。 技术栈示例（书中会深入讨论其原理和实践）： Apache Spark, Kafka, HDFS/S3, HNSW/Faiss, Elasticsearch/OpenSearch, Transformer Models, Delta Lake/Iceberg.

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