驾驭海量数据：Ullman教授的数据挖掘精要

MongoDB如何助力您管理Web应用程序收集的海量数据？ 本书由MongoDB开源数据库的开发和支持公司10gen的工程师撰写，深入浅出地介绍了面向文档数据库的诸多优势，以及MongoDB如何实现可靠、高性能和近乎无限的水平扩展。 无论您是数据库开发者、系统管理员还是项目中的其他成员，都能从本书中获益。 掌握文档模型: 探索以自包含的JSON风格文档处理数据，告别关系型数据库的束缚。 灵活的数据模式: 了解MongoDB的无模式数据模型如何处理文档、集合和多个数据库。 高效的数据操作: 执行基本的写入操作，构建复杂的查询语句来检索数据。 进阶配置: 掌握系统管理员所需的进阶配置技巧。 概念与案例: 了解MongoDB的核心概念和适用场景。

斯坦福大学 CS246 课程官方教材，探索海量数据集的挖掘技术。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

云计算赋能海量数据挖掘 云计算的出现为海量数据挖掘提供了新的可能性。其强大的计算和存储能力能够有效解决传统数据挖掘方法面临的挑战，例如： 数据规模庞大: 云计算平台可以弹性扩展，满足海量数据的存储和处理需求。 计算资源受限: 云计算提供按需付费的计算资源，无需前期投入大量资金购买硬件设备。 算法复杂度高: 云计算平台支持分布式计算框架，可以高效执行复杂的挖掘算法。 通过将海量数据存储在云端，并利用云计算平台提供的计算资源和挖掘工具，可以更加高效地发现数据背后的价值。

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邵俊明 ：男，电子科技大学教授。受国家留学基金委LMU-CSC（慕尼黑大学-留学基金委）项目资助，于2008年赴德国慕尼黑大学计算机科学系数据挖掘小组攻读博士学位。在攻读博士期间，主要从事数据挖掘的理论研究及其在脑科学等交叉学科中的应用研究。其相关论文发表在数据挖掘的三大顶级会议（ACM SIGKDD，IEEE ICDM，SIAM SDM）及权威期刊IEEE TKDE上。在数据挖掘理论研究的同时，并致力于将其应用于大脑神经影像及水文水资源等交叉学科领域，取得了一批原创性研究成果。

本书大数据挖掘第二版的PDF版本，英文名为Mining of Massive Datasets。它深入探讨了如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，适合希望提升数据分析能力的读者。