架構大數據：大數據技術及算法解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙，勇 著

圖書標籤:

• 大數據
• 架構
• 數據分析
• 算法
• 技術
• Hadoop
• Spark
• 數據挖掘
• 雲計算
• 數據工程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121259784

版次：1

商品編碼：11706330

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：440

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為大數據技術入門和進階的專業書籍，同時也可作為高等院校大數據相關課程的教材和教學參考用書。
本書從大數據架構的角度全麵解析大數據技術及算法，探討大數據的發展和趨勢，全麵介紹大數據的相關技術、算法和應用場景，幫助讀者培養大數據的技術選型和係統架構能力。

內容簡介

本書從大數據架構的角度全麵解析大數據技術及算法，探討大數據的發展和趨勢。不僅對大數據相關技術及算法做瞭係統性的分析和描述，梳理瞭大數據的技術分類，如基礎架構支持、大數據采集、大數據存儲、大數據處理、大數據展示及交互，還融閤瞭大數據行業的新技術進展和大型互聯網公司的大數據架構實踐，努力為讀者提供一個大數據的全景畫捲。

作者簡介

2010-2012 電子科技大學 教授2007-2010 美國微軟公司 軟件開發工程師2000-2007 美國芝加哥大學 助理研究員1997-2000 北京電信長綫公司 研發部經理

目錄

目 錄


第1章 大數據技術概述 1
1．1 大數據的概念 1
1．2 大數據的行業價值 4
1．3 大數據問題的爆發 9
1．4 大數據處理流程 12
1．5 大數據技術 13
1．5．1 基礎架構支持 14
1．5．2 數據采集 14
1．5．3 數據存儲 15
1．5．4 數據計算 16
1．5．5 展現與交互 18
1．6 練習題 19
參考文獻 19
第2章 大數據基礎支撐――數據中心及雲計算 20
2．1 數據中心概述 20
2．1．1 雲計算時代數據中心麵臨的問題 21
2．1．2 新一代數據中心關鍵技術 22
2．1．3 業界發展動態 24
2．1．4 小結 25
2．2 雲計算簡介 25
2．2．1 雲計算定義 26
2．2．2 雲計算主要特徵 27
2．2．3 Web服務、網格和雲計算 28
2．2．4 雲計算應用分類 29
2．2．5 小結 31
2．3 大數據與雲計算的關係 32
2．3．1 大數據是信息技術發展的必然階段 33
2．3．2 雲計算等新興信息技術正在真正地落地和實施 34
2．3．3 雲計算等新興技術是解決大數據問題的核心關鍵 34
2．4 雲資源調度與管理 35
2．4．1 雲資源管理 36
2．4．2 雲資源調度策略 38
2．4．3 雲計算數據中心負載均衡調度 40
2．5 開源雲管理平颱OpenStack 44
2．5．1 OpenStack的構成 45
2．5．2 OpenStack各組件之間的關係 46
2．5．3 OpenStack的邏輯架構 47
2．5．4 小結 49
2．6 軟件定義網絡 49
2．6．1 起源與發展 50
2．6．2 OpenFlow標準和規範 50
2．6．3 OpenFlow的應用 53
2．7 虛擬機與容器 55
2．7．1 VM虛擬化與Container虛擬化 55
2．7．2 Docker 55
2．8 練習題 57
參考文獻 57
第3章 雲計算先行者――Google的三駕馬車 59
3．1 Google的三駕馬車 59
3．1．1 GFS――一個可擴展的分布式文件係統 59
3．1．2 MapReduce――一種並行計算的編程模型 64
3．1．3 BigTable――一個分布式數據存儲係統 69
3．2 Google新“三駕馬車” 77
3．2．1 Caffeine――基於Percolator的搜索索引係統 77
3．2．2 Pregel――高效的分布式圖計算的計算框架 80
3．2．3 Dremel――大規模數據的交互式數據分析係統 85
3．3 練習題 89
參考文獻 89
第4章 雲存儲係統 91
4．1 雲存儲的基本概念 91
4．1．1 雲存儲結構模型 91
4．1．2 雲存儲與傳統存儲係統的區彆 94
4．2 雲存儲關鍵技術 95
4．2．1 存儲虛擬化技術 95
4．2．2 分布式存儲技術 97
4．3 雲存儲係統分類 98
4．3．1 分布式文件存儲 99
4．3．2 分布式塊存儲 105
4．3．3 分布式對象存儲 109
4．3．4 統一存儲 117
4．4 其他相關技術 124
4．5 練習題 127
參考文獻 127
第5章 數據采集係統 129
5．1 Flume 130
5．1．1 Flume架構 130
5．1．2 Flume核心組件 133
5．1．3 Flume環境搭建與部署 134
5．2 Scribe 139
5．2．1 Scribe架構 139
5．2．2 Scribe中的Store 140
5．2．3 Scribe環境搭建與部署 141
5．3 Chukwa 144
5．3．1 Chukwa的設計目標 144
5．3．2 Chukwa架構 145
5．3．3 Chukwa 環境搭建與部署 147
5．4 Kafka 150
5．4．1 Kafka架構 150
5．4．2 Kafka存儲 152
5．4．3 Kafka的特點 152
5．4．4 Kafka環境搭建與部署 154
5．5 練習題 155
參考文獻 155
第6章 Hadoop與MapReduce 156
6．1 Hadoop平颱 156
6．1．1 Hadoop概述 156
6．1．2 Hadoop的發展簡史 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相關生態係統 184
6．3．1 交互式數據查詢分析 184
6．3．2 數據收集、轉換工具 187
6．3．3 機器學習工具 188
6．3．4 集群管理與監控 188
6．3．5 其他工具 189
6．4 Hadoop應用案例 191
6．5 練習題 192
參考文獻 192
第7章 Spark――大數據統一計算平颱 193
7．1 Spark簡介 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與分布式共享內存 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 編程模型 208
7．7 Spark的安裝 210
7．7．1 單機運行Spark 210
7．7．2 使用Spark Shell與Spark交互 213
7．8 Shark、Impala、Hive對比 214
7．9 練習題 216
參考文獻 216
第8章 Storm流計算係統 218
8．1 流計算係統 218
8．1．1 流計算係統的特點 218
8．1．2 流計算處理基本流程 219
8．2 Storm流計算框架 220
8．2．1 Storm簡介 220
8．2．2 Storm關鍵術語 221
8．2．3 Storm架構設計 223
8．3 Storm編程實例 225
8．4 Storm應用 228
8．4．1 Storm應用場景 228
8．4．2 Storm應用實例 228
8．5 其他流計算框架 229
8．6 練習題 231
參考文獻 231
第9章 SQL、NoSQL與NewSQL 232
9．1 傳統SQL數據庫 232
9．1．1 關係模型 232
9．1．2 關係型數據庫的優點 233
9．1．3 關係型數據庫麵臨的問題 234
9．2 NoSQL 234
9．2．1 NoSQL與大數據 235
9．2．2 NoSQL理論基礎 235
9．2．3 分布式模型 238
9．2．4 NoSQL數據庫分類 241
9．3 NewSQL 255
9．3．1 係統分類 255
9．3．2 Google Spanner 256
9．3．3 MemSQL 258
9．3．4 VoltDB 260
9．4 練習題 263
參考文獻 263
第10章 大數據與數據挖掘 264
10．1 數據挖掘的主要功能和常用算法 264
10．1．1 數據挖掘的主要功能 264
10．1．2 常用算法 265
10．2 大數據時代的數據挖掘 280
10．2．1 傳統數據挖掘解決方案 280
10．2．2 分布式數據挖掘解決方案 280
10．3 數據挖掘相關工具 282
10．3．1 Mahout 282
10．3．2 語言工具――Python 288
10．4 數據挖掘與R語言 289
10．4．1 R語言簡介 289
10．4．2 R語言在數據挖掘上的應用 290
10．5 練習題 294
參考文獻 294
第11章 深度學習 298
11．1 深度學習介紹 299
11．1．1 深度學習的概念 299
11．1．2 深度學習的結構 299
11．1．3 從機器學習到深度學習 301
11．2 深度學習基本方法 302
11．2．1 自動編碼器 302
11．2．2 稀疏編碼 304
11．3 深度學習模型 305
11．3．1 深度置信網絡 306
11．3．2 捲積神經網絡 308
11．4 深度學習的訓練加速 310
11．4．1 GPU加速 310
11．4．2 數據並行 311
11．4．3 模型並行 312
11．4．4 計算集群 313
11．5 深度學習應用 313
11．5．1 Google 314
11．5．2 百度 314
11．5．3 騰訊Mariana 315
11．6 練習題 316
參考文獻 316
第12章 電子商務與社會化網絡大數據分析 318
12．1 推薦係統簡介 318
12．1．1 推薦係統的評判標準 319
12．1．2 推薦係統的分類 319
12．1．3 在綫推薦係統常用算法介紹 320
12．1．4 相關算法知識 323
12．2 計算廣告 327
12．2．1 計算廣告簡介 327
12．2．2 計算廣告發展階段 327
12．2．3 計算廣告相關算法 330
12．2．4 計算廣告與大數據 332
12．2．5 大數據在計算廣告中的應用案例 333
12．3 社交網絡 333
12．3．1 社交網絡中大數據挖掘的應用場景 334
12．3．2 社交網絡大數據挖掘核心算法模型 334
12．3．3 圖計算框架 335
12．3．4 大數據在社交網絡中的應用案例 337
12．4 練習題 338
第13章 大數據展示與交互技術 339
13．1 數據可視化分類 339
13．1．1 按照展示內容進行劃分 340
13．1．2 按照數據類型進行劃分 341
13．2 可視化技術分類 351
13．2．1 2D展示技術 351
13．2．2 3D渲染技術 356
13．2．3 體感互動技術 360
13．2．4 虛擬現實技術 362
13．2．5 增強現實技術 364
13．2．6 可穿戴技術 365
13．2．7 可植入設備 368
13．3 練習題 369
參考文獻 369
第14章 大數據安全與隱私 372
14．1 雲計算時代安全與隱私問題凸顯 372
14．2 雲計算與大數據時代的安全挑戰 374
14．2．1 大數據時代的安全需求 374
14．2．2 信息安全的發展曆程 375
14．2．3 新興信息技術帶來的安全挑戰 376
14．3 如何解決安全問題 380
14．3．1 雲計算安全防護框架 381
14．3．2 基礎雲安全防護關鍵技術 384
14．3．3 創立本質安全的新型IT體係 387
14．4 隱私問題 389
14．4．1 防不勝防的隱私泄露 389
14．4．2 隱私保護的政策法規 390
14．4．3 隱私保護技術 391
14．5 練習題 393
參考文獻 393
第15章 大數據技術發展趨勢 394
15．1 實時化 394
15．2 內存計算 396
15．2．1 機遇與挑戰 396
15．2．2 研究進展 397
15．2．3 發展展望 399
15．3 泛在化 399
15．3．1 發展現狀 400
15．3．2 發展趨勢 401
15．4 智能化 406
15．4．1 傳統人工智能 406
15．4．2 基於大數據的人工智能 407
15．5 練習題 410
參考文獻 410
第16章 知名企業大數據架構簡介 411
16．1 騰訊 411
16．1．1 背景介紹 411
16．1．2 整體架構 412
16．2 淘寶 416
16．2．1 背景介紹 416
16．2．2 整體架構 416
16．3 Facebook 417
16．3．1 背景介紹 417
16．3．2 整體架構 418
16．3．3 技術架構展望 420
16．4 Twitter 420
16．4．1 背景介紹 420
16．4．2 整體架構 420
16．4．3 技術架構展望 422
16．5 Netflix 422
16．5．1 背景介紹 422
16．5．2 整體架構 423
16．5．3 Netflix個性化和推薦係統架構 426
16．6 練習題 430
參考文獻 430

精彩書摘

　　雲計算提供的不同層次服務使開發者、服務提供商、係統管理員和用戶麵臨許多挑戰。圖2.2對此做齣瞭歸納概述。底層的物理資源經過虛擬化轉變為多個虛擬機，以資源池多重租賃的方式提供服務，提高瞭資源的效用。核心中間件起到任務調度、資源和安全管理、性能監控、計費管理等作用。一方麵，雲計算服務涉及大量的調用第三方軟件及框架和重要數據處理的操作，這需要有一套完善的機製，以保證雲計算服務安全有效地運行；另一方麵，虛擬化的資源池所在的數據中心往往電力資源耗費巨大，解決這樣的問題需要設計有效的資源調度策略和算法。在用戶通過代理或者直接調用雲計算服務的時候，需要和服務提供商之間建立服務等級協議（Service LevelAgreement，SLA），那麼必然需要服務性能監控，以便設計齣比較靈活的付費方式。此外，還需要設計便捷的應用接口，方便服務調用。而用戶在調用中選擇什麼樣的雲計算服務，這就要設計閤理的度量標準並建立一個全球雲計算服務市場以供選擇調用。 　　2.2.5小結 　　雲計算是基於多種技術的新興計算模式，隨著現代軟件應用和商務處理的全球化、信息化和自動化，必將為雲計算的研究發展提供廣泛的市場和應用背景。雲計算不僅是虛擬化資源的集閤，也不僅是在此之上的平颱和應用實體的集閤，而且是一種集虛擬化技術、網絡技術、信息安全、效用計算、邏輯推理、軟件工程、商務智能等技術為一體的新興計算應用模式。無論是工業界還是學術界都提齣瞭一係列實施技術和改進策略，並從理論和實際應用的角度進行瞭闡述。 　　由上麵的討論分析可知，應用嚮雲計算模式的轉變引發瞭一係列開放的問題，有待解決。 　　①用戶在選擇使用眾多雲計算服務時，如何選擇需要的服務應用，通過什麼標準度量雲計算服務特徵，避免選擇的主觀性。 　　②以往Web服務定義的WSDL接口和XML數據類型方便用戶的調用和信息的傳輸，需要考慮雲計算的接口，數據類型怎樣製定，采取何種具體的標準加強雲計算供應商和用戶問的互操作尚不明確。 　　③隨著雲計算模式的大量應用，是否所有的軟件應用和開發都適閤轉嚮雲計算的平颱，這就需要考慮建立軟件應用屬性到雲計算服務屬性的映射，以判定雲計算的屬性是否適閤軟件應用的關鍵屬性。 　　④如何劃分SaaS層次上雲計算基本服務粒度，以便應用能夠進行類似Web服務編排的服務組閤，提高軟件的重用性。 　　⑤雲計算是一種分布式的計算模式，其地理位置、存儲和擴展能力對用戶均是透明的。無論是雲計算開發者、提供商還是用戶，如何追蹤分析雲計算服務應用的控製流和數據流，以判定雲計算應用的行為和狀態，是問題的關鍵。建立何種閤適的模型，使雲計算模型標準化、統一化，為測試、成本計算、性能提供標準依據，也是一個重要的問題。　　……

前言/序言

《數據洪流中的燈塔：洞悉數據價值的實踐指南》 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度和規模湧現，它們如同奔騰不息的洪流，蘊藏著無限的機遇與挑戰。我們身處其中，既是數據的創造者，也是數據的受益者，更是數據的駕馭者。然而，如何在這片浩瀚的數據海洋中捕捉到有價值的信息，如何將原始的、紛繁的數據轉化為驅動業務增長的強大引擎，如何構建一套穩定、高效、可擴展的數據處理與分析體係，已成為個體、企業乃至於整個社會亟待解決的關鍵問題。 《數據洪流中的燈塔：洞悉數據價值的實踐指南》正是應運而生，旨在為你提供一本全麵、深入、實用的指南，幫助你穿越數據的迷霧，抵達價值的彼岸。本書並非堆砌枯燥的理論，而是聚焦於如何將數據轉化為洞察，如何將洞察轉化為行動，最終實現數據價值的最大化。我們將從數據采集的源頭齣發，一路探索到數據應用的高潮，為你勾勒齣一幅清晰、完整的“數據生命周期”圖景。 第一章：數據的覺醒——認識數據驅動的時代 在踏入數據的世界之前，我們需要建立起對數據價值的深刻認知。本章將帶你理解為什麼數據驅動已經成為不可逆轉的趨勢，從商業決策到科學研究，從個人生活到社會治理，數據是如何重塑一切的。我們將探討大數據帶來的變革，以及掌握數據能力的關鍵性。你將瞭解不同行業如何利用數據實現飛躍，例如零售業的精準營銷、金融業的風險控製、醫療業的個性化診斷、製造業的智能優化等。我們會分享一些引人入勝的案例，展示數據如何從幕後走嚮颱前，成為驅動創新的核心力量。同時，本章也會簡要介紹數據在當今社會扮演的角色，以及對未來發展的影響，幫助你樹立起正確的數據觀。 第二章：數據的采集——捕捉信息的第一步 萬事開頭難，數據的價值也始於有效的采集。本章將深入剖析各種數據采集的渠道、技術與策略。我們將討論如何從各種來源獲取數據，包括但不限於： 結構化數據： 數據庫、錶格、API接口等。我們將介紹關係型數據庫的原理、SQL查詢的最佳實踐，以及如何設計高效的數據模型。 半結構化數據： XML、JSON、日誌文件等。我們將探討解析這些數據格式的方法，以及如何將其轉化為可用的結構。 非結構化數據： 文本、圖片、音頻、視頻等。本章將介紹文本挖掘的基礎技術，如分詞、詞性標注、命名實體識彆；圖像識彆的初步概念；以及音頻和視頻數據的初步處理方法。 實時數據流： 來自傳感器、物聯網設備、社交媒體的實時信息。我們將介紹流處理的基本概念，以及常用的流式數據采集工具和技術。 此外，本章還將重點講解數據采集過程中需要注意的關鍵問題，例如數據質量的重要性、數據采集的閤規性與隱私保護，以及如何設計穩健的數據采集流程，確保源源不斷地獲取高質量的數據。我們將探討一些常見的采集挑戰，如數據孤島、數據格式不統一、數據量巨大等，並給齣實用的解決方案。 第三章：數據的清洗與預處理——讓數據煥發新生 原始數據往往是“髒”的，充斥著噪聲、缺失值、異常值和不一緻性。本章是數據價值釋放的關鍵環節，我們將詳細講解數據清洗與預處理的理論與實踐。 數據清洗： 處理缺失值： 探討不同的填充策略（均值、中位數、眾數、模型預測），並分析其適用場景。 處理異常值： 介紹識彆異常值的方法（統計學方法、可視化方法），以及如何處理（刪除、替換、截斷）。 處理重復值： 講解如何檢測和移除重復數據，避免分析失真。 數據標準化與歸一化： 介紹z-score標準化、min-max歸一化等技術，以及它們在不同算法中的應用。 數據預處理： 數據轉換： 講解對數據進行類型轉換、格式統一、數值編碼（獨熱編碼、標簽編碼）等操作。 特徵工程入門： 介紹特徵提取、特徵選擇、特徵構建的基本概念。例如，如何從日期時間中提取年、月、日、星期幾；如何組閤現有特徵生成新的更有意義的特徵。 文本預處理： 深入講解文本數據清洗的流程，包括去除停用詞、標點符號，統一大小寫，詞形還原等。 本章將通過豐富的實例，演示如何運用各類數據處理工具和技術，將雜亂無章的數據轉化為結構清晰、質量可靠的數據集，為後續的分析和建模奠定堅實的基礎。我們將強調在清洗預處理過程中，對業務場景的理解是至關重要的，以確保處理方式能夠真正提升數據的可用性。 第四章：數據的存儲與管理——構建穩固的數據基石 海量數據的存儲和高效管理是支撐大數據應用的基礎。本章將為你解析數據存儲與管理的演進曆程、核心技術及最佳實踐。 傳統數據庫的局限性： 簡要迴顧關係型數據庫在處理海量、多樣化數據時的挑戰。 大數據存儲技術： 分布式文件係統（HDFS）： 深入講解HDFS的架構、工作原理、容錯機製，以及它如何支持PB級彆數據的存儲。 NoSQL數據庫： 介紹不同類型的NoSQL數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫），並分析它們的適用場景。例如，Redis在緩存加速，MongoDB在存儲半結構化文檔，Cassandra在處理海量寫操作，Neo4j在分析關係網絡。 數據倉庫與數據湖： 闡述數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念、區彆與聯係，以及它們在企業數據架構中的作用。 數據管理策略： 數據治理： 講解數據治理的重要性，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全與閤規。 數據生命周期管理： 介紹如何規劃數據的存儲、訪問、歸檔和銷毀策略。 本章將幫助你理解如何根據業務需求和數據特性，選擇閤適的存儲方案，並建立起一套高效、安全、可擴展的數據管理體係。我們將通過對比不同存儲技術的優劣，引導讀者做齣明智的技術選型。 第五章：數據的分析與挖掘——揭示隱藏的規律 數據本身並不能直接帶來價值，價值隱藏在數據的深層規律之中。本章將帶你探索數據分析與挖掘的廣闊世界，學習如何從數據中提取有意義的洞察。 描述性分析： 學習如何使用統計學方法概括和描述數據，包括均值、中位數、方差、百分位數等。我們將重點介紹數據可視化技術，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等，以及如何利用這些圖錶清晰地呈現數據特徵。 探索性數據分析（EDA）： 強調EDA在理解數據、發現模式、形成假設過程中的重要性。 關聯規則挖掘： 講解如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買尿布的顧客也經常購買啤酒”的經典案例。 聚類分析： 介紹如何將相似的數據點分組，發現數據的內在結構，如客戶細分、異常檢測。 分類與預測： 監督學習入門： 簡要介紹分類（如判斷郵件是否為垃圾郵件）和迴歸（如預測房價）的基本思想。 常用算法概覽： 介紹一些基礎的分類迴歸算法，如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）等，並解釋其工作原理。 數據挖掘的常用工具和平颱： 簡要介紹Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R等數據分析工具，以及一些雲平颱的數據分析服務。 本章將通過實操演示，展示如何運用各種分析技術，從看似雜亂無章的數據中挖掘齣有價值的規律和洞察，為決策提供強有力的數據支持。 第六章：數據的可視化——讓數據“說話” 再精妙的分析，如果不能直觀地呈現，其價值也會大打摺扣。本章將聚焦於數據可視化，教你如何將復雜的數據信息轉化為易於理解和傳播的視覺圖景。 可視化原則： 講解如何選擇最適閤展示特定數據的圖錶類型，如何遵循清晰、簡潔、準確的原則進行設計。 可視化工具與技術： 基礎圖錶： 深入講解柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、箱綫圖、直方圖等常用圖錶的應用場景及注意事項。 高級圖錶： 介紹散點圖矩陣、平行坐標圖、地理信息圖、網絡圖等，以及它們在探索多維數據和關係網絡方麵的優勢。 交互式可視化： 探討如何通過交互式圖錶（如縮放、篩選、高亮）提升用戶體驗，讓用戶能夠更深入地探索數據。 常用可視化庫/工具： 介紹Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI等主流數據可視化工具，並給齣實際應用示例。 儀錶盤（Dashboard）設計： 講解如何構建信息豐富、結構清晰的數據儀錶盤，以便於實時監控關鍵指標和業務錶現。 本章將通過大量精美的可視化案例，幫助你掌握將數據轉化為引人入勝的視覺故事的技巧，有效地溝通數據洞察，驅動更明智的決策。 第七章：數據驅動的決策與應用——將價值落地 數據分析的最終目的是服務於決策和應用，實現業務價值。本章將探討如何將數據分析的結果轉化為實際的業務行動，以及在各個領域的數據應用實踐。 構建數據驅動的文化： 強調組織內部對數據價值的認可和對數據分析能力的培養。 數據在不同領域的應用： 市場營銷： 用戶畫像、精準推薦、廣告優化、客戶流失預測。 産品開發： 用戶行為分析、産品功能優化、A/B測試。 運營管理： 供應鏈優化、庫存管理、風險評估、欺詐檢測。 金融服務： 信用評分、交易監控、投資組閤管理。 醫療健康： 疾病預測、藥物研發、個性化治療。 政府與公共服務： 城市規劃、交通管理、犯罪預測。 數據産品設計： 講解如何基於數據洞察，設計和開發能夠解決實際問題的數據産品。 衡量數據價值： 討論如何量化數據分析和應用所帶來的業務迴報。 數據倫理與社會責任： 強調在數據應用過程中，對隱私保護、數據偏見、算法公平性的重視。 本章將通過詳實的行業案例，展示數據如何賦能業務增長，並指導你如何將數據分析的成果有效落地，實現真正的商業價值。 結語：擁抱數據，賦能未來 《數據洪流中的燈塔：洞悉數據價值的實踐指南》不僅僅是一本書，更是一次關於數據價值的探索之旅。我們相信，通過掌握本書所介紹的知識和技能，你將能夠 confidently 地駕馭數據，從中發現規律，獲得洞察，並最終將這些洞察轉化為驅動進步和創新的強大力量。在這個數據無處不在的時代，數據是你最寶貴的資産，而本書，將是你點亮數據價值的指路明燈。願你在這個數據洪流中，乘風破浪，抵達成功的彼岸！

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書時，我腦海中立刻浮現齣許多關於大數據處理的場景，比如海量數據的實時分析、復雜模型的訓練部署、以及各種數據挖掘任務的實現。我滿心期待地認為，這本書將會是一份詳盡的“工具指南”，能夠教會我如何用最有效率的方式，利用大數據技術和算法解決這些問題。 我原本希望，書中能有大量關於Hadoop生態係統（HDFS, MapReduce, Hive, Pig）和Spark生態係統（Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX）的深入講解。例如，對於HDFS，我希望看到關於其NameNode和DataNode的詳細工作機製，以及塊的存儲和讀寫策略的解析；對於Spark，我期待看到DAG調度器的工作原理，Task如何被提交和執行，以及Spark SQL的Catalyst優化器的工作流程。 此外，我也期望書中能對大數據領域常用的算法有詳盡的介紹，不僅僅是算法的名稱和應用場景，更重要的是其數學原理、核心思想，以及在分布式環境下的實現方式。比如，對於PageRank算法，我希望看到其迭代計算的數學公式，以及如何在Spark GraphX中高效地實現；對於K-means聚類算法，我期待看到其分布式計算的優化方法。 然而，《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，給我的感覺更像是一本“大數據思想啓濛讀物”。它似乎更側重於勾勒齣整個大數據技術棧的宏觀輪廓，以及大數據架構設計中的一些核心原則和權衡。它可能是在講“大數據應該如何被思考和架構”，而不是“大數據技術和算法是如何被具體實現的”。 書中的內容，更多的是在探討“為什麼”要這樣做，比如為什麼需要分布式存儲，為什麼需要內存計算，以及在設計一個大數據係統時，應該考慮哪些關鍵因素，比如數據的一緻性、可用性、容錯性、可擴展性等等。它提供瞭很多“大局觀”的視角，讓我能從更宏觀的層麵去理解大數據技術的發展和應用。 總的來說，這本書並沒有像我預期的那樣，成為一本能夠讓我直接上手進行技術操作的“硬核”指南。它更像是一次關於大數據架構的“理論研討”，提供瞭很多思考的方嚮和框架，但具體的“落地”細節，則需要讀者自己去深入探索和實踐。它適閤那些想要構建大數據知識體係，或者對大數據架構設計理念感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有分量，《架構大數據：大數據技術及算法解析》。作為一名對大數據領域充滿瞭好奇和探索欲的普通讀者，我一直渴望找到一本能夠係統性地梳理整個大數據技術棧，並且深入剖析核心算法的書籍。然而，我這次翻閱的《架構大數據》似乎走的並不是我預期的那種“乾貨滿滿、技術細節噴湧而齣”的路綫。 我原本期待的是，這本書能夠像一本詳盡的藍圖，一步步地引導讀者瞭解從數據采集、存儲、處理到分析的整個流程，並且在每一環節都詳細介紹其背後支撐的技術原理，比如HDFS的分布式存儲原理，Spark的內存計算機製，以及MapReduce的計算模型等等。我更期待書中能夠深入講解那些支撐大數據分析的經典算法，例如分布式機器學習算法，圖計算算法，甚至是一些流式計算中的常用算法，並給齣清晰的僞代碼或者實際案例。可惜的是，這本書似乎更側重於從宏觀的視角去描繪大數據生態的整體框架，而對於具體技術的實現細節和算法的精妙之處，著墨不多。 我感覺這本書更像是一位經驗豐富的大數據架構師在分享他的“思考框架”和“設計理念”，而非一本技術手冊。它可能更適閤那些已經對大數據技術有一定基礎，想要提升架構思維和理解大數據係統設計哲學的人。對於我這種希望“動手實踐”的讀者來說，這本書提供的“道”可能多於“術”，更像是一種思維的啓發，而非操作的指南。我花瞭很長時間在琢磨書中的一些概念性闡述，但總覺得缺瞭一點將這些概念落地到具體技術實現上的“連接點”。 盡管如此，這本書的某些部分還是給我帶來瞭一些思考。比如，書中對於如何平衡數據一緻性、可用性和分區容忍度的討論，以及對於不同存儲方案在不同場景下的權衡分析，都很有啓發性。它讓我意識到，在大數據架構設計中，沒有絕對最優的方案，隻有最適閤特定業務場景的解決方案。這種“權衡”的思想，是在實際工作中不斷學習和實踐纔能領悟的，而這本書則提供瞭一個很好的理論框架來思考這些問題。 總而言之，《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，雖然沒有完全滿足我當初對技術細節和算法講解的期待，但它確實提供瞭一個不同於以往的技術書籍的視角。它更像是一本“大數據架構的哲學書”，引導讀者從更高的層麵去理解大數據技術的演進和設計思路。對於我來說，這是一次有趣的閱讀體驗，雖然也伴隨著一些“意猶未盡”的感覺。它讓我重新審視瞭自己學習大數據技術的方式，或許以後我會更注重理解技術的“為什麼”和“在哪裏”，而不僅僅是“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

拿到《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，我的第一反應就是，終於有一本可以深入理解大數據技術“內功心法”的書瞭。我一直對底層技術原理和算法實現有著濃厚的興趣，所以，我期待的是，這本書能夠像一本武林秘籍，詳細拆解大數據技術的精髓。 我希望書中能夠詳細闡述Hadoop的MapReduce模型，不僅僅是API的使用，而是對Map和Reduce階段的任務調度、數據Shuffle過程，以及內存溢寫、閤並等細節進行深入剖析。同樣，對於Spark，我期待看到其RDD和DataFrame的底層數據結構，Stage和Task的劃分機製，以及DAG調度器的具體工作流程。我也希望能看到關於Spark Streaming是如何實現近乎實時處理的，以及其背後的微批處理機製。 而且，書名中明確提到瞭“算法解析”，這讓我對書中關於大數據算法的講解充滿瞭期待。我期望看到如分布式決策樹、隨機森林、梯度提升樹等機器學習算法的原理，以及它們如何在Spark MLlib中被實現和優化。我還希望瞭解圖計算算法，比如PageRank，在Hadoop或Spark生態係統中的實現方式和性能考量。 然而，當我開始閱讀《架構大數據：大數據技術及算法解析》時，我發現它的內容似乎並不完全符閤我的預期。這本書更像是從一個“架構師”的視角齣發，描繪瞭大數據技術領域的“版圖”和“生態”。它更多的是在講解“為什麼”要這樣做，以及“在什麼場景下”應該選擇哪種技術，而對於具體的“怎麼做”的技術細節和算法的數學推導，篇幅相對較少。 我感覺這本書更像是在提供一種“方法論”，指導讀者如何從宏觀層麵去理解大數據係統的設計和構建，以及在麵臨不同挑戰時，如何進行權衡和選擇。它就像是給我指明瞭一個方嚮，讓我知道大數據領域有哪些重要的技術和考量點，但具體的“武功招式”和“內功心法”，就需要我另外去鑽研瞭。 總的來說，《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，確實為我打開瞭理解大數據架構的新視角，它讓我認識到，在大數據領域，技術本身固然重要，但圍繞技術所構建的架構思想和設計理念，同樣具有深遠的意義。對於那些希望建立大數據整體認知框架，或者對係統設計有深入思考的讀者來說，這本書會是一個不錯的選擇。

評分☆☆☆☆☆

讀完《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，我最深的感受是，它並沒有像我想象中那樣，像一本技術字典一樣，把Hadoop、Spark、Kafka等技術組件的每一個命令、每一個參數都事無巨細地列齣來。我原本以為，既然名字裏有“技術及算法解析”，那至少在書中能看到各種算法的詳細數學推導，或者對某個算法在特定大數據框架下的實現細節進行深度剖析。 然而，這本書給我的感覺，更像是在描繪一張“大數據地圖”，它為你指齣瞭各個技術“城市”的大緻位置，以及它們之間“交通綫路”的規劃思路，但並沒有帶你深入到每一個“城市”的街道巷弄裏去細細品味。它更側重於介紹大數據生態係統的整體架構，以及不同組件在整個體係中所扮演的角色和相互之間的關係。比如，它會告訴你HDFS是用來做什麼的，Spark是用來做什麼的，它們為什麼要這樣設計，但是具體到HDFS的block如何尋址，Spark的DAG如何調度，書中並沒有深入到這個層麵。 我也期望書中能有很多關於實際算法應用的案例，比如如何用分布式機器學習算法來預測用戶行為，或者如何用圖算法來分析社交網絡關係。我希望看到真實的Python或Java代碼片段，能夠直接套用並修改。但是，這本書的篇幅更多的是在探討“為什麼”需要這些技術和算法，以及在什麼場景下應該選擇哪種技術方案，它更多的是一種“思維模型”的介紹，而不是“操作手冊”。 當然，這並不意味著這本書毫無價值。它確實在宏觀層麵為我構建瞭一個更清晰的大數據“生態圈”的認知。通過這本書，我能更好地理解各個技術組件之間的邏輯關係，以及它們如何協同工作來支撐整個大數據處理流程。它讓我意識到，在大數據領域，技術是不斷演進的，而且很多時候，解決方案的優劣取決於對業務場景的深刻理解和權衡。 總的來說，如果你期待的是一本能讓你直接上手寫代碼、實現某個復雜算法的書，那麼《架構大數據：大數據技術及算法解析》可能不是你的首選。但如果你想建立一個關於大數據技術棧的整體框架認知，理解其設計理念和發展脈絡，那麼這本書或許能為你提供一個不錯的起點，它像一位經驗豐富的嚮導，為你指明瞭方嚮，但具體的探索之路，還需要你自己去實踐。

評分☆☆☆☆☆

說實話，《架構大數據：大數據技術及算法解析》這本書，我翻瞭幾頁，就覺得它跟我腦海中預期的那類“實操性極強”的技術書籍，還是有挺大差距的。我本來以為，書名裏有“大數據技術及算法解析”，那至少得把諸如MapReduce、Spark RDD/DataFrame的底層原理，或者像K-means、PageRank這些常用算法在分布式環境下的實現細節，以及各種優化策略，都詳細地掰開瞭揉碎瞭講。 我期待的是，能夠看到具體的代碼實現，甚至是僞代碼，能夠讓我跟著一步步理解，比如說，Spark是如何通過DAG調度來優化任務執行的，或者HDFS是如何實現高可用和容錯的。又或者，對於某個機器學習算法，比如決策樹，書中能給齣它在Spark MLlib中的具體API調用，以及對參數的詳細解釋，告訴我什麼時候該用哪種參數能獲得更好的效果。 但這本書給我的感覺，更像是“大數據架構概論”或者“大數據係統設計哲學”。它更多的是在講“是什麼”和“為什麼”，比如為什麼需要分布式存儲，為什麼需要內存計算，為什麼需要流式處理，以及在設計大數據係統時，應該考慮哪些方麵，比如可擴展性、容錯性、吞 দক্ষতা等。它提供的是一種“大局觀”和“方法論”，而不是具體的“工具箱”。 我感覺這本書更適閤那些已經對大數據技術有瞭初步瞭解，想要係統性地構建自己的大數據架構認知體係，或者正在從事大數據平颱設計、運維的讀者。它提供的更多是“戰略層麵”的指導，讓我從更高的維度去思考問題，而不是“戰術層麵”的技巧。 即使是算法部分，我也感覺它更多的是在介紹算法的應用場景和基本思想，而不是深入到算法的數學原理或者在分布式計算中的具體實現。比如，它可能會提到“圖計算在社交網絡分析中的應用”，但是具體到如何用Spark GraphX來處理圖數據，以及圖算法的底層實現，就不是這本書的重點瞭。 所以，如果你和我一樣，是一個“想把書中的技術趕緊用到項目裏”的讀者，可能會覺得這本書的“乾貨”密度沒有預期的那麼高。它更像是一次“思想啓迪”，讓你明白大數據領域有哪些重要的方嚮和考慮因素，但具體的“硬核”技能，還需要你去其他地方挖掘。

評分☆☆☆☆☆

很好，挺滿意的，一直在京東買，物流很快，服務及時，贊！

評分☆☆☆☆☆

自磕大數據的好書

評分☆☆☆☆☆

嚕啦啦嚕啦啦嚕啦嚕啦類

評分☆☆☆☆☆

感覺很高大上的一本書，剛到手，讀過之後再追評

評分☆☆☆☆☆

圖書質量不錯。

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

挺好的