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[美] Bill Inmon 恩門 著

圖書標籤:

• 數據湖
• 大數據
• 數據倉庫
• 數據治理
• 數據架構
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• 數據分析
• 數據集成

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115451736

商品編碼：12422050259

包裝：平裝

齣版時間：2017-04-01

基本信息

書名:數據湖架構

：49.00元

售價：34.3元,便宜14.7元,摺扣70

作者: Bill Inmon 恩門

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2017-04-01

ISBN：9787115451736

字數：123

頁碼：145

版次：1

裝幀：平裝

開本：小16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

眾多公司花費瞭大量的時間和金錢獲取數據，並將大量的數據保存在一個叫做數據湖的數據容器中。但是，其中又能有多少公司把數據從數據湖中取迴並加以利用呢？事實上，很少有公司能把數據湖當成信息的金礦來使用。多數公司**終得到的僅僅是一個垃圾場。本書將會告訴你如何去構建一個有用的數據湖，從而讓數據科學傢與數據分析師能夠麵對業務挑戰並發現新的商機。通過閱讀本書，你將能夠學習如何：?構建數據湖並模擬數據；?應用數據及基於文本的數據池，從而將業務價值**da化；?理解原始數據池的角色定位；?掌握使用歸檔數據池的時機；?利用4大核心組件：元數據、業務的整閤對應，語境及元過程信息。本書的作者曾經讓我們放眼於數據倉庫的架構與成效，如今他又將我們帶入到數據湖架構的新高度。

內容提要

隨著大數據的蓬勃發展，不少機構開始將源源不斷的數據流導入到一個叫“數據湖”的設備中去。數據湖架構 是“數據倉庫”之父撰寫的全新著作，是幫助讀者認識數據湖架構，並把數據湖打造成公司資産的指導手冊。數據湖架構 共15章，分彆涉及數據湖簡介、數據池據湖內部結構、數據池及其結構、各種類型的數據池等技術話題，目的在於講解如何構建有用的數據湖，以便數據科學傢和數據分析師能夠解決商業挑戰並找齣新的商業機會。數據湖架構 適閤數據管理者、學生、係統開發人員、架構師、程序員以及**終用戶閱讀。

目錄

第1章　數據的湖泊　1

1.1　大數據來瞭　1

1.2　數據湖來瞭　2

1.3　“單嚮”的數據湖　3

1.4　小結　6

第2章　改造數據湖　7

2.1　元數據　7

2.2　整閤圖譜　8

2.3　數據科學傢　11

2.4　通用性　12

2.5　小結　13

第3章　數據湖內部　14

3.1　模擬信號數據　15

3.2　應用程序數據　17

3.3　文本數據　18

3.4　另一個視角　20

3.5　小結　21

第4章　數據池　22

4.1　數據修整　23

4.2　初始數據池　23

4.3　模擬信號數據池　24

4.4　應用程序數據池　25

4.5　文本數據池　25

4.6　將數據直接傳入數據池　26

4.7　歸檔數據池　26

4.8　小結　27

第5章　數據池的通用結構　28

5.1　數據池描述　29

5.2　數據池目標　30

5.3　數據池數據　30

5.4　數據池元數據　31

5.5　數據池元過程　32

5.6　數據轉換標準　33

5.7　小結　34

第6章　模擬信號數據池　35

6.1　模擬信號數據問題　35

6.2　數據描述　36

6.3　捕獲初始數據、轉換初始數據　37

6.4　轉換/調整 初始模擬信號數據　38

6.5　數據切除　40

6.6　聚類數據　41

6.7　數據關係　42

6.8　未來使用的可能性　44

6.9　異常值　45

6.10　臨時性的特定分析　47

6.11　小結　47

第7章　應用程序數據池　49

7.1　數據的基因　49

7.2　數據描述　50

7.3　標準數據庫格式　51

7.4　數據的基本組織　52

7.5　數據的整閤　52

7.6　數據模型　53

7.6　整閤的必要性　54

7.7　從一個應用指嚮到下一個應用　56

7.8　交並應用　57

7.9　應用程序數據池內的數據子集　58

7.10　小結　58

第8章　文本數據池　60

8.1　文本消歧　62

8.2　傳入數據池的文本　62

8.3　文本消歧的輸齣　63

8.4　固有的復雜性　64

8.5　文本消歧的功能　66

8.6　分類與本體　66

8.7　文本與語境的價值　68

8.8　對文本追根溯源　69

8.9　消歧的機製　69

8.10　分析數據庫　70

8.11　將結果可視化　71

8.12　小結　73

第9章　數據池間的對比　74

9.1　數據池的相似性　74

9.2　數據池間的差異性　75

9.3　數據終狀態的關係型格式　75

9.4　技術間差異　76

9.5　數據池中數據的總預期容量　76

9.6　數據池間的數據移動　77

9.7　在多個數據池進行分析　78

9.8　使用元數據來關聯不同數據池內的數據　78

9.9　假如……？　79

9.10　小結　80

第10章　利用基礎架構　82

10.1　“單嚮”數據湖　83

10.2　改造數據湖　83

10.3　轉換技術　84

10.4　一些分析問題　84

10.5　查詢文本數據　87

10.6　真實的分析　88

10.7　小結　89

第11章　搜索與分析　90

11.1　供應商所散布的睏惑　95

11.2　小結　96

第12章　數據池中的業務價值　97

12.1　模擬信號數據池中的業務價值　97

12.2　應用程序數據池中的業務價值　99

12.3　文本數據池中的業務價值　100

12.4　記錄中的業務價值比例　101

12.5　小結　102

第13章　一些額外話題　104

13.1　高層係統級彆文檔　104

13.2　詳細的數據池級彆文檔　105

13.3　什麼樣的數據會流入數據湖/數據池　105

13.4　分析在何處發生　107

13.5　數據的年齡　110

13.6　數據的安全　110

13.7　小結　111

第14章　分析與整閤工具　112

14.1　可視化　112

14.2　搜索與修正　113

14.3　文本消歧　114

14.4　統計分析　114

14.5　**的ETL處理　115

14.6　小結　116

第15章　歸檔數據池　117

15.1　數據的移除標準　118

15.2　結構性改動　118

15.3　小結　119

術語錶　120

參考資料　124

作者介紹

Bill Inmon是“數據倉庫之父”，他著有57本書，並以9種語言在**齣版。Bill近期的創舉是建立瞭叫做“文本消歧”的技術，這項技術能以敘述性格式讀取初始文本，並能夠將文本置於常規的數據庫中，以便使用標準的分析技術進行分析處理，從而為大數據/非結構化數據創造獨特的業務價值。Bill曾被《計算機世界雜誌（ComputerWorld）》評選為“曆史上對計算機行業影響**da的十個人之一”。Bill住在美國科羅拉多州的堡石城（Castle Rock）。關於文本消歧的更多資料，請訪問 .forestrimtech.。

文摘

序言

《數據湖架構》：洞察前沿，塑造未來 在信息爆炸的時代，數據早已成為企業決策、創新驅動的核心引擎。然而，海量、異構、高速增長的數據，卻也讓傳統的存儲與分析模式舉步維艱。如何有效地匯聚、管理、加工和利用這些珍貴的數據資産，構建一個靈活、可擴展、安全可靠的數據處理平颱，是當下企業麵臨的重大挑戰。《數據湖架構》正是應運而生，它並非是對數據湖概念的簡單介紹，而是一部深度剖析數據湖構建、優化與應用的實踐指南，旨在為讀者提供一套係統性的方法論和前沿的技術視角，引領企業踏上數據驅動的卓越之路。 本書以嚴謹的學術視角和豐富的實戰經驗為基礎，係統地闡述瞭數據湖的本質、核心價值以及其在現代企業數據戰略中的關鍵地位。它將帶領讀者深入理解數據湖與傳統數據倉庫、數據中颱等概念的差異與聯係，厘清其各自的優勢與適用場景，幫助讀者在紛繁的數據架構選項中做齣明智的選擇。本書不會止步於理論的探討，更注重將抽象的概念轉化為具體的實踐指導，幫助讀者構建一個既能滿足當前需求，又能麵嚮未來發展的穩健數據湖。 深度解析核心構建模塊，奠定堅實基礎 《數據湖架構》將數據湖的構建過程分解為一係列相互關聯的核心模塊，並對每一個模塊進行詳盡的闡述。 數據采集與接入： 數據的生命周期始於采集。本書將詳細介紹各種數據采集策略，包括批量采集、實時流式采集，以及針對不同數據源（如關係型數據庫、NoSQL數據庫、日誌文件、物聯網設備、社交媒體、API接口等）的適配技術。讀者將學習如何構建高吞吐量、低延遲的數據攝取管道，確保數據的及時性和完整性。同時，針對數據清洗、格式轉換、元數據提取等前期處理環節，本書也會提供詳實的指導，為後續的數據處理奠定高質量的基礎。 數據存儲與管理： 數據湖的核心在於其彈性、可擴展的存儲能力。本書將深入探討數據湖的存儲介質選擇，包括對象存儲（如Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage）、分布式文件係統（如HDFS）等的優缺點，以及如何在成本、性能、持久性之間找到最佳平衡點。更重要的是，本書將重點關注數據湖的邏輯分層策略，例如原始區域（Raw Zone）、暫存區域（Staging Zone）、精煉區域（Refined Zone）或黃金區域（Gold Zone）等，以及每層數據的生命周期管理、數據版本控製、數據安全和訪問控製機製。讀者將學習如何構建一個結構清晰、易於管理、能夠滿足不同分析需求的存儲體係。 數據目錄與元數據管理： 數據湖之所以能夠從“數據沼澤”轉變為“數據寶藏”，關鍵在於其強大的元數據管理能力。本書將深入講解元數據的重要性，包括技術元數據（數據結構、格式、位置、 Schema）、業務元數據（數據定義、業務含義、數據所有權、數據質量規則）和操作元數據（數據血緣、數據訪問日誌、性能指標）。讀者將學習如何利用Apache Hive Metastore、AWS Glue Data Catalog、Azure Data Catalog等工具構建一個統一、可搜索、可發現的數據目錄，確保數據的透明度和可追溯性。 數據處理與轉換： 數據湖的價值最終體現在數據的處理與轉換上。本書將全麵介紹大數據處理框架，包括但不限於Apache Spark（用於批處理和流處理）、Apache Flink（用於低延遲流處理）、Apache Hive（用於SQL查詢）等。讀者將學習如何利用這些框架進行ETL/ELT（Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform）操作，實現數據的清洗、豐富、聚閤、降維等復雜轉換。針對不同的處理場景，本書將提供相應的優化技巧和最佳實踐，幫助讀者提升數據處理效率和性能。 數據安全與治理： 在享受數據湖帶來的強大能力的同時，數據安全與治理顯得尤為重要。《數據湖架構》將把數據安全放在核心位置，詳細闡述數據的加密（靜態加密與傳輸加密）、訪問控製（基於角色的訪問控製RBAC、細粒度訪問控製）、數據脫敏、數據審計等關鍵技術。同時，本書還將深入探討數據治理框架，包括數據質量管理、數據生命周期管理、數據閤規性（如GDPR、CCPA等）要求、數據所有權和責任分配，以及如何建立一套行之有效的數據治理流程，確保數據資産的安全、閤規和可靠。 探索高級主題與應用場景，拓展解決方案邊界 在打下堅實的基礎之後，《數據湖架構》將進一步帶領讀者探索更高級的數據湖架構主題，並將其應用於實際業務場景。 數據湖與數據倉庫的融閤（Lakehouse）： 隨著技術的發展，數據湖和數據倉庫的界限逐漸模糊。本書將深入分析“Lakehouse”這一新興架構模式，即結閤數據湖的靈活性和數據倉庫的事務處理能力、Schema enforcing能力。讀者將瞭解Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake等技術如何實現數據湖上的ACID事務、Schema演進、數據版本控製，從而為BI報錶、實時分析提供更可靠的支持。 流式數據處理與實時分析： 隨著物聯網、用戶行為日誌等實時數據量的激增，實時分析能力成為企業競爭的關鍵。《數據湖架構》將重點介紹構建實時數據管道的技術，包括Apache Kafka、Pulsar等消息隊列，以及Spark Streaming、Flink等流處理引擎的應用。讀者將學習如何設計和實現端到端的流式數據處理解決方案，支持實時儀錶盤、欺詐檢測、推薦係統等場景。 數據虛擬化與聯邦查詢： 當企業數據分布在多個孤立的數據源時，數據虛擬化和聯邦查詢技術能夠實現“無數據移動”的集成。《數據湖架構》將探討這些技術如何提供一個統一的數據視圖，允許用戶在無需將數據遷移到數據湖的情況下進行跨源查詢和分析，從而降低集成成本，加速數據訪問。 人工智能與機器學習平颱集成： 數據湖為人工智能和機器學習提供瞭豐富的訓練數據。《數據湖架構》將重點介紹如何將數據湖與MLOps（Machine Learning Operations）平颱進行集成，包括數據科學傢如何方便地訪問和準備訓練數據，如何管理模型版本，如何部署和監控模型。本書還將探討特徵存儲（Feature Store）在數據湖中的作用。 雲原生數據湖架構： 隨著雲計算的普及，雲原生數據湖架構已成為主流。《數據湖架構》將分析如何利用雲服務商提供的托管服務，如AWS EMR、Azure Databricks、Google Cloud Databricks，以及托管的存儲、計算、元數據服務，來構建高效、可擴展、經濟的數據湖。本書還將探討Serverless數據湖的優勢和實現方式。 賦能業務價值，驅動持續創新 《數據湖架構》的最終目標是幫助讀者將數據湖轉化為驅動業務增長和創新的強大引擎。本書將通過豐富的案例分析，展示數據湖在不同行業和業務場景中的實際應用，例如： 客戶360度畫像構建： 整閤多渠道客戶數據，形成全麵的客戶視圖，從而實現精準營銷、個性化服務和客戶流失預測。 運營效率優化： 分析生産、物流、供應鏈等運營數據，發現瓶頸，優化流程，降低成本，提升效率。 風險管理與閤規： 對金融交易、用戶行為等數據進行分析，識彆潛在風險，確保業務閤規性。 産品創新與研發： 利用用戶反饋、市場趨勢數據，指導産品設計和功能迭代，驅動産品創新。 實時決策支持： 構建實時數據儀錶盤和預警係統，幫助企業管理者快速響應市場變化，做齣明智的決策。 本書的語言力求清晰、嚴謹，避免使用晦澀的專業術語，但對於必要的概念和技術，會進行詳盡的解釋。大量的圖錶、流程圖和代碼示例，將幫助讀者更直觀地理解復雜的概念和技術細節。我們相信，《數據湖架構》將成為所有緻力於構建現代數據驅動型企業的技術領導者、數據工程師、數據科學傢、架構師以及業務分析師的必備參考書，助您在數據價值的挖掘之路上，行穩緻遠，成就非凡。

評分☆☆☆☆☆

我在工作中經常接觸到大量來自不同源頭的數據，如何有效地整閤、管理和分析這些數據，一直是睏擾我的一個難題。數據倉庫雖然能夠提供結構化的數據分析，但對於非結構化和半結構化數據的處理能力相對有限。數據湖的齣現，讓我看到瞭解決這一挑戰的曙光。我希望這本書能夠深入剖析數據湖的設計理念，並提供切實可行的技術方案。我特彆關注書中是否會講解如何構建一個靈活且可擴展的數據湖，以應對不斷增長的數據量和多樣化的數據類型。同時，我也希望書中能夠提供一些關於數據治理的最佳實踐，例如數據生命周期管理、數據訪問控製和數據安全策略等。這本書的齣現，給瞭我一個機會，去深入瞭解這個能夠顛覆傳統數據處理模式的技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據處理和分析領域的技術演進保持著高度關注，而“數據湖”這個概念近幾年無疑是最熱門的詞匯之一。然而，市麵上關於它的書籍，要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難係統性地梳理清楚。我曾嘗試閱讀過幾篇技術文章，但它們往往隻聚焦於某個具體的工具或技術，缺乏整體的架構視角。我希望這本書能夠填補這一空白，為我提供一個清晰、全麵的數據湖架構藍圖。我期待書中能夠詳細講解不同類型的數據湖實現方式，例如基於Hadoop的、基於雲存儲的，以及它們各自的優缺點。此外，對於數據湖中的數據治理、元數據管理、數據質量保障等核心問題，我希望能夠有深入的探討。畢竟，一個雜亂無章的數據湖，其價值將大打摺扣。這本書的書名恰好點齣瞭核心——“架構”，這讓我相信它能夠從更高的層麵，提供一種係統性的解決方案，幫助我構建一個健壯、可擴展且易於管理的數據湖。

評分☆☆☆☆☆

最近公司正在考慮引入新的數據存儲和分析方案，而“數據湖”正是大傢討論的焦點之一。作為團隊的一員，我肩負著研究和評估新技術的重要任務。我需要瞭解數據湖到底能為我們帶來什麼，它與傳統的數據倉庫有什麼本質區彆，以及在實際落地過程中會遇到哪些挑戰。這本書的齣現，對於我來說無疑是一份及時雨。我非常期待它能夠提供一套完整的、可操作的數據湖構建指南，從概念的普及到技術的選型，再到實施的步驟，都能夠有詳盡的介紹。特彆是關於數據湖的安全性、閤規性以及與其他係統（如機器學習平颱、BI工具）的集成方麵，我希望能夠有深入的講解。我需要這本書能幫助我建立起對數據湖的全麵認知，從而能夠自信地嚮管理層匯報，並推動項目的順利進行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，純色的背景搭配一抹抽象的藍色綫條，仿佛勾勒齣數據流動的脈絡。我在書店裏偶然翻開它，立刻被書名的“數據湖”三個字吸引住瞭。數據湖，這個概念對我來說既熟悉又陌生。我知道它是一種存儲海量、多樣化數據的方式，但具體的架構、技術實現以及它如何為企業帶來價值，我一直感到模糊。我常常思考，在當今數據爆炸的時代，如何纔能更有效地管理和利用這些寶貴的信息資産，而不是讓它們變成難以觸及的“數據沼澤”。這本書的書名直接切入瞭我的痛點，讓我産生瞭強烈的閱讀欲望，渴望從中找到答案。我尤其期待書中能詳細闡述構建一個成功的數據湖需要考慮哪些關鍵因素，比如數據采集、存儲、處理、治理以及安全等方麵。是否會有一些實際的案例分析，幫助我理解不同行業如何應用數據湖來驅動業務增長？這本書的齣現，讓我看到瞭解決這些睏惑的希望。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新技術充滿好奇心的技術愛好者，尤其關注那些能夠解決實際業務問題的創新性方案。數據湖的概念雖然聽起來很吸引人，但我一直缺乏一個係統性的學習途徑，來理解其背後的原理和實現細節。我希望能通過閱讀這本書，對數據湖的“是什麼”、“為什麼”以及“怎麼做”有一個深入的瞭解。我非常期待書中能夠用通俗易懂的語言，講解數據湖的核心組件，例如分布式文件係統、數據處理引擎、數據目錄等，並說明它們是如何協同工作的。同時，我也希望能瞭解到在不同業務場景下，如何設計和優化數據湖的架構，以滿足特定的需求。這本書的齣現，讓我看到瞭一個全麵掌握數據湖技術的可能性，我相信它會成為我學習道路上的重要指引。