大数据库——高级大数据人才培养丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘鹏 编

图书标签:

• 大数据
• 数据库
• 数据分析
• 数据挖掘
• 高级人才
• 大数据技术
• 数据库技术
• 数据仓库
• Hadoop
• Spark

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121316197

版次：1

商品编码：12108969

包装：平装

丛书名： 高级大数据人才培养丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：427000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

本书详细介绍大数据环境下的常用的数据库和相关工具，包括HBase、Hive、Impala、Spark、Spark SQL、键值数据库和流式数据库等，给出了详细的工作机理和应用方法，并给出完整的实践案例和代码。

作者简介

　　刘鹏，清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。

　　主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛*高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站

目录

目 录

第1章 大数据库概述 1
1．1 传统关系型数据库面临的问题 1
1．2 大数据库技术 2
1．2．1 列式数据库 2
1．2．2 内存数据库 2
1．2．3 键值数据库 3
1．2．4 流式数据库 3
1．3 大数据SQL 3
1．4 当前主流大数据SQL简介 4
1．4．1 Hive 4
1．4．2 Impala 5
1．4．3 Shark 6
1．4．4 Spark SQL 7
1．5 本章总结 8
习题 9
参考文献 9
第2章 分布式数据库HBase 10
2．1 HBase基础 10
2．1．1 体系架构 10
2．1．2 数据模型 15
2．2 HBase操作简介 17
2．2．1 HBase接口简介 17
2．2．2 HBase Shell实战 17
2．2．3 HBase API 20
2．3 HBase实战 21
2．3．1 实战HBase之综例 21
2．3．2 实战HBase之使用MapReduce构建索引 22
习题 26
参考文献 27
第3章 数据仓库工具Hive 28
3．1 Hive简介 28
3．1．1 工作原理 28
3．1．2 体系架构 29
3．1．3 计算模型 30
3．1．4 Hive部署模式 31
3．2 Hive的使用 32
3．2．1 Hive的数据类型 32
3．2．2 Hive接口汇总 32
3．3 实战Hive Shell 33
3．3．1 DDL操作 33
3．3．2 DML操作 34
3．3．3 SQL操作 34
3．4 实战Hive之复杂语句 35
3．5 实战Hive之综合示例 37
3．6 实战Hive API接口 38
3．6．1 UDF编程示例 38
3．6．2 UDAF编程示例 39
习题 40
参考文献 41
第4章 大数据查询系统Impala 42
4．1 Impala简介 42
4．1．1 Impala的起源 42
4．1．2 Impala的特点 42
4．1．3 Impala 前辈及竞争对手 43
4．2 Impala工作原理 43
4．2．1 Impala 设计目标 44
4．2．2 Impala 服务器组件 44
4．2．3 Impala 编程特点 45
4．2．4 Impala在Hadoop生态圈中的生存之道 45
4．3 Impala环境搭建 46
4．3．1 Impala 安装前的考虑 47
4．3．2 Impala 安装途径与安装示范 50
4．4 Impala操作实例 61
4．4．1 Impala 基本操作 62
4．4．2 Impala 数据库操作 62
习题 66
参考文献 66
第5章 内存数据库Spark 67
5．1 Spark简介 67
5．1．1 Spark的引入 67
5．1．2 Spark生态系统BDAS 69
5．1．3 Spark系统架构 75
5．1．4 Spark工作流程 77
5．1．5 Spark应用案例 78
5．2 Spark计算模型 80
5．2．1 Spark程序模型 81
5．2．2 弹性分布式数据集（RDD） 81
5．2．3 Spark算子 84
5．3 Spark工作机制 85
5．3．1 Spark运行机制 85
5．3．2 Spark调度机制 87
5．3．3 Spark I/O机制 93
5．3．4 Spark通信机制 94
5．3．5 Spark容错机制 97
5．3．6 Spark Shuffle机制 101
5．4 Scala快速入门 102
5．4．1 Scala解释器 103
5．4．2 变量 103
5．4．3 函数 104
5．4．4 编写Scala脚本 105
5．4．5 while 配合if实现循环 105
5．4．6 foreach和 for 来实现迭代 105
5．4．7 类型参数化数组 106
5．4．8 Lists 107
5．4．9 使用元组（Tuples） 108
5．4．10 Sets和Maps 108
5．4．11 函数编程风格 109
5．4．12 读取文件 110
5．5 Spark环境部署 110
5．5．1 安装与配置Spark 110
5．5．2 Intellij IDEA构建Spark开发环境 118
5．5．3 SBT构建Spark程序 121
5．5．4 编译Spark程序 122
5．5．5 远程调试Spark程序 123
5．5．6 生成Spark部署包 124
5．6 Spark 编程案例 124
5．6．1 WordCount 125
5．6．2 Top K 127
5．6．3 倒排索引 128
习题 130
参考文献 131
第6章 Spark SQL 132
6．1 Spark SQL简介 132
6．1．1 Spark SQL发展历程 132
6．1．2 Spark SQL 架构 133
6．2 Spark SQL编程基础 137
6．2．1 数据类型及表达式 137
6．2．2 Spark SQL查询引擎Catalyst 138
6．2．3 SQL DSL API 142
6．2．4 Spark SQL ThriftServer和CLI 144
6．2．5 Spark SQL常用操作 146
6．3 Spark SQL实战 151
6．3．1 Spark SQL开发环境搭建 151
6．3．2 Spark SQL使用入门 166
习题 173
参考文献 173
第7章 键值数据库 174
7．1 概述 174
7．1．1 键值存储 174
7．1．2 键值数据库 176
7．2 Redis 178
7．2．1 简介 178
7．2．2 Redis数据服务及集群技术 180
7．2．3 Redis安装 186
7．2．4 Redis数据操作 187
7．2．5 案例：网站访问历史记录查询 193
7．3 Memcached 198
7．3．1 简介 198
7．3．2 Memcached缓存技术 198
7．3．3 Memcached安装 200
7．3．4 Memcached数据操作 203
7．3．5 Memcached分布式技术 206
7．3．6 案例：论坛帖子信息缓存 207
7．4 典型应用及局限 208
7．4．1 典型应用 209
7．4．2 键值数据库局限 211
习题 211
参考文献 212
第8章 流式数据库 213
8．1 流式计算模型 213
8．1．1 流式计算概念 213
8．1．2 流式计算数据特点 215
8．1．3 流式计算典型应用 216
8．1．4 典型流式计算平台 216
8．2 流式计算关键技术 218
8．2．1 计算拓扑 218
8．2．2 消息传递 220
8．2．3 高可用性 222
8．2．4 语义保障 224
8．2．5 其他关键技术 225
8．3 Storm平台 225
8．3．1 Storm简介 225
8．3．2 Storm原理 227
8．3．3 Storm部署 237
8．3．4 案例：Maven环境下的Storm编程 242
8．4 Spark Streaming平台 246
8．4．1 Spark Streaming简介 247
8．4．2 Spark Streaming原理 248
8．4．3 案例：集群环境下的Spark Streaming编程 249
习题 261
参考文献 262
第9章 数据应用托管平台Docker 263
9．1 Docker技术简介 263
9．1．1 Docker是什么 263
9．1．2 Docker的架构和流程 265
9．2 Docker的优势和局限 266
9．2．1 Docker的优势 266
9．2．2 Docker的局限性 268
9．3 基于Docker的大数据系统设计 270
9．3．1 分布式Docker网络环境的搭建 270
9．3．2 Docker集群管理系统：Kubernetes 271
习题 277
参考文献 278

前言/序言

总 序

短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起,我国大数据产业将迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。

数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。

以贵州大学为例，其首届大数据专业研究生就业率就达到100%，可以说“一抢而空”。急切的人才需求直接催热了大数据专业，国家教育部正式设立“数据科学与大数据技术”本科新专业。目前已经有两批共计35所大学获批，包括北京大学、中南大学、对外经济贸易大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。估计2018年会有几百所高校获批。

不过，就目前而言，在大数据人才培养和大数据课程建设方面，大部分高校仍然处于起步阶段，需要探索的还有很多。首先，大数据是个新生事物，懂大数据的老师少之又少，院校缺“人”；其次，尚未形成完善的大数据人才培养和课程体系，院校缺“机制”；再次，大数据实验需要为每位学生提供集群计算机，院校缺“机器”；最后，院校没有海量数据，开展大数据教学科研工作缺“原材料”。

其实，早在网格计算和云计算兴起时，我国科技工作者就曾遇到过类似的挑战，我有幸参与了这些问题的解决过程。为了解决网格计算问题，我在清华大学读博期间，于2001年创办了中国网格信息中转站网站，每天花几个小时收集和分享有价值的资料给学术界，此后我也多次筹办和主持全国性的网格计算学术会议，进行信息传递与知识分享。2002年，我与其他专家合作的《网格计算》教材也正式面世。

2008年，当云计算开始萌芽之时，我创办了中国云计算网站（chinacloud.cn）（在各大搜索引擎“云计算”关键词中排名第一），2010年出版了《云计算（第一版）》、2011年出版了《云计算（第二版）》、2015年出版了《云计算（第三版）》，每一版都花费了大量成本制作并免费分享对应的几十个教学PPT。目前，这些PPT的下载总量达到了几百万次之多。同时，《云计算》教材也成为国内高校的首选教材，在CNKI公布的高被引图书名单中，对于2010年以来出版的所有图书，《云计算（第一版）》在自动化和计算机领域排名全国第一。除了资料分享，在2010年，我也在南京组织了全国高校云计算师资培训班，培养了国内第一批云计算老师，并通过与华为、中兴、360等知名企业合作，输出云计算技术，培养云计算研发人才。这些工作获得了大家的认可与好评，此后我接连担任了工信部云计算研究中心专家、中国云计算专家委员会云存储组组长等职位。

近几年，面对日益突出的大数据发展难题，我也正在尝试使用此前类似的办法去应对这些挑战。为了解决大数据技术资料缺乏和交流不够通透的问题，我于2013年创办了中国大数据网站（thebigdata.cn），投入大量的人力进行日常维护，该网站目前已经在各大搜索引擎的“大数据”关键词排名中位居第一；为了解决大数据师资匮乏的问题，我面向全国院校陆续举办多期大数据师资培训班。2016年末至今，在南京多次举办全国高校/高职/中职大数据免费培训班，基于《大数据》《大数据实验手册》以及云创大数据提供的大数据实验平台，帮助到场老师们跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验，使他们跨过了“从理论到实践，从知道到用过”的门槛。2017年5月，还举办了全国千所高校大数据师资免费讲习班，盛况空前。

其中，为了解决大数据实验难的问题而开发的大数据实验平台，正在为越来越多高校的教学科研带去方便：2016年，我带领云创大数据（www.cstor.cn，股票代码：835305）的科研人员，应用Docker容器技术，成功开发了BDRack大数据实验一体机，它打破虚拟化技术的性能瓶颈，可以为每一位参加实验的人员虚拟出Hadoop集群、Spark集群、Storm集群等，自带实验所需数据，并准备了详细的实验手册（包含42个大数据实验）、PPT和实验过程视频，可以开展大数据管理、大数据挖掘等各类实验，并可进行精确营销、信用分析等多种实战演练。目前，大数据实验平台已经在郑州大学、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校等多所院校成功应用，并广受校方好评。该平台也以云服务的方式在线提供（大数据实验平台，https://bd.cstor.cn），帮助师生通过自学，用一个月左右成为大数据动手的高手。

同时，为了解决缺乏权威大数据教材的问题，我所负责的南京大数据研究院，联合金陵科技学院、河南大学、云创大数据、中国地震局等多家单位，历时两年，编著出版了适合本科教学的《大数据》《大数据库》《大数据实验手册》等教材。另外，《数据挖掘》《虚拟化与容器》《大数据可视化》《深度学习》等本科教材也将于近期出版。在大数据教学中，本科院校的实践教学应更加系统性，偏向新技术的应用，且对工程实践能力要求更高。而高职、高专院校则更偏向于技术性和技能训练，理论以够用为主，学生将主要从事数据清洗和运维方面的工作。基于此，我们还联合多家高职院校专家准备了《云计算基础》《大数据基础》《数据挖掘基础》《R语言》《数据清洗》《大数据系统运维》《大数据实践》系列教材，目前也已经陆续进入定稿出版阶段。

此外，我们也将继续在中国大数据（thebigdata.cn）和中国云计算（chinacloud.cn）等网站免费提供配套PPT和其他资料。同时，持续开放大数据实验平台（https://bd.cstor.cn）、免费的物联网大数据托管平台万物云（wanwuyun.com）和环境大数据免费分享平台环境云（envicloud.cn），使资源与数据随手可得，让大数据学习变得更加轻松。

在此，特别感谢我的硕士导师谢希仁教授和博士导师李三立院士。谢希仁教授所著的《计算机网络》已经更新到第7版，与时俱进且日臻完美，时时提醒学生要以这样的标准来写书。李三立院士是留苏博士，为我国计算机事业做出了杰出贡献，曾任国家攀登计划项目首席科学家。他的严谨治学带出了一大批杰出的学生。

本丛书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。

刘鹏 教授

于南京大数据研究院

前 言

面对大数据时代产生的海量数据，传统的关系型数据库和数据处理技术在使用中遇到了前所未有的难题，如海量数据快速访问能力受到束缚，海量数据访问缺乏灵活性，对非结构化数据处理能力薄弱，海量数据导致存储成本、维护管理成本不断增加等。如何对海量数据进行查询分析已成为所有数据库研发人员亟待解决的问题，大数据库因此应运而生。所谓的大数据库是针对传统数据库在存储、管理海量数据时显现的不足，逐渐衍生出能存储管理多种数据类型，并适用于海量数据处理的数据库技术。

《大数据》这本书于2017年1月出版，承蒙大家的喜爱，自出版以来受到广大读者的关注和好评。由于大数据技术发展迅猛，我们的大数据研发团队经过长期的研究和紧密跟踪，及时推出了《大数据库》这本教材。《大数据库》是全国高校标准教材《大数据》的姊妹篇，在内容上进行了全面互补，以确保能够更准确地反映大数据技术的最新面貌。

正如在小数据时代我们应该学习《数据库》一样，在大数据时代我们应该学习《大数据库》。本书系统地介绍了目前业界主流的四种大数据库技术，分别是列式数据库、内存数据库、键值数据库以及流式数据库。列式数据库通常用来应对海量数据的分布式存储，典型列式数据库有HBase；内存数据库是指将全部内容存放在内存中，而非像传统数据库那样存放在外部存储器中的数据库，这种数据库的读写性能很高，主要用在对性能要求极高的环境中，典型内存数据库有Spark；键值数据库主要使用一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据，该模型对于IT系统的优势在于简单、易部署、高并发，典型键值数据库有Memcached、Redis；流式数据库的处理模式是将源源不断的数据视为数据流，它总是尽可能快速地分析最新的数据，并给出分析结果，也就是尽可能实现实时计算，典型流式数据库有Spark Streaming、Storm。

大数据库技术可以对海量数据进行分析处理，采用不同的技术手段挖掘价值信息并投入到应用中。因此，期望读者可以从本书中学会主流大数据库技术的理论知识和实战应用；也期望本书为大数据“创新人才”培养目标提供新思路。

本书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。

刘鹏 教授

于南京大数据研究院

2017年6月6日

《数据时代的战略基石：数据架构与治理实践》 在信息爆炸的浪潮中，数据已然成为现代企业不可或缺的核心资产。然而，仅仅拥有海量数据远不足以驱动业务增长和创新，关键在于如何构建高效、安全、可信的数据基础设施，并对其进行精细化管理。本书《数据时代的战略基石：数据架构与治理实践》正是应运而生，它将带您深入探索构建坚实数据基石的奥秘，掌握构筑高效数据架构的蓝图，并精通实现卓越数据治理的策略与方法，从而帮助企业在激烈的市场竞争中占据先机，实现可持续发展。 本书并非是泛泛而谈的数据概念堆砌，而是聚焦于构建和管理复杂数据环境的实际挑战，为不同规模和行业的组织提供一套系统化、可落地的解决方案。从基础的数据架构设计原则，到前沿的数据治理理念，再到具体的实践方法论，本书层层递进，力求让读者在掌握理论知识的同时，也能领悟到实践中的精髓。 第一部分：数据架构的基石——设计与演进 在第一部分，我们将深入剖析现代数据架构的设计理念与演进趋势。数据架构是数据资产有效管理和利用的骨架，其设计优劣直接影响到数据的采集、存储、处理、分析和消费效率。 数据架构的核心原则与目标： 我们将首先明确数据架构的根本目标——支持业务发展、提升数据质量、保障数据安全、降低运营成本，并探讨支撑这些目标的通用原则，例如解耦性、可伸缩性、可维护性、高性能和弹性。理解这些原则，将为后续的架构设计奠定坚实的基础。 传统数据架构的演进与挑战： 回顾数据仓库、数据湖等传统数据架构的出现及其在不同阶段解决的问题，同时剖析它们在面对日益增长的数据量、多样化的数据类型和快速变化的业务需求时所遇到的瓶颈和挑战。这有助于我们理解为何需要更先进的架构模式。 现代数据架构模式剖析： 数据湖（Data Lake）的深度解析： 探讨数据湖的核心概念、技术选型（如Hadoop、Spark、对象存储）、数据存储格式（如Parquet、ORC）、数据组织方式（如分层、区域划分）以及其在批处理和流处理场景下的应用。我们将着重分析如何避免“数据沼泽”的出现，确保数据湖的有效性。 数据仓库（Data Warehouse）的现代转型： 审视云数据仓库（如Snowflake、BigQuery、Redshift）的优势，包括其弹性伸缩、按需付费、集成能力，以及如何构建现代化、支持敏捷开发的星型模型、雪花模型等。 数据湖仓一体（Lakehouse）的融合之道： 重点介绍数据湖仓一体架构，分析其如何结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化管理能力，利用Delta Lake、Apache Iceberg等技术实现ACID事务、Schema演进、时间旅行等高级功能，从而提供统一的数据访问和处理平台。 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）与流处理： 阐述事件驱动架构在现代数据处理中的重要性，以及Kafka、Pulsar等消息队列技术在构建实时数据管道中的核心作用。我们将探讨如何利用流处理框架（如Flink、Spark Streaming）实现实时数据集成、转换和分析。 微服务与数据自治： 讨论微服务架构对数据管理带来的影响，以及如何通过数据网格（Data Mesh）等概念，实现数据的去中心化治理和自治，让业务领域拥有更多的数据所有权和管理权。 数据架构设计实战： 提供一套系统化的数据架构设计方法论，从需求分析、技术选型、数据建模、数据集成、数据安全到性能优化，涵盖整个设计生命周期。我们将通过典型案例，演示如何根据业务场景选择合适的架构模式，并进行详细的设计。 第二部分：数据治理的生命线——策略与实施 数据治理是确保数据资产价值最大化、风险最小化的关键。本部分将系统介绍数据治理的理念、原则、框架以及具体的实施策略。 数据治理的价值与重要性： 强调数据治理对于企业合规性、风险控制、决策支持、业务创新和提升客户体验的重要性。我们将分析缺乏有效数据治理所带来的潜在风险，如数据泄露、合规处罚、决策失误等。 数据治理的通用框架与模型： 介绍业界成熟的数据治理框架，如DAMA-DMBoK，并解析其核心组成部分，包括数据治理组织、政策与标准、数据质量管理、数据安全与隐私、元数据管理、数据生命周期管理等。 核心数据治理能力剖析与实践： 数据质量管理： 深入探讨数据质量问题的识别、评估、监控和改进方法，包括数据剖析（Data Profiling）、数据清洗（Data Cleansing）、数据验证（Data Validation）以及数据质量度量体系的构建。我们将介绍常用的数据质量工具和技术。 元数据管理： 阐释元数据的分类（技术元数据、业务元数据、操作元数据）、元数据管理的重要性（数据溯源、数据发现、影响分析），并介绍如何构建企业级元数据管理平台，实现元数据的集中采集、存储、关联和展现。 数据安全与隐私保护： 重点关注数据安全策略，包括访问控制、数据加密、数据脱敏、差分隐私等技术。同时，我们将深入探讨如何满足GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求，建立健全的数据隐私保护机制。 数据生命周期管理： 阐述数据从创建、使用、共享到归档、销毁的整个生命周期，以及如何根据数据的价值和合规要求，制定相应的数据保留策略、归档策略和销毁策略。 数据目录与数据资产管理： 讲解如何构建企业级数据目录，方便用户发现、理解和访问数据。我们将重点介绍数据资产的梳理、分类、标识、定价以及价值评估方法，将数据视为可管理的资产进行运营。 数据血缘分析（Data Lineage）： 详细阐述数据血缘的重要性，它能够追踪数据的来源、转换过程和去向，对于数据溯源、影响分析、问题排查和合规审计至关重要。我们将探讨如何实现全面的数据血缘捕获和可视化。 构建高效的数据治理组织与流程： 探讨如何组建数据治理委员会、明确数据治理职责、建立数据所有者和数据管理员角色，以及如何设计和优化数据治理流程，确保治理措施的有效落地和持续改进。 数据治理的工具与技术生态： 介绍当前市场上主流的数据治理工具，涵盖数据质量工具、元数据管理工具、数据安全工具、数据目录工具等，并分析不同工具的特点和适用场景。 数据治理的文化建设与变革管理： 强调数据治理并非仅仅是技术问题，更需要组织文化的支持。我们将讨论如何推动数据驱动的文化，提高全员的数据意识，以及如何有效地进行变革管理，确保数据治理项目的成功。 第三部分：实践与案例——落地数据架构与治理 理论结合实践，本书的第三部分将通过丰富的案例分析，展示如何将数据架构和数据治理的理念付诸实践，解决企业在实际运营中遇到的数据难题。 跨部门数据整合的挑战与解决方案： 针对企业内各部门数据孤岛、格式不统一、标准不一致等问题，探讨如何通过统一的数据模型、数据集成平台和数据治理策略，实现跨部门数据的有效整合与共享。 构建客户360视图的实践经验： 详细介绍如何从多源异构的数据中构建统一的客户画像，包括客户信息采集、数据清洗、身份识别、数据整合和客户画像生成等关键步骤，并展示客户360视图在精准营销、客户服务等方面的应用价值。 金融行业数据合规与风控实践： 以金融行业为例，深入剖析其严格的数据合规要求（如反洗钱、反欺诈、监管报送）和风险控制需求，讲解如何构建符合监管要求的数据架构和数据治理体系。 零售行业数据驱动的运营优化： 探讨零售企业如何利用数据进行商品分析、库存管理、渠道优化、会员营销等，并通过数据架构和治理能力的提升，实现精细化运营和业务增长。 制造业数据采集与智能制造： 分析制造业在设备监控、生产流程优化、质量追溯等方面对数据的需求，以及如何构建支持智能制造的数据架构和数据治理体系。 从数据孤岛到数据资产的转型之路： 通过典型企业的转型案例，展现企业如何逐步打破数据孤岛，建立统一的数据平台，实现数据资产的有效管理和价值挖掘，最终实现数据驱动的决策和创新。 本书特色： 体系化全面： 覆盖数据架构设计和数据治理的方方面面，形成完整的知识体系。 理论与实践结合： 深入浅出的理论讲解，辅以大量实际案例和落地方法。 前沿性强： 关注最新的数据技术和架构模式，如数据湖仓一体、事件驱动架构等。 可操作性高： 提供系统化的设计思路和实施步骤，帮助读者解决实际问题。 面向多类读者： 适合数据架构师、数据工程师、数据治理专家、数据分析师、IT经理以及对大数据感兴趣的业务人员。 《数据时代的战略基石：数据架构与治理实践》不仅仅是一本技术书籍，更是一本战略指南。它将帮助您理解构建强大数据基础的关键要素，掌握提升数据价值的有效方法，从而在数据驱动的时代浪潮中，稳健前行，赢得未来。无论您是初涉数据领域的新手，还是经验丰富的数据专家，都能从中获益匪浅，为您的数据战略添砖加瓦，构建真正具有竞争力的数字化优势。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据领域充满好奇，也尝试过阅读一些相关的技术文章和书籍，但总感觉缺乏一个系统的框架来串联起零散的知识点。这本书的名称《大数据库——高级大数据人才培养丛书》，听起来就非常专业和深入，似乎能够填补我在这方面的知识空白。我希望这本书能够从基础概念入手，逐步深入到大数据处理的各个核心技术，比如分布式存储（HDFS、S3等）、分布式计算（MapReduce、Spark、Flink等），以及NoSQL数据库（HBase、Cassandra等）的应用。我特别希望能看到书中对这些技术的原理进行详细阐述，并结合实际的应用场景进行讲解，让我明白它们是如何协同工作的。同时，我也期待书中能够涉及一些高级的主题，例如流式数据处理、图计算、实时数据分析，甚至是关于机器学习和深度学习在海量数据上的应用的介绍。如果书中能够提供一些代码示例或者练习题，就更好了，这样我就可以边学边练，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚入职不久的数据科学家，我深感自身在处理超大规模数据集方面存在明显的短板。课堂上学到的理论知识，在面对TB甚至PB级别的数据时，显得力不从心。我一直希望能找到一本能够系统性地梳理大数据生态系统，并提供实操性指导的著作。这本书的名字《大数据库——高级大数据人才培养丛书》听起来就很有份量，预示着它并非泛泛而谈，而是直指培养真正具备大数据核心竞争力的专业人士。我特别希望书中能够涵盖数据采集、存储、处理、分析到可视化以及安全等各个环节的关键技术和最佳实践。例如，对于数据存储，我希望能了解不同分布式存储方案的优劣，以及如何根据业务场景进行选择；在数据处理方面，我期待对Spark、Flink等流批一体处理引擎有深入的剖析，了解其原理和性能优化技巧。更重要的是，我希望书中能提供一些真实的“大数据炼金术”案例，展示如何通过大数据技术解决实际的商业问题，从而激发我对大数据领域的无限可能性的想象。

评分☆☆☆☆☆

近期，我所在的团队正在积极拥抱大数据技术，以应对日益增长的业务需求和数据挑战。作为团队的技术负责人，我深知引入一套系统性的大数据学习资料对于提升团队整体能力至关重要。这本书《大数据库——高级大数据人才培养丛书》恰好符合我们的需求。我期望书中能够为我们提供一个清晰的大数据技术路线图，帮助团队成员理解大数据领域的全貌，并找到适合自己的发展方向。我特别关注书中关于数据治理、元数据管理以及数据质量控制的内容，这些在实际的大数据项目中至关重要，但往往容易被忽视。此外，对于分布式数据库、数据仓库以及数据湖的建设和运维，我也希望能够有详细的讲解和实践指导。能够让团队成员在学习理论知识的同时，也能掌握相关的操作技能，从而能够快速地投入到实际的项目开发和维护中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在互联网公司做算法开发的工程师，日常工作中接触到的数据量正在爆炸式增长，传统的单机处理方式已经完全无法满足需求。我一直关注着大数据领域的发展，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一本能够真正提升实战能力的书。这本书的出现，让我眼前一亮，感觉它可能就是我一直在寻找的“宝藏”。我希望书中能够详细介绍如何构建和管理大规模数据平台，如何进行高效的数据ETL，以及如何运用各种大数据分析工具和技术来提取有价值的信息。特别是对于一些高级的算法模型在分布式环境下的部署和优化，我非常有兴趣深入学习。我希望这本书能教会我如何从海量数据中发现模式、预测趋势，并最终将这些洞察转化为实际的业务价值。如果书中能包含一些关于数据架构设计、性能调优以及大数据安全方面的专业知识，那就更完美了。

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这本书的上市，无疑让无数在数据海洋中摸索的开发者和分析师们看到了新的灯塔。我之前一直在传统的数据库领域耕耘，虽然对大数据有所耳闻，但实际接触的机会并不多，总感觉隔着一层纱，不明白那些海量数据背后的奥秘，更别说如何有效地挖掘和利用它们了。看到这本书的封面和标题，就感觉它瞄准了我们这些“想进阶”但又缺乏系统性指导的人群。我尤其好奇的是，它在“高级”这个词上究竟做了哪些文章？是否真的能帮助我从一个普通的数据使用者，蜕变成一个能够驾驭复杂大数据场景的“人才”？我期待书中能够详细讲解一些前沿的大数据技术栈，比如分布式文件系统、分布式计算框架（Spark、Hadoop等），甚至是更深层次的机器学习算法在海量数据上的应用。同时，对于实际的项目案例和落地经验，我更是渴求，毕竟理论再好，没有实践的支撑也只是纸上谈兵。希望这本书能像一位经验丰富的老前辈，将那些看似高不可攀的知识，拆解成通俗易懂的语言，并辅以实际操作的指导，让我能够真正掌握处理和分析大数据的核心技能。

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送货速度快的没商量，全新未开封

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包装完好，到货很快。

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得好好啃一阵了

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公司购买，同事说好用。

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挺好的，正版，看着不错啊

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一直信赖京东自营。货真价实，快递服务好，速度快，当天下单第二天就可以送到。书基本上都是京东买了，会一直支持，加油加油(? •?_•?)?。

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很好，书不错，正版。快递很快。

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不错，速度很快，给公司买的

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