ODPS权威指南：阿里大数据平台应用开发实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李妹芳 著

图书标签:

• 大数据
• ODPS
• 阿里
• 数据仓库
• 云计算
• 数据分析
• 大数据平台
• 应用开发
• 实践
• 数据治理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115372413

版次：1

商品编码：11589255

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-12-01

用纸：胶版纸

页数：320

编辑推荐

　　2014年天猫双11购物狂欢节成交额创下了571.12亿元的纪录!
　　交易创建峰值能力达到每秒钟8万笔，支付宝的支付峰值突破了每分钟285万笔。
　　成功创下这项纪录背后，有ODPS很大的功劳！

　　阿里巴巴集团副总裁刘振飞表示，云计算在今年双11 起到了非常重要的基础性作用。天猫、淘宝、支付宝的大数据处理，都是基于阿里云计算的大数据处理平台ODPS 完成，ODPS为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持，这是自主研发能力的一个很大提升。

　　ODPS（Open Data Processing Service）是阿里巴巴自主研发的海量数据处理和分析的服务平台，主要应用于数据分析、海量数据统计、数据挖掘、机器学习和商业智能等领域。目前，ODPS不仅在阿里内部得到广泛应用，享有很好的口碑，正逐步走向第三方开放市场
　　本书是学习和掌握ODPS的专业指南，作者来自阿里ODPS团队。
　　本书包括以下重要内容：
　　ODPS概览及其基本知识；
　　如何高效地使用ODPS SQL；
　　MapReduce编程和进阶应用；
　　ODPS机器学习算法；
　　ODPS权限、资源和数据管理；
　　深入了解ODPS体系结构和高级机制。
　　书中所有示例代码都可以通过https://github.com/duckrun/odps_book免费下载。

内容简介

　　ODPS（Open Data Processing Service）是阿里巴巴自主研发的海量数据处理和分析的服务平台，主要应用于数据分析、海量数据统计、数据挖掘、机器学习和商业智能等领域。目前，ODPS不仅在阿里内部得到广泛应用，享有很好的口碑，正逐步走向第三方开放市场。
　 本书是学习和掌握ODPS的专业指南，作者来自阿里ODPS团队。全书共13章，主要内容包括：ODPS入门、整体架构、数据通道、MapReduce编程、SQL查询分析、安全，以及基于真实数据的各种场景分析实战。本书基于很多范例解析，通过在各种应用场景下的示例来说明如何通过ODPS完成各种需求，以期引导读者从零开始轻松掌握和使用ODPS。同时，本书不局限于示例分析，也致力于提供更多关于大数据处理的编程思想和经验分享。书中所有示例代码都可以在作者提供的网站上免费下载。
　　本书适合想要了解和使用ODPS的读者阅读学习，对于从事大数据存储和应用以及分布式计算的专业人士来说，也是很好的参考资料。

作者简介

　　李妹芳，阿里数据平台事业部工程师，曾译有《Linux系统编程》、《数据之美》、《数据可视化之美》等书

精彩书评

　　如果你有大数据分析处理方面的实际需求，可以考虑阿里云自主研制的海量数据处理服务ODPS，而如何使用ODPS快速解决你的实际问题，这本书告诉你。
　　——清华大学计算机系 教授、博士生导师 武永卫

　　ODPS可为企业管理海量数据提供很好的支持，包括海量数据存储、数据仓库构建、数据统计和挖掘、机器学习和商业智能管理等。ODPS将为您低成本地管理海量数据提供安全、正确、稳定的优质服务。本书以用户应用为中心，简明地介绍了ODPS的功能和先进技术，并融入了许多应用案例。该书将带您轻松走进ODPS。
　　——东北大学信息科学与工程学院 教授、博士生导师 申德荣

　　云计算大数据是非常宏大的主题，这本书通过示例和原理结合的方式，从读者角度，通过实践可以更容易理解。书中示例涉及网站日志分析、LBS和推荐，这些都是非常主流的领域。我相信读者会喜欢这本书。
　　——美国斯坦福大学博士、加利福尼亚大学(UC San Diego)终身教授/博导 祝效国 (Kevin Zhu)

　　本书内容不仅包括ODPS的使用指南和独到的注解，也会对涉及数据处理相关的知识点与工具详加注释。……这本书对深入了解ODPS内核无疑也是很好的敲门砖。
　　——徐常亮 阿里技术专家（ODPS技术负责人）

　　古语说得好，有容乃大！当“大”数据遇到ODPS这种体量的“容”器，数据变得触手可得。愿这本书为你和ODPS、大数据之间建立起一座桥梁。
　　——陈鹏宇（不老） 阿里高级数据仓库专家（ODPS骨灰级用户）

目录

前言
第1章 ODPS概述
1.1 引言
1.2 初识ODPS
1.2.1 背景和挑战
1.2.2 为什么做ODPS
1.2.3 ODPS是什么
1.2.4 ODPS做什么
1.3 基本概念
1.3.1 账号（Account）
1.3.2 项目空间（Project）
1.3.3 表（Table）
1.3.4 分区（Partition）
1.3.5 任务（Task）、作业（Job）和作业实例（Instance）
1.3.6 资源（Resource）
1.4 应用开发模式
1.4.1 RESTful API
1.4.2 ODPS SDK
1.4.3 ODPS CLT
1.4.4 管理控制台
1.4.5 IDE
1.5 一些典型场景
1.5.1 阿里金融数据仓库
1.5.2 CNZZ数据仓库
1.5.3 支付宝账号影响力圈
1.5.4 阿里金融水文衍生算法
1.5.5 阿里妈妈广告CTR预估
1.6 现状和前景
1.7 小结
第2章 ODPS入门
2.1 准备工作
2.1.1 创建云账号
2.1.2 开通ODPS服务
2.2 使用管理控制台
2.3 配置ODPS客户端
2.3.1 下载和配置CLT
2.3.2 准备dual表
2.3.3 CLT运行模式
2.3.4 下载和配置dship
2.3.5 通过dship上传下载数据
2.4 网站日志分析实例
2.4.1 场景和数据说明
2.4.2 需求分析
2.4.3 数据准备
2.4.4 创建表并添加分区
2.4.5 数据解析和导入
2.4.6 数据加工
2.4.7 数据分析
2.4.8 自动化运行
2.4.9 应用数据集市
2.4.10 结果导出
2.4.11 结果展现
2.4.12 删除数据
2.5 小结
第3章 收集海量数据
3.1 DSHIP工具
3.2 收集WEB日志
3.2.1 场景和需求说明
3.2.2 问题分析和设计
3.2.3 实现说明
3.2.4 进一步探讨
3.2.5 为什么这么难
3.3 MYSQL数据同步到ODPS
3.3.1 场景和需求说明
3.3.2 问题分析和实现
3.3.3 进一步探讨
3.4 下载结果表
3.5 小结
第4章 使用SQL处理海量数据
4.1 ODPS SQL是什么
4.2 入门示例
4.2.1 场景说明
4.2.2 简单的DDL操作
4.2.3 生成数据
4.2.4 单表查询
4.2.5 多表连接JOIN
4.2.6 高级查询
4.2.7 多表关联UNION ALL
4.2.8 多路输出（MULTI-INSERT）
4.3 网站日志分析
4.3.1 准备数据和表
4.3.2 维度表
4.3.3 访问路径分析
4.3.4 TopK查询
4.3.5 IP黑名单
4.4 天猫品牌预测
4.4.1 主题说明和前期准备
4.4.2 理解数据
4.4.3 两个简单的实践
4.4.4 问题分析和算法设计
4.4.5 生成特征
4.4.6 抽取正负样本
4.4.7 生成模型
4.4.8 验证模型
4.4.9 预测结果
4.4.10 进一步探讨
4.5 小结
第5章 SQL进阶
5.1 UDF是什么
5.2 入门示例
5.3 实际应用案例
5.3.1 URL解码
5.3.2 简单的LBS应用
5.3.3 网站访问日志UserAgent解析
5.4 SQL实现原理
5.4.1 词法分析
5.4.2 语法分析
5.4.3 逻辑分析
5.4.4 物理分析
5.5 SQL调优
5.5.1 数据倾斜
5.5.2 一些优化建议
5.5.3 一些注意事项
5.6 小结
第6章 通过TUNNEL迁移数据
6.1 ODPS TUNNEL 是什么
6.2 入门示例
6.2.1 下载和配置
6.2.2 准备数据
6.2.3 上传数据
6.2.4 下载数据
6.3 TUNNEL原理
6.3.1 数据如何传输
6.3.2 客户端和服务端如何交互
6.3.3 如何实现高并发
6.4 从HADOOP迁移到ODPS
6.4.1 问题分析
6.4.2 客户端实现和分析
6.4.3 Mapper实现和分析
6.4.4 编译和运行
6.4.5 进一步探讨
6.5 一些注意点
6.6 小结
第7章 使用MAPREDUCE处理数据
7.1 MAPREDUCE编程模型
7.2 MAPREDUCE应用场景
7.3 初识ODPS MAPREDUCE
7.4 入门示例
7.4.1 准备工作
7.4.2 问题分析
7.4.3 代码实现和分析
7.4.4 运行和输出分析
7.4.5 扩展：使用Combiner？
7.5 TOPK查询
7.5.1 场景和数据说明
7.5.2 问题分析
7.5.3 具体实现分析
7.5.4 运行和结果输出
7.5.5 扩展：忽略Stop Words
7.5.6 扩展：数据和任务统计
7.5.7 扩展： MR2模型
7.6 SQL和MAPREDUCE，用哪个？
7.7 小结
第8章 MAPREDUCE进阶
8.1 再谈SHUFFLE & SORT
8.2 好友推荐
8.2.1 场景和数据说明
8.2.2 问题定义和分析
8.2.3 代码实现
8.3 LBS应用探讨：周边定位
8.3.1 场景和数据说明
8.3.2 问题定义和分析
8.3.3 代码实现和分析
8.3.4 运行和测试
8.4 MAPREDUCE调试
8.4.1 带bug的代码
8.4.2 通过本地模式调试
8.4.3 通过Counter调试
8.4.4 通过log调试
8.5 一些注意点
8.6 小结
第9章 机器学习算法
9.1 初识ODPS算法
9.2 入门示例
9.2.1 通过CLT统计分析
9.2.2 通过XLab统计分析
9.3 几个经典的算法
9.3.1 逻辑回归
9.3.2 随机森林
9.4 天猫品牌预测
9.4.1 逻辑回归
9.4.2 随机森林
9.4.3 脚本实现和自动化
9.4.4 进一步探讨
9.5 小结
第10章 使用SDK访问ODPS服务
10.1 主要的PACKAGE和接口
10.1.1 主要的Package
10.1.2 核心接口
10.2 入门示例
10.3 基于ECLIPSE插件开发
10.4 小结
第11章 ODPS账号、资源和数据管理
11.1 权限管理
11.1.1 账号授权
11.1.2 角色（Role）授权
11.1.3 ACL授权特点
11.1.4 简单的Policy授权
11.1.5 Role Policy
11.1.6 ACL授权和Policy授权小结
11.2 资源管理
11.2.1 Project内的资源管理
11.2.2 跨Project的资源共享
11.3 数据管理
11.3.1 表生命周期
11.3.2 数据归并（Merge）
11.3.3 数据保护（Project Protection）
11.4 小结
第12章 深入了解ODPS
12.1 体系架构
12.1.1 客户端
12.1.2 接入层
12.1.3 逻辑层
12.1.4 存储/计算层
12.2 执行流程
12.2.1 提交作业
12.2.2 运行作业
12.2.3 查询作业状态
12.2.4 执行逻辑图
12.3 底层数据存储
12.3.1 CFILE是什么
12.3.2 CFILE逻辑结构
12.4 内聚式框架
12.4.1 元数据
12.4.2 运维管理
12.4.3 多控制集群和多计算集群
12.5 跨集群复制
12.5.1 数据迁移
12.5.2 跨集群同步
12.6 小结
第13章 探索ODPS之美
13.1 R语言数据探索
13.1.1 安装和配置
13.1.2 一些基本操作
13.1.3 分析建模
13.2 实时流计算
13.3 图计算模型
13.4 准实时SQL
13.5 机器学习平台
附录一 ODPS消息认证机制
后记

前言/序言

　　谈起ODPS，还得从阿里金融的故事说起。一直以来，阿里金融始终是ODPS的第一客户，见证了ODPS一路的成长历程。几年的坚持和信任，我们一起走了过来，而且越走越好。
　　2010年初，集群规模只有几十台，为了完成阿里金融的信贷产品的模型计算，每天增量同步1TB左右的数据，执行几十个模型计算，运行时间在18小时左右。当时问题较多，实际上是24小时人肉运维，大家都习惯了凌晨下班，一起解决各种问题。期间的痛自不必说，但一点点的进步，都让人充满喜悦。
　　2011年初，集群规模达到100多台，数据规模达到数百TB，模型计算任务量是原来的10倍左右，而运行时间却不到原来的1/3。集群能力完成计算任务游刃有余，大家第一次体会到一种说不清的舒畅。
　　2012年，ODPS集群规模达到1500台，阿里金融数据仓库的所有数据计算都运行在上面，数据规模达到数PB，运行任务数千个。用户体验也得到不断改善。
　　2013年，ODPS单集群规模达到5000台，阿里金融的数据仓库专家们，不再需要考虑集群方面的问题（如升级、扩容、运维等），可以专注于自己的业务，包括数据采集、ETL和数据仓库构建、BI分析和报表，通过分布式编程模型生成特征、衍生指标，通过统计和机器学习构建风险控制模型，把分析建模后的结果数据导出到线上系统服务，其中涉及数据安全性、正确性，平台稳定性和易用性等诸多方面。阿里小贷推出了“3-1-0”服务条款：3分钟申请、1秒钟获贷和0人工审批，其背后实质上是“准入资质评估、个性化授信和风险监控”，而这一切离不开海量数据计算的支撑！基于ODPS，阿里金融可以充分挖掘大数据的价值，实现数据化运营，在大促期间创下了30分钟贷款5亿元的纪录！有了强大的存储和计算支持，各种创新业务不断开花结果。BI团队也逐渐把业务迁移到ODPS上，和使用SAS相比，性能上有了很大提升。
　　阿里金融不但锤炼了ODPS，其成功也为ODPS赢得了口碑。在阿里巴巴集团内，淘宝、支付宝、阿里妈妈的业务都开始运行在ODPS集群。此外，外部的一些独立软件开发商也在使用ODPS。
　　回首走过的路，我们充满感恩，尤其感谢阿里金融的一路陪伴。这些年的辛苦耕耘，这些年的积累和沉淀，我们也更有信心！
　　作为一个海量数据处理平台，ODPS涉及很多前沿技术领域，包括分布式、云计算和大数据等。本书的定位是帮助ODPS用户快速了解如何使用ODPS解决其实际问题，在内容介绍上是以用户应用场景为中心，对功能和技术的介绍都是围绕并服务于这一中心。作者假设用户是带着如何使用ODPS解决自身的大数据问题来阅读本书，期望这本书能够帮助用户解决实际问题。
　　由于ODPS更新发展非常快，鉴于“出版”很难赶上“开放”的节奏，本书中也涉及一些尚未开放的功能。本书是依据目前的最新版来写的，可能后续会有变更，请以最新用户手册为准。尽管如此，我相信本书依然是了解和学习ODPS必备的“敲门砖”。
　　本书重点通过示例来说明如何通过ODPS完成各种需求，写得尽量简单、明白。本书不是手册，因而不会罗列出详细的语法说明，也不会全面覆盖ODPS的所有功能。实际上，由于是基于示例引导，它展示的仅仅是ODPS功能的冰山一角。你可以通过实践和使用手册了解更多。本书的在线地址是如果你愿意参与一起改进，将不甚感激。
　　致谢
　　感谢所有为本书付出努力的同事们！要感谢的人太多，在此不一一列出。但我却不能不特别提到阿里巴巴研究员张东晖先生，如果没有他的指导、帮助和鼓励，就不会有这本书。感谢阿里****和加州大学祝效国教授百忙中抽空阅读本书并作序。
　　最后，衷心希望这本书能带给你美好的ODPS编程之旅！
　　李妹芳
　　于阿里（北京），2014年9月

《数海扬帆：企业级数据治理与智能决策实战》 内容简介 在当今数据爆炸式增长的时代，如何有效地管理、分析和利用数据，已经成为企业生存和发展的核心竞争力。本书 《数海扬帆：企业级数据治理与智能决策实战》 旨在为广大企业的数据从业者、管理者以及对数据价值实现感兴趣的技术爱好者，提供一套系统、全面且极具操作性的企业级数据治理与智能决策的实战指南。我们深知，数据并非冰冷的数字，而是蕴藏着洞察业务、驱动创新的宝贵财富。本书将带领读者深入企业数据的核心，从数据资产的规划、建设、运营，到最终实现智能决策，全程覆盖数据生命周期的每一个关键环节。 第一篇：数据治理的基石——构筑可信赖的数据体系 本篇将聚焦于企业数据治理的 foundational elements，强调建立一个健康、可信赖的数据生态系统的重要性。我们认为，没有良好的数据治理，再先进的技术也难以发挥其最大效用。 第一章：数据治理的战略价值与挑战 深入剖析数据治理对企业战略目标的支撑作用，例如提升运营效率、降低合规风险、驱动产品创新等。 探讨在数字化转型过程中，企业面临的典型数据治理挑战，如数据孤岛、数据质量低下、数据安全隐患、缺乏统一的数据标准等。 分析不同行业（如金融、零售、制造、医疗）在数据治理方面的共性与个性需求。 提出构建企业级数据治理的必要性和紧迫性，引导读者认识到数据治理并非成本，而是价值投资。 第二章：数据治理框架与核心要素 介绍当前主流的数据治理框架，如DAMA-DMBoK、CDMC等，并分析其核心构成，包括数据战略、组织架构、政策流程、技术平台等。 详细阐述数据治理的十二大核心要素：数据战略、数据架构、数据模型、数据安全、数据质量、数据生命周期管理、元数据管理、主数据管理、数据标准、数据血缘、数据公民，以及数据目录。 强调要素之间的相互关联和协同作用，构建一个 holistic 的治理体系。 第三章：数据标准体系的建立与落地 阐述数据标准的重要性，包括命名规范、数据类型、取值范围、业务规则等，以及它们如何影响数据的一致性、可比性和可用性。 介绍数据标准制定流程：需求收集、标准草案、评审、发布、推广、执行与维护。 探讨如何建立统一的企业级数据字典和业务术语表，实现业务语言与技术语言的统一。 分享在实际项目中，如何有效推动数据标准在不同业务部门和技术系统的落地，克服阻力，提升依从性。 第四章：数据质量管理——从源头到应用的保障 深入分析数据质量问题的根源，以及其对业务决策和运营产生的负面影响。 介绍数据质量管理的核心流程：数据质量度量、数据质量分析、数据质量改进、数据质量监控。 详细讲解数据质量规则的设计与实现，包括准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性、有效性等维度的度量。 分享数据质量工具的选择与应用，以及如何构建常态化的数据质量监控机制。 强调数据质量管理是一个持续优化的过程，需要技术、流程和人的共同参与。 第五章：数据安全与合规——构建坚固的防护盾 全面梳理企业数据面临的内外部安全风险，包括数据泄露、数据篡改、未授权访问、隐私侵犯等。 深入探讨数据安全体系的关键组成部分：数据分类分级、访问控制、数据加密、脱敏、审计、安全审计与监控。 结合相关法律法规（如GDPR、CCPA、中国的数据安全法、个人信息保护法等），讲解企业在数据合规方面的责任与要求。 分享如何在数据治理过程中融入安全与合规要求，实现“安全合规内建”（Security & Compliance by Design）。 探讨数据安全与隐私保护在数据共享和流通中的平衡之道。 第二篇：数据架构与技术赋能——构建高效的数据中台与数据湖 本篇将聚焦于企业数据架构的设计与实现，重点讲解如何构建灵活、可扩展的数据中台和数据湖，为数据分析和智能应用奠定坚实的技术基础。 第六章：企业数据架构的演进与设计原则 回顾企业数据架构的发展历程，从传统的部门型数据仓库到企业级数据仓库，再到大数据架构和数据中台。 详细讲解数据中台的设计理念、核心能力（如数据采集、数据存储、数据计算、数据服务、数据治理、数据安全）和典型架构。 阐述数据湖的设计原则，包括开放性、灵活性、可扩展性、成本效益等，以及数据湖与数据仓库的融合。 探讨如何根据企业业务需求和技术现状，设计最优的企业级数据架构。 第七章：数据采集与整合——打通数据的“任督二脉” 介绍多样化的数据采集方式，包括批量采集（ETL/ELT）、实时采集（Kafka, Pulsar）、API接口、日志采集等。 讲解不同采集工具的优缺点及适用场景，如Sqoop, Flume, Logstash, Flink CDC等。 深入探讨数据整合的挑战，如数据格式转换、数据冲突解决、数据同步策略等。 分享构建高效、稳定的数据采集与整合流水线的最佳实践。 第八章：数据存储与计算——构建海量数据的“粮仓”与“引擎” 详解大数据存储技术，包括分布式文件系统（HDFS）、对象存储（S3, OSS, COS）等，以及它们在数据湖中的应用。 介绍主流的分布式计算引擎，如Spark, Flink, Presto/Trino等，并分析它们在批处理、流处理、交互式查询等场景下的性能特点。 探讨数据湖仓一体（Lakehouse）架构的概念与优势，以及如何通过统一的存储和计算层实现数据的高效管理和分析。 分享OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）在数据架构中的协同设计。 第九章：数据服务化与API设计——让数据“动”起来 讲解如何将海量数据封装成标准化的数据服务，供上层应用调用。 介绍数据服务化的不同模式，如数据集市、数据API、微服务等。 详细阐述API设计原则，包括RESTful API、GraphQL等，以及如何保证API的安全、高效和易用。 分享构建企业级数据服务平台的实践经验，以及如何实现数据的自助式服务。 第十章：云原生数据技术栈的选型与应用 探讨云原生技术（如容器化、微服务、DevOps）在数据平台建设中的优势。 分析主流云厂商（AWS, Azure, GCP, 阿里云, 腾讯云等）提供的云原生数据服务，如托管数据库、大数据平台、AI/ML服务等。 指导读者如何根据业务需求、成本预算、技术栈偏好，进行云原生数据技术栈的选型。 分享在云上构建弹性、高可用、低成本数据平台的实践案例。 第三篇：智能决策的引擎——数据分析、挖掘与应用 本篇将深入探讨如何通过数据分析、挖掘技术，发现数据中的价值，驱动企业实现更明智、更精准的决策。 第十一章：数据分析方法论与工具 介绍各种数据分析方法，包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析。 讲解常用的数据分析工具和技术，如SQL、Python（Pandas, NumPy）、R语言、Excel、Tableau、Power BI等。 分享数据可视化技术，如何通过图表、仪表盘等直观地呈现数据洞察。 强调数据分析的思维模式，以及如何将分析结果转化为可执行的业务建议。 第十二章：机器学习基础与应用场景 深入浅出地介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 讲解常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-Means聚类等。 分析机器学习在企业中的典型应用场景，如客户流失预测、精准营销、欺诈检测、推荐系统、图像识别、自然语言处理等。 分享模型训练、评估、部署和优化的全流程实践。 第十三章：深度学习的探索与实践 介绍深度学习的基本原理，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。 探讨深度学习在图像、文本、语音等领域的突破性应用。 分享深度学习模型的构建、训练和调优技巧。 讨论如何将深度学习技术与企业业务场景相结合，创造新的价值。 第十四章：大数据与人工智能驱动的智能决策 探讨如何将大数据分析、机器学习、深度学习等技术融合，构建端到端的智能决策系统。 分析智能决策在不同业务领域的应用，如智能客服、智能制造、智能风控、智能运营等。 介绍AIOps（人工智能运维）的概念与实践，以及如何利用AI提升IT系统的智能化水平。 分享如何构建数据驱动的“人机协同”决策模式。 第十五章：构建企业级数据分析平台与数据资产管理 总结如何整合数据治理、数据架构、数据技术栈，构建一个支持全面数据分析的企业级平台。 强调数据资产的管理和价值评估，如何将数据视为企业的核心资产进行精细化管理。 分享如何构建数据驱动的文化，推动企业内部的数据素养提升。 展望未来数据技术的发展趋势，以及企业如何持续创新，拥抱数据驱动的未来。 本书特色： 实战导向： 拒绝纸上谈兵，本书大量引用实际项目中的案例、遇到的问题及解决方案，理论与实践紧密结合。 体系全面： 从宏观的数据治理战略，到微观的技术实现细节，再到数据应用与智能决策，构建了一个完整的数据价值链。 技术前沿： 涵盖了当前大数据和人工智能领域的热点技术，并深入剖析其在企业中的落地应用。 可操作性强： 提供具体的实施步骤、方法论和工具建议，读者可以照此进行实践。 面向多角色： 无论是数据工程师、数据分析师、数据科学家，还是IT架构师、业务管理者，都能从中找到所需内容。 《数海扬帆：企业级数据治理与智能决策实战》 不仅是一本技术书籍，更是一部企业数字化转型的行动指南。希望通过本书的引导，帮助您驾驭数据的洪流，驶向智能决策的彼岸，最终实现企业的可持续增长与创新。

评分☆☆☆☆☆

我一直对阿里在大数据领域的探索和实践充满好奇，而ODPS作为其核心平台之一，更是我关注的焦点。一直以来，关于ODPS的资料相对零散，要么是官方文档过于专业晦涩，要么是网络上的碎片化信息良莠不齐。因此，一本系统性、实践性强的权威指南，对我来说意义重大。我之所以选择这本书，是因为它承诺提供“应用开发实践”，这正是我最需要的。我不仅仅想了解ODPS的技术原理，更希望知道如何在实际工作中运用它来解决大数据带来的挑战。我期待这本书能够包含大量真实的案例，通过具体的代码示例和详细的操作步骤，让我能够“手把手”地学习，将理论知识转化为实际能力，真正地将ODPS融入到我的日常开发工作中。

评分☆☆☆☆☆

虽然我还没有深入阅读这本书的具体内容，但仅从目录和前言部分，我就能感受到作者在内容组织上的精心布局。主题的划分清晰合理，从基础概念的引入，到核心技术的剖析，再到实际应用场景的案例分析，层层递进，逻辑性很强。这种结构化的安排，对于我这样初次接触阿里大数据平台，或者想要系统性学习ODPS的读者来说，无疑是一份非常宝贵的地图，能够指引我清晰地认识整个学习路径，避免迷失在庞杂的技术细节中。前言部分也充分展现了作者对行业的深刻洞察和对读者需求的理解，字里行间透露着一种“授人以渔”的教学理念，让人充满信心，期待能够跟随作者的笔触，逐步掌握阿里大数据平台的核心技能。这种由浅入深、循序渐进的学习方式，正是许多技术学习者所渴求的。

评分☆☆☆☆☆

我个人对于技术的学习，一向倾向于“学以致用”。在选购技术书籍时，我最看重的就是其“实践性”和“可操作性”。如果一本书仅仅停留在理论层面，即便讲得再透彻，也难以满足我实际工作的需求。而“应用开发实践”这个词，恰恰击中了我的痛点。我希望这本书能够提供丰富的实际案例，最好能覆盖一些阿里在大数据领域经常遇到的典型场景，比如数据清洗、ETL、特征工程、模型训练等等。我期待能够看到完整的代码实现，并且有详细的解释，让我明白每一步的用意以及背后的技术原理。如果还能包含一些调优技巧或者故障排查的经验分享，那就更完美了。只有这样，我才能真正地学到东西，并在工作中快速应用，解决实际问题，提高工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常朴实，封面采用经典的深蓝色调，搭配烫金的书名和作者信息，整体散发出一种专业而沉稳的气息。纸张的质感相当不错，触感细腻，拿在手里颇有分量，无论是阅读还是收藏，都让人感到愉悦。我特别喜欢它在印刷上的细节处理，字迹清晰，排版疏朗，即便长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。书页的裁剪边缘也相当整齐，装订牢固，不易散页，这对于一本需要经常翻阅的技术书籍来说，是非常重要的考量。包装方面，商家也做得相当到位，书本被严实的泡沫纸包裹，外面再套上坚固的纸箱，确保了书本在运输过程中不受丝毫损坏。收到书的那一刻，就有一种期待和惊喜，仿佛能从中汲取到源源不断的知识养分。这本书的物理属性，已经完全符合了我对一本高品质技术书籍的期望，甚至超出了一些预期。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的定价来看，可以推测其内容的深度和价值。在如今信息爆炸的时代，高质量、经过提炼和实践验证的知识尤为珍贵。一本定价合理的权威指南，往往意味着作者付出了大量的时间和精力去梳理、总结和分享，这不仅仅是一本书，更是作者宝贵的经验和智慧的结晶。我愿意为这样的内容付费，因为这是一种高效的学习投资。我深信，这本书所包含的知识体系，能够帮助我节省大量摸索的时间，少走弯路，快速提升在大数据开发领域的竞争力。同时，这也反映了我对作者专业度和行业影响力的认可，期望能从中获得最前沿、最实用的信息，站在巨人的肩膀上，更好地应对大数据时代的机遇与挑战。

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不错，可以一读

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不错

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不错，可以一读

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还没有看呢，好像 好可以

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很棒的一本书，正品，送货快。专业必备。

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东西不错……物有所值

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非常实用 非常实用 非常实用 非常实用 非常实用 非常实用 非常实用 非常实用

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身体非常不错，值得推荐一下。

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书本质量不错，送货速度快，需要常学习啊