架构大数据：大数据技术及算法解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵，勇 著

图书标签:

• 大数据
• 架构
• 数据分析
• 算法
• 技术
• Hadoop
• Spark
• 数据挖掘
• 云计算
• 数据工程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121259784

版次：1

商品编码：11706330

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：440

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为大数据技术入门和进阶的专业书籍，同时也可作为高等院校大数据相关课程的教材和教学参考用书。
本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势，全面介绍大数据的相关技术、算法和应用场景，帮助读者培养大数据的技术选型和系统架构能力。

内容简介

本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全景画卷。

作者简介

2010-2012 电子科技大学 教授2007-2010 美国微软公司 软件开发工程师2000-2007 美国芝加哥大学 助理研究员1997-2000 北京电信长线公司 研发部经理

目录

目 录


第1章 大数据技术概述 1
1．1 大数据的概念 1
1．2 大数据的行业价值 4
1．3 大数据问题的爆发 9
1．4 大数据处理流程 12
1．5 大数据技术 13
1．5．1 基础架构支持 14
1．5．2 数据采集 14
1．5．3 数据存储 15
1．5．4 数据计算 16
1．5．5 展现与交互 18
1．6 练习题 19
参考文献 19
第2章 大数据基础支撑――数据中心及云计算 20
2．1 数据中心概述 20
2．1．1 云计算时代数据中心面临的问题 21
2．1．2 新一代数据中心关键技术 22
2．1．3 业界发展动态 24
2．1．4 小结 25
2．2 云计算简介 25
2．2．1 云计算定义 26
2．2．2 云计算主要特征 27
2．2．3 Web服务、网格和云计算 28
2．2．4 云计算应用分类 29
2．2．5 小结 31
2．3 大数据与云计算的关系 32
2．3．1 大数据是信息技术发展的必然阶段 33
2．3．2 云计算等新兴信息技术正在真正地落地和实施 34
2．3．3 云计算等新兴技术是解决大数据问题的核心关键 34
2．4 云资源调度与管理 35
2．4．1 云资源管理 36
2．4．2 云资源调度策略 38
2．4．3 云计算数据中心负载均衡调度 40
2．5 开源云管理平台OpenStack 44
2．5．1 OpenStack的构成 45
2．5．2 OpenStack各组件之间的关系 46
2．5．3 OpenStack的逻辑架构 47
2．5．4 小结 49
2．6 软件定义网络 49
2．6．1 起源与发展 50
2．6．2 OpenFlow标准和规范 50
2．6．3 OpenFlow的应用 53
2．7 虚拟机与容器 55
2．7．1 VM虚拟化与Container虚拟化 55
2．7．2 Docker 55
2．8 练习题 57
参考文献 57
第3章 云计算先行者――Google的三驾马车 59
3．1 Google的三驾马车 59
3．1．1 GFS――一个可扩展的分布式文件系统 59
3．1．2 MapReduce――一种并行计算的编程模型 64
3．1．3 BigTable――一个分布式数据存储系统 69
3．2 Google新“三驾马车” 77
3．2．1 Caffeine――基于Percolator的搜索索引系统 77
3．2．2 Pregel――高效的分布式图计算的计算框架 80
3．2．3 Dremel――大规模数据的交互式数据分析系统 85
3．3 练习题 89
参考文献 89
第4章 云存储系统 91
4．1 云存储的基本概念 91
4．1．1 云存储结构模型 91
4．1．2 云存储与传统存储系统的区别 94
4．2 云存储关键技术 95
4．2．1 存储虚拟化技术 95
4．2．2 分布式存储技术 97
4．3 云存储系统分类 98
4．3．1 分布式文件存储 99
4．3．2 分布式块存储 105
4．3．3 分布式对象存储 109
4．3．4 统一存储 117
4．4 其他相关技术 124
4．5 练习题 127
参考文献 127
第5章 数据采集系统 129
5．1 Flume 130
5．1．1 Flume架构 130
5．1．2 Flume核心组件 133
5．1．3 Flume环境搭建与部署 134
5．2 Scribe 139
5．2．1 Scribe架构 139
5．2．2 Scribe中的Store 140
5．2．3 Scribe环境搭建与部署 141
5．3 Chukwa 144
5．3．1 Chukwa的设计目标 144
5．3．2 Chukwa架构 145
5．3．3 Chukwa 环境搭建与部署 147
5．4 Kafka 150
5．4．1 Kafka架构 150
5．4．2 Kafka存储 152
5．4．3 Kafka的特点 152
5．4．4 Kafka环境搭建与部署 154
5．5 练习题 155
参考文献 155
第6章 Hadoop与MapReduce 156
6．1 Hadoop平台 156
6．1．1 Hadoop概述 156
6．1．2 Hadoop的发展简史 157
6．1．3 Hadoop的功能和作用 158
6．1．4 HDFS 159
6．1．5 HBase 162
6．2 MapReduce 171
6．2．1 第一代MapReduce（MRv1） 172
6．2．2 MapReduce 2．0――Yarn 180
6．3 Hadoop相关生态系统 184
6．3．1 交互式数据查询分析 184
6．3．2 数据收集、转换工具 187
6．3．3 机器学习工具 188
6．3．4 集群管理与监控 188
6．3．5 其他工具 189
6．4 Hadoop应用案例 191
6．5 练习题 192
参考文献 192
第7章 Spark――大数据统一计算平台 193
7．1 Spark简介 193
7．1．1 Spark 193
7．1．2 BDAS 195
7．2 RDD 197
7．2．1 RDD基本概念 197
7．2．2 RDD示例 199
7．2．3 RDD与分布式共享内存 200
7．3 Spark SQL 201
7．4 MLlib 203
7．5 GraphX 206
7．6 Spark Streaming 206
7．6．1 基本概念 207
7．6．2 编程模型 208
7．7 Spark的安装 210
7．7．1 单机运行Spark 210
7．7．2 使用Spark Shell与Spark交互 213
7．8 Shark、Impala、Hive对比 214
7．9 练习题 216
参考文献 216
第8章 Storm流计算系统 218
8．1 流计算系统 218
8．1．1 流计算系统的特点 218
8．1．2 流计算处理基本流程 219
8．2 Storm流计算框架 220
8．2．1 Storm简介 220
8．2．2 Storm关键术语 221
8．2．3 Storm架构设计 223
8．3 Storm编程实例 225
8．4 Storm应用 228
8．4．1 Storm应用场景 228
8．4．2 Storm应用实例 228
8．5 其他流计算框架 229
8．6 练习题 231
参考文献 231
第9章 SQL、NoSQL与NewSQL 232
9．1 传统SQL数据库 232
9．1．1 关系模型 232
9．1．2 关系型数据库的优点 233
9．1．3 关系型数据库面临的问题 234
9．2 NoSQL 234
9．2．1 NoSQL与大数据 235
9．2．2 NoSQL理论基础 235
9．2．3 分布式模型 238
9．2．4 NoSQL数据库分类 241
9．3 NewSQL 255
9．3．1 系统分类 255
9．3．2 Google Spanner 256
9．3．3 MemSQL 258
9．3．4 VoltDB 260
9．4 练习题 263
参考文献 263
第10章 大数据与数据挖掘 264
10．1 数据挖掘的主要功能和常用算法 264
10．1．1 数据挖掘的主要功能 264
10．1．2 常用算法 265
10．2 大数据时代的数据挖掘 280
10．2．1 传统数据挖掘解决方案 280
10．2．2 分布式数据挖掘解决方案 280
10．3 数据挖掘相关工具 282
10．3．1 Mahout 282
10．3．2 语言工具――Python 288
10．4 数据挖掘与R语言 289
10．4．1 R语言简介 289
10．4．2 R语言在数据挖掘上的应用 290
10．5 练习题 294
参考文献 294
第11章 深度学习 298
11．1 深度学习介绍 299
11．1．1 深度学习的概念 299
11．1．2 深度学习的结构 299
11．1．3 从机器学习到深度学习 301
11．2 深度学习基本方法 302
11．2．1 自动编码器 302
11．2．2 稀疏编码 304
11．3 深度学习模型 305
11．3．1 深度置信网络 306
11．3．2 卷积神经网络 308
11．4 深度学习的训练加速 310
11．4．1 GPU加速 310
11．4．2 数据并行 311
11．4．3 模型并行 312
11．4．4 计算集群 313
11．5 深度学习应用 313
11．5．1 Google 314
11．5．2 百度 314
11．5．3 腾讯Mariana 315
11．6 练习题 316
参考文献 316
第12章 电子商务与社会化网络大数据分析 318
12．1 推荐系统简介 318
12．1．1 推荐系统的评判标准 319
12．1．2 推荐系统的分类 319
12．1．3 在线推荐系统常用算法介绍 320
12．1．4 相关算法知识 323
12．2 计算广告 327
12．2．1 计算广告简介 327
12．2．2 计算广告发展阶段 327
12．2．3 计算广告相关算法 330
12．2．4 计算广告与大数据 332
12．2．5 大数据在计算广告中的应用案例 333
12．3 社交网络 333
12．3．1 社交网络中大数据挖掘的应用场景 334
12．3．2 社交网络大数据挖掘核心算法模型 334
12．3．3 图计算框架 335
12．3．4 大数据在社交网络中的应用案例 337
12．4 练习题 338
第13章 大数据展示与交互技术 339
13．1 数据可视化分类 339
13．1．1 按照展示内容进行划分 340
13．1．2 按照数据类型进行划分 341
13．2 可视化技术分类 351
13．2．1 2D展示技术 351
13．2．2 3D渲染技术 356
13．2．3 体感互动技术 360
13．2．4 虚拟现实技术 362
13．2．5 增强现实技术 364
13．2．6 可穿戴技术 365
13．2．7 可植入设备 368
13．3 练习题 369
参考文献 369
第14章 大数据安全与隐私 372
14．1 云计算时代安全与隐私问题凸显 372
14．2 云计算与大数据时代的安全挑战 374
14．2．1 大数据时代的安全需求 374
14．2．2 信息安全的发展历程 375
14．2．3 新兴信息技术带来的安全挑战 376
14．3 如何解决安全问题 380
14．3．1 云计算安全防护框架 381
14．3．2 基础云安全防护关键技术 384
14．3．3 创立本质安全的新型IT体系 387
14．4 隐私问题 389
14．4．1 防不胜防的隐私泄露 389
14．4．2 隐私保护的政策法规 390
14．4．3 隐私保护技术 391
14．5 练习题 393
参考文献 393
第15章 大数据技术发展趋势 394
15．1 实时化 394
15．2 内存计算 396
15．2．1 机遇与挑战 396
15．2．2 研究进展 397
15．2．3 发展展望 399
15．3 泛在化 399
15．3．1 发展现状 400
15．3．2 发展趋势 401
15．4 智能化 406
15．4．1 传统人工智能 406
15．4．2 基于大数据的人工智能 407
15．5 练习题 410
参考文献 410
第16章 知名企业大数据架构简介 411
16．1 腾讯 411
16．1．1 背景介绍 411
16．1．2 整体架构 412
16．2 淘宝 416
16．2．1 背景介绍 416
16．2．2 整体架构 416
16．3 Facebook 417
16．3．1 背景介绍 417
16．3．2 整体架构 418
16．3．3 技术架构展望 420
16．4 Twitter 420
16．4．1 背景介绍 420
16．4．2 整体架构 420
16．4．3 技术架构展望 422
16．5 Netflix 422
16．5．1 背景介绍 422
16．5．2 整体架构 423
16．5．3 Netflix个性化和推荐系统架构 426
16．6 练习题 430
参考文献 430

精彩书摘

　　云计算提供的不同层次服务使开发者、服务提供商、系统管理员和用户面临许多挑战。图2.2对此做出了归纳概述。底层的物理资源经过虚拟化转变为多个虚拟机，以资源池多重租赁的方式提供服务，提高了资源的效用。核心中间件起到任务调度、资源和安全管理、性能监控、计费管理等作用。一方面，云计算服务涉及大量的调用第三方软件及框架和重要数据处理的操作，这需要有一套完善的机制，以保证云计算服务安全有效地运行；另一方面，虚拟化的资源池所在的数据中心往往电力资源耗费巨大，解决这样的问题需要设计有效的资源调度策略和算法。在用户通过代理或者直接调用云计算服务的时候，需要和服务提供商之间建立服务等级协议（Service LevelAgreement，SLA），那么必然需要服务性能监控，以便设计出比较灵活的付费方式。此外，还需要设计便捷的应用接口，方便服务调用。而用户在调用中选择什么样的云计算服务，这就要设计合理的度量标准并建立一个全球云计算服务市场以供选择调用。 　　2.2.5小结 　　云计算是基于多种技术的新兴计算模式，随着现代软件应用和商务处理的全球化、信息化和自动化，必将为云计算的研究发展提供广泛的市场和应用背景。云计算不仅是虚拟化资源的集合，也不仅是在此之上的平台和应用实体的集合，而且是一种集虚拟化技术、网络技术、信息安全、效用计算、逻辑推理、软件工程、商务智能等技术为一体的新兴计算应用模式。无论是工业界还是学术界都提出了一系列实施技术和改进策略，并从理论和实际应用的角度进行了阐述。 　　由上面的讨论分析可知，应用向云计算模式的转变引发了一系列开放的问题，有待解决。 　　①用户在选择使用众多云计算服务时，如何选择需要的服务应用，通过什么标准度量云计算服务特征，避免选择的主观性。 　　②以往Web服务定义的WSDL接口和XML数据类型方便用户的调用和信息的传输，需要考虑云计算的接口，数据类型怎样制定，采取何种具体的标准加强云计算供应商和用户问的互操作尚不明确。 　　③随着云计算模式的大量应用，是否所有的软件应用和开发都适合转向云计算的平台，这就需要考虑建立软件应用属性到云计算服务属性的映射，以判定云计算的属性是否适合软件应用的关键属性。 　　④如何划分SaaS层次上云计算基本服务粒度，以便应用能够进行类似Web服务编排的服务组合，提高软件的重用性。 　　⑤云计算是一种分布式的计算模式，其地理位置、存储和扩展能力对用户均是透明的。无论是云计算开发者、提供商还是用户，如何追踪分析云计算服务应用的控制流和数据流，以判定云计算应用的行为和状态，是问题的关键。建立何种合适的模型，使云计算模型标准化、统一化，为测试、成本计算、性能提供标准依据，也是一个重要的问题。　　……

前言/序言

《数据洪流中的灯塔：洞悉数据价值的实践指南》 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模涌现，它们如同奔腾不息的洪流，蕴藏着无限的机遇与挑战。我们身处其中，既是数据的创造者，也是数据的受益者，更是数据的驾驭者。然而，如何在这片浩瀚的数据海洋中捕捉到有价值的信息，如何将原始的、纷繁的数据转化为驱动业务增长的强大引擎，如何构建一套稳定、高效、可扩展的数据处理与分析体系，已成为个体、企业乃至于整个社会亟待解决的关键问题。 《数据洪流中的灯塔：洞悉数据价值的实践指南》正是应运而生，旨在为你提供一本全面、深入、实用的指南，帮助你穿越数据的迷雾，抵达价值的彼岸。本书并非堆砌枯燥的理论，而是聚焦于如何将数据转化为洞察，如何将洞察转化为行动，最终实现数据价值的最大化。我们将从数据采集的源头出发，一路探索到数据应用的高潮，为你勾勒出一幅清晰、完整的“数据生命周期”图景。 第一章：数据的觉醒——认识数据驱动的时代 在踏入数据的世界之前，我们需要建立起对数据价值的深刻认知。本章将带你理解为什么数据驱动已经成为不可逆转的趋势，从商业决策到科学研究，从个人生活到社会治理，数据是如何重塑一切的。我们将探讨大数据带来的变革，以及掌握数据能力的关键性。你将了解不同行业如何利用数据实现飞跃，例如零售业的精准营销、金融业的风险控制、医疗业的个性化诊断、制造业的智能优化等。我们会分享一些引人入胜的案例，展示数据如何从幕后走向台前，成为驱动创新的核心力量。同时，本章也会简要介绍数据在当今社会扮演的角色，以及对未来发展的影响，帮助你树立起正确的数据观。 第二章：数据的采集——捕捉信息的第一步 万事开头难，数据的价值也始于有效的采集。本章将深入剖析各种数据采集的渠道、技术与策略。我们将讨论如何从各种来源获取数据，包括但不限于： 结构化数据： 数据库、表格、API接口等。我们将介绍关系型数据库的原理、SQL查询的最佳实践，以及如何设计高效的数据模型。 半结构化数据： XML、JSON、日志文件等。我们将探讨解析这些数据格式的方法，以及如何将其转化为可用的结构。 非结构化数据： 文本、图片、音频、视频等。本章将介绍文本挖掘的基础技术，如分词、词性标注、命名实体识别；图像识别的初步概念；以及音频和视频数据的初步处理方法。 实时数据流： 来自传感器、物联网设备、社交媒体的实时信息。我们将介绍流处理的基本概念，以及常用的流式数据采集工具和技术。 此外，本章还将重点讲解数据采集过程中需要注意的关键问题，例如数据质量的重要性、数据采集的合规性与隐私保护，以及如何设计稳健的数据采集流程，确保源源不断地获取高质量的数据。我们将探讨一些常见的采集挑战，如数据孤岛、数据格式不统一、数据量巨大等，并给出实用的解决方案。 第三章：数据的清洗与预处理——让数据焕发新生 原始数据往往是“脏”的，充斥着噪声、缺失值、异常值和不一致性。本章是数据价值释放的关键环节，我们将详细讲解数据清洗与预处理的理论与实践。 数据清洗： 处理缺失值： 探讨不同的填充策略（均值、中位数、众数、模型预测），并分析其适用场景。 处理异常值： 介绍识别异常值的方法（统计学方法、可视化方法），以及如何处理（删除、替换、截断）。 处理重复值： 讲解如何检测和移除重复数据，避免分析失真。 数据标准化与归一化： 介绍z-score标准化、min-max归一化等技术，以及它们在不同算法中的应用。 数据预处理： 数据转换： 讲解对数据进行类型转换、格式统一、数值编码（独热编码、标签编码）等操作。 特征工程入门： 介绍特征提取、特征选择、特征构建的基本概念。例如，如何从日期时间中提取年、月、日、星期几；如何组合现有特征生成新的更有意义的特征。 文本预处理： 深入讲解文本数据清洗的流程，包括去除停用词、标点符号，统一大小写，词形还原等。 本章将通过丰富的实例，演示如何运用各类数据处理工具和技术，将杂乱无章的数据转化为结构清晰、质量可靠的数据集，为后续的分析和建模奠定坚实的基础。我们将强调在清洗预处理过程中，对业务场景的理解是至关重要的，以确保处理方式能够真正提升数据的可用性。 第四章：数据的存储与管理——构建稳固的数据基石 海量数据的存储和高效管理是支撑大数据应用的基础。本章将为你解析数据存储与管理的演进历程、核心技术及最佳实践。 传统数据库的局限性： 简要回顾关系型数据库在处理海量、多样化数据时的挑战。 大数据存储技术： 分布式文件系统（HDFS）： 深入讲解HDFS的架构、工作原理、容错机制，以及它如何支持PB级别数据的存储。 NoSQL数据库： 介绍不同类型的NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库），并分析它们的适用场景。例如，Redis在缓存加速，MongoDB在存储半结构化文档，Cassandra在处理海量写操作，Neo4j在分析关系网络。 数据仓库与数据湖： 阐述数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念、区别与联系，以及它们在企业数据架构中的作用。 数据管理策略： 数据治理： 讲解数据治理的重要性，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全与合规。 数据生命周期管理： 介绍如何规划数据的存储、访问、归档和销毁策略。 本章将帮助你理解如何根据业务需求和数据特性，选择合适的存储方案，并建立起一套高效、安全、可扩展的数据管理体系。我们将通过对比不同存储技术的优劣，引导读者做出明智的技术选型。 第五章：数据的分析与挖掘——揭示隐藏的规律 数据本身并不能直接带来价值，价值隐藏在数据的深层规律之中。本章将带你探索数据分析与挖掘的广阔世界，学习如何从数据中提取有意义的洞察。 描述性分析： 学习如何使用统计学方法概括和描述数据，包括均值、中位数、方差、百分位数等。我们将重点介绍数据可视化技术，如柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等，以及如何利用这些图表清晰地呈现数据特征。 探索性数据分析（EDA）： 强调EDA在理解数据、发现模式、形成假设过程中的重要性。 关联规则挖掘： 讲解如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买尿布的顾客也经常购买啤酒”的经典案例。 聚类分析： 介绍如何将相似的数据点分组，发现数据的内在结构，如客户细分、异常检测。 分类与预测： 监督学习入门： 简要介绍分类（如判断邮件是否为垃圾邮件）和回归（如预测房价）的基本思想。 常用算法概览： 介绍一些基础的分类回归算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等，并解释其工作原理。 数据挖掘的常用工具和平台： 简要介绍Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R等数据分析工具，以及一些云平台的数据分析服务。 本章将通过实操演示，展示如何运用各种分析技术，从看似杂乱无章的数据中挖掘出有价值的规律和洞察，为决策提供强有力的数据支持。 第六章：数据的可视化——让数据“说话” 再精妙的分析，如果不能直观地呈现，其价值也会大打折扣。本章将聚焦于数据可视化，教你如何将复杂的数据信息转化为易于理解和传播的视觉图景。 可视化原则： 讲解如何选择最适合展示特定数据的图表类型，如何遵循清晰、简洁、准确的原则进行设计。 可视化工具与技术： 基础图表： 深入讲解柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图、直方图等常用图表的应用场景及注意事项。 高级图表： 介绍散点图矩阵、平行坐标图、地理信息图、网络图等，以及它们在探索多维数据和关系网络方面的优势。 交互式可视化： 探讨如何通过交互式图表（如缩放、筛选、高亮）提升用户体验，让用户能够更深入地探索数据。 常用可视化库/工具： 介绍Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI等主流数据可视化工具，并给出实际应用示例。 仪表盘（Dashboard）设计： 讲解如何构建信息丰富、结构清晰的数据仪表盘，以便于实时监控关键指标和业务表现。 本章将通过大量精美的可视化案例，帮助你掌握将数据转化为引人入胜的视觉故事的技巧，有效地沟通数据洞察，驱动更明智的决策。 第七章：数据驱动的决策与应用——将价值落地 数据分析的最终目的是服务于决策和应用，实现业务价值。本章将探讨如何将数据分析的结果转化为实际的业务行动，以及在各个领域的数据应用实践。 构建数据驱动的文化： 强调组织内部对数据价值的认可和对数据分析能力的培养。 数据在不同领域的应用： 市场营销： 用户画像、精准推荐、广告优化、客户流失预测。 产品开发： 用户行为分析、产品功能优化、A/B测试。 运营管理： 供应链优化、库存管理、风险评估、欺诈检测。 金融服务： 信用评分、交易监控、投资组合管理。 医疗健康： 疾病预测、药物研发、个性化治疗。 政府与公共服务： 城市规划、交通管理、犯罪预测。 数据产品设计： 讲解如何基于数据洞察，设计和开发能够解决实际问题的数据产品。 衡量数据价值： 讨论如何量化数据分析和应用所带来的业务回报。 数据伦理与社会责任： 强调在数据应用过程中，对隐私保护、数据偏见、算法公平性的重视。 本章将通过详实的行业案例，展示数据如何赋能业务增长，并指导你如何将数据分析的成果有效落地，实现真正的商业价值。 结语：拥抱数据，赋能未来 《数据洪流中的灯塔：洞悉数据价值的实践指南》不仅仅是一本书，更是一次关于数据价值的探索之旅。我们相信，通过掌握本书所介绍的知识和技能，你将能够 confidently 地驾驭数据，从中发现规律，获得洞察，并最终将这些洞察转化为驱动进步和创新的强大力量。在这个数据无处不在的时代，数据是你最宝贵的资产，而本书，将是你点亮数据价值的指路明灯。愿你在这个数据洪流中，乘风破浪，抵达成功的彼岸！

评分☆☆☆☆☆

说实话，《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，我翻了几页，就觉得它跟我脑海中预期的那类“实操性极强”的技术书籍，还是有挺大差距的。我本来以为，书名里有“大数据技术及算法解析”，那至少得把诸如MapReduce、Spark RDD/DataFrame的底层原理，或者像K-means、PageRank这些常用算法在分布式环境下的实现细节，以及各种优化策略，都详细地掰开了揉碎了讲。 我期待的是，能够看到具体的代码实现，甚至是伪代码，能够让我跟着一步步理解，比如说，Spark是如何通过DAG调度来优化任务执行的，或者HDFS是如何实现高可用和容错的。又或者，对于某个机器学习算法，比如决策树，书中能给出它在Spark MLlib中的具体API调用，以及对参数的详细解释，告诉我什么时候该用哪种参数能获得更好的效果。 但这本书给我的感觉，更像是“大数据架构概论”或者“大数据系统设计哲学”。它更多的是在讲“是什么”和“为什么”，比如为什么需要分布式存储，为什么需要内存计算，为什么需要流式处理，以及在设计大数据系统时，应该考虑哪些方面，比如可扩展性、容错性、吞 দক্ষতা等。它提供的是一种“大局观”和“方法论”，而不是具体的“工具箱”。 我感觉这本书更适合那些已经对大数据技术有了初步了解，想要系统性地构建自己的大数据架构认知体系，或者正在从事大数据平台设计、运维的读者。它提供的更多是“战略层面”的指导，让我从更高的维度去思考问题，而不是“战术层面”的技巧。 即使是算法部分，我也感觉它更多的是在介绍算法的应用场景和基本思想，而不是深入到算法的数学原理或者在分布式计算中的具体实现。比如，它可能会提到“图计算在社交网络分析中的应用”，但是具体到如何用Spark GraphX来处理图数据，以及图算法的底层实现，就不是这本书的重点了。 所以，如果你和我一样，是一个“想把书中的技术赶紧用到项目里”的读者，可能会觉得这本书的“干货”密度没有预期的那么高。它更像是一次“思想启迪”，让你明白大数据领域有哪些重要的方向和考虑因素，但具体的“硬核”技能，还需要你去其他地方挖掘。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书时，我脑海中立刻浮现出许多关于大数据处理的场景，比如海量数据的实时分析、复杂模型的训练部署、以及各种数据挖掘任务的实现。我满心期待地认为，这本书将会是一份详尽的“工具指南”，能够教会我如何用最有效率的方式，利用大数据技术和算法解决这些问题。 我原本希望，书中能有大量关于Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, Hive, Pig）和Spark生态系统（Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX）的深入讲解。例如，对于HDFS，我希望看到关于其NameNode和DataNode的详细工作机制，以及块的存储和读写策略的解析；对于Spark，我期待看到DAG调度器的工作原理，Task如何被提交和执行，以及Spark SQL的Catalyst优化器的工作流程。 此外，我也期望书中能对大数据领域常用的算法有详尽的介绍，不仅仅是算法的名称和应用场景，更重要的是其数学原理、核心思想，以及在分布式环境下的实现方式。比如，对于PageRank算法，我希望看到其迭代计算的数学公式，以及如何在Spark GraphX中高效地实现；对于K-means聚类算法，我期待看到其分布式计算的优化方法。 然而，《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，给我的感觉更像是一本“大数据思想启蒙读物”。它似乎更侧重于勾勒出整个大数据技术栈的宏观轮廓，以及大数据架构设计中的一些核心原则和权衡。它可能是在讲“大数据应该如何被思考和架构”，而不是“大数据技术和算法是如何被具体实现的”。 书中的内容，更多的是在探讨“为什么”要这样做，比如为什么需要分布式存储，为什么需要内存计算，以及在设计一个大数据系统时，应该考虑哪些关键因素，比如数据的一致性、可用性、容错性、可扩展性等等。它提供了很多“大局观”的视角，让我能从更宏观的层面去理解大数据技术的发展和应用。 总的来说，这本书并没有像我预期的那样，成为一本能够让我直接上手进行技术操作的“硬核”指南。它更像是一次关于大数据架构的“理论研讨”，提供了很多思考的方向和框架，但具体的“落地”细节，则需要读者自己去深入探索和实践。它适合那些想要构建大数据知识体系，或者对大数据架构设计理念感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

读完《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，我最深的感受是，它并没有像我想象中那样，像一本技术字典一样，把Hadoop、Spark、Kafka等技术组件的每一个命令、每一个参数都事无巨细地列出来。我原本以为，既然名字里有“技术及算法解析”，那至少在书中能看到各种算法的详细数学推导，或者对某个算法在特定大数据框架下的实现细节进行深度剖析。 然而，这本书给我的感觉，更像是在描绘一张“大数据地图”，它为你指出了各个技术“城市”的大致位置，以及它们之间“交通线路”的规划思路，但并没有带你深入到每一个“城市”的街道巷弄里去细细品味。它更侧重于介绍大数据生态系统的整体架构，以及不同组件在整个体系中所扮演的角色和相互之间的关系。比如，它会告诉你HDFS是用来做什么的，Spark是用来做什么的，它们为什么要这样设计，但是具体到HDFS的block如何寻址，Spark的DAG如何调度，书中并没有深入到这个层面。 我也期望书中能有很多关于实际算法应用的案例，比如如何用分布式机器学习算法来预测用户行为，或者如何用图算法来分析社交网络关系。我希望看到真实的Python或Java代码片段，能够直接套用并修改。但是，这本书的篇幅更多的是在探讨“为什么”需要这些技术和算法，以及在什么场景下应该选择哪种技术方案，它更多的是一种“思维模型”的介绍，而不是“操作手册”。 当然，这并不意味着这本书毫无价值。它确实在宏观层面为我构建了一个更清晰的大数据“生态圈”的认知。通过这本书，我能更好地理解各个技术组件之间的逻辑关系，以及它们如何协同工作来支撑整个大数据处理流程。它让我意识到，在大数据领域，技术是不断演进的，而且很多时候，解决方案的优劣取决于对业务场景的深刻理解和权衡。 总的来说，如果你期待的是一本能让你直接上手写代码、实现某个复杂算法的书，那么《架构大数据：大数据技术及算法解析》可能不是你的首选。但如果你想建立一个关于大数据技术栈的整体框架认知，理解其设计理念和发展脉络，那么这本书或许能为你提供一个不错的起点，它像一位经验丰富的向导，为你指明了方向，但具体的探索之路，还需要你自己去实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，《架构大数据：大数据技术及算法解析》。作为一名对大数据领域充满了好奇和探索欲的普通读者，我一直渴望找到一本能够系统性地梳理整个大数据技术栈，并且深入剖析核心算法的书籍。然而，我这次翻阅的《架构大数据》似乎走的并不是我预期的那种“干货满满、技术细节喷涌而出”的路线。 我原本期待的是，这本书能够像一本详尽的蓝图，一步步地引导读者了解从数据采集、存储、处理到分析的整个流程，并且在每一环节都详细介绍其背后支撑的技术原理，比如HDFS的分布式存储原理，Spark的内存计算机制，以及MapReduce的计算模型等等。我更期待书中能够深入讲解那些支撑大数据分析的经典算法，例如分布式机器学习算法，图计算算法，甚至是一些流式计算中的常用算法，并给出清晰的伪代码或者实际案例。可惜的是，这本书似乎更侧重于从宏观的视角去描绘大数据生态的整体框架，而对于具体技术的实现细节和算法的精妙之处，着墨不多。 我感觉这本书更像是一位经验丰富的大数据架构师在分享他的“思考框架”和“设计理念”，而非一本技术手册。它可能更适合那些已经对大数据技术有一定基础，想要提升架构思维和理解大数据系统设计哲学的人。对于我这种希望“动手实践”的读者来说，这本书提供的“道”可能多于“术”，更像是一种思维的启发，而非操作的指南。我花了很长时间在琢磨书中的一些概念性阐述，但总觉得缺了一点将这些概念落地到具体技术实现上的“连接点”。 尽管如此，这本书的某些部分还是给我带来了一些思考。比如，书中对于如何平衡数据一致性、可用性和分区容忍度的讨论，以及对于不同存储方案在不同场景下的权衡分析，都很有启发性。它让我意识到，在大数据架构设计中，没有绝对最优的方案，只有最适合特定业务场景的解决方案。这种“权衡”的思想，是在实际工作中不断学习和实践才能领悟的，而这本书则提供了一个很好的理论框架来思考这些问题。 总而言之，《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，虽然没有完全满足我当初对技术细节和算法讲解的期待，但它确实提供了一个不同于以往的技术书籍的视角。它更像是一本“大数据架构的哲学书”，引导读者从更高的层面去理解大数据技术的演进和设计思路。对于我来说，这是一次有趣的阅读体验，虽然也伴随着一些“意犹未尽”的感觉。它让我重新审视了自己学习大数据技术的方式，或许以后我会更注重理解技术的“为什么”和“在哪里”，而不仅仅是“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

拿到《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，我的第一反应就是，终于有一本可以深入理解大数据技术“内功心法”的书了。我一直对底层技术原理和算法实现有着浓厚的兴趣，所以，我期待的是，这本书能够像一本武林秘籍，详细拆解大数据技术的精髓。 我希望书中能够详细阐述Hadoop的MapReduce模型，不仅仅是API的使用，而是对Map和Reduce阶段的任务调度、数据Shuffle过程，以及内存溢写、合并等细节进行深入剖析。同样，对于Spark，我期待看到其RDD和DataFrame的底层数据结构，Stage和Task的划分机制，以及DAG调度器的具体工作流程。我也希望能看到关于Spark Streaming是如何实现近乎实时处理的，以及其背后的微批处理机制。 而且，书名中明确提到了“算法解析”，这让我对书中关于大数据算法的讲解充满了期待。我期望看到如分布式决策树、随机森林、梯度提升树等机器学习算法的原理，以及它们如何在Spark MLlib中被实现和优化。我还希望了解图计算算法，比如PageRank，在Hadoop或Spark生态系统中的实现方式和性能考量。 然而，当我开始阅读《架构大数据：大数据技术及算法解析》时，我发现它的内容似乎并不完全符合我的预期。这本书更像是从一个“架构师”的视角出发，描绘了大数据技术领域的“版图”和“生态”。它更多的是在讲解“为什么”要这样做，以及“在什么场景下”应该选择哪种技术，而对于具体的“怎么做”的技术细节和算法的数学推导，篇幅相对较少。 我感觉这本书更像是在提供一种“方法论”，指导读者如何从宏观层面去理解大数据系统的设计和构建，以及在面临不同挑战时，如何进行权衡和选择。它就像是给我指明了一个方向，让我知道大数据领域有哪些重要的技术和考量点，但具体的“武功招式”和“内功心法”，就需要我另外去钻研了。 总的来说，《架构大数据：大数据技术及算法解析》这本书，确实为我打开了理解大数据架构的新视角，它让我认识到，在大数据领域，技术本身固然重要，但围绕技术所构建的架构思想和设计理念，同样具有深远的意义。对于那些希望建立大数据整体认知框架，或者对系统设计有深入思考的读者来说，这本书会是一个不错的选择。

评分☆☆☆☆☆

外表脏得，，，就不能用个塑料封吗，希望内容能给人惊喜吧

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挺好

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一般 大拼盘的书 用来科普和吹牛的书

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写的整体不错，概念较多，有的章节技术细节介绍太多，感觉不是一个人写的

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物流只服京东快递！

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好(?▽?)

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物流速度很快，就是发票没有同步寄过来

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非常好的一本书，把大数据发展形势，主要技术平台等都有姐介绍，框架和逻辑思维清晰

评分☆☆☆☆☆

挺好的呢，能看到了。