正版包邮 大数据之路 大数据实践 /阿里巴巴数据技术数据分析 大数据管理应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

阿里巴巴数据技术及产品部 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据管理
• 大数据实践
• 阿里巴巴
• 数据技术
• 包邮
• 正版
• 技术
• 互联网

店铺： 文舟图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314384

商品编码：20332531665

包装：平装

出版时间：2017-07-01

　　阿里巴巴，作为距离大数据近的公司之一，近几年对大数据却鲜有高谈阔论。实际上，阿里巴巴一开始就自然生长在数据的黑洞中，并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。从需求→设计→迭代→升华为理论，在无数次的迭代进化中，阿里巴巴对大数据的理解才逐渐成形，慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在这个过程中，由阿里巴巴数据技术及产品部沉淀下来的大数据知识与实践，值得每一位与大数据相关的人阅读。

　　在阿里巴巴集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“双１１购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》由阿里巴巴数据技术及产品部组织并完成写作，是阿里巴巴分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

　　阿里巴巴数据技术及产品部，定位于阿里集团数据中台，为阿里生态内外的业务、用户、中小企业提供全链路、全渠道的数据服务。作为阿里大数据战略的核心践行者，致力于“让大数据赋能商业，创造价值”。经过多年的实践，数据技术及产品部已经构建了从底层的数据采集、数据处理，到挖掘算法、数据应用服务以及数据产品的全链路、标准化的大数据体系。通过这个体系，超过EB级别的海量数据能够高效融合，并以秒级的响应速度，服务并驱动阿里巴巴自身的业务和外部千万用户的发展。现在，阿里巴巴数据技术及产品部正通过技术和产品上的创新，探索全域数据的价值，将阿里在大数据上沉淀的能力对外分享，为各行各业的发展带来更多可能性。

第1篇 数据技术篇

第1章 总述1

第2章 日志采集 8
2.1 浏览器的页面日志采集 8
2.1.1 页面浏览日志采集流程 9
2.1.2 页面交互日志采集 14
2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 15
2.2 无线客户端的日志采集 16
2.2.1 页面事件 17
2.2.2 控件点击及其他事件 18
2.2.3 特殊场景 19
2.2.4 H5 & Native日志统一 20
2.2.5 设备标识 22
2.2.6 日志传输 23
2.3 日志采集的挑战 24
2.3.1 典型场景 24
2.3.2 大促保障 26

第3章 数据同步 29
3.1 数据同步基础 29
3.1.1 直连同步 30
3.1.2 数据文件同步 30
3.1.3 数据库日志解析同步 31
3.2 阿里数据仓库的同步方式 35
3.2.1 批量数据同步 35
3.2.2 实时数据同步 37
3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39
3.3.1 分库分表的处理 39
3.3.2 高效同步和批量同步 41
3.3.3 增量与全量同步的合并 42
3.3.4 同步性能的处理 43
3.3.5 数据漂移的处理 45

第4章 离线数据开发 48
4.1 数据开发平台 48
4.1.1 统一计算平台 49
4.1.2 统一开发平台 53
4.2 任务调度系统 58
4.2.1 背景 58
4.2.2 介绍 60
4.2.3 特点及应用 65

第5章 实时技术 68
5.1 简介 69
5.2 流式技术架构 71
5.2.1 数据采集 72
5.2.2 数据处理 74
5.2.3 数据存储 78
5.2.4 数据服务 80
5.3 流式数据模型 80
5.3.1 数据分层 80
5.3.2 多流关联 83
5.3.3 维表使用 84
5.4 大促挑战&保障 86
5.4.1 大促特征 86
5.4.2 大促保障 88

第6章 数据服务 91
6.1 服务架构演进 91
6.1.1 DWSOA 92
6.1.2 OpenAPI 93
6.1.3 SmartDQ 94
6.1.4 统一的数据服务层 96
6.2 技术架构 97
6.2.1 SmartDQ 97
6.2.2 iPush 100
6.2.3 Lego 101
6.2.4 uTiming 102
6.3 佳实践 103
6.3.1 *佳性能 103
6.3.2 稳定性 111

第7章 数据挖掘 116
7.1 数据挖掘概述 116
7.2 数据挖掘算法平台 117
7.3 数据挖掘中台体系 119
7.3.1 挖掘数据中台 120
7.3.2 挖掘算法中台 122
7.4 数据挖掘案例 123
7.4.1 用户画像 123
7.4.2 互联网反作弊 125

第2篇 数据模型篇
第8章 大数据领域建模综述 130
8.1 为什么需要数据建模 130
8.2 关系数据库系统和数据仓库 131
8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择 132
8.4 典型的数据仓库建模方法论 132
8.4.1 ER模型 132
8.4.2 维度模型 133
8.4.3 Data Vault模型 134
8.4.4 Anchor模型 135
8.5 阿里巴巴数据模型实践综述 136

第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 138
9.1 概述 138
9.1.1 定位及价值 139
9.1.2 体系架构 139
9.2 规范定义 140
9.2.1 名词术语 141
9.2.2 指标体系 141
9.3 模型设计 148
9.3.1 指导理论 148
9.3.2 模型层次 148
9.3.3 基本原则 150
9.4 模型实施 152
9.4.1 业界常用的模型实施过程 152
9.4.2 OneData实施过程 154

第10章 维度设计 159
10.1 维度设计基础 159
10.1.1 维度的基本概念 159
10.1.2 维度的基本设计方法 160
10.1.3 维度的层次结构 162
10.1.4 规范化和反规范化 163
10.1.5 一致性维度和交叉探查 165
10.2 维度设计高级主题 166
10.2.1 维度整合 166
10.2.2 水平拆分 169
10.2.3 垂直拆分 170
10.2.4 历史归档 171
10.3 维度变化 172
10.3.1 缓慢变化维 172
10.3.2 快照维表 174
10.3.3 极限存储 175
10.3.4 微型维度 178
10.4 特殊维度 180
10.4.1 递归层次 180
10.4.2 行为维度 184
10.4.3 多值维度 185
10.4.4 多值属性 187
10.4.5 杂项维度 188

第11章 事实表设计 190
11.1 事实表基础 190
11.1.1 事实表特性 190
11.1.2 事实表设计原则 191
11.1.3 事实表设计方法 193
11.2 事务事实表 196
11.2.1 设计过程 196
11.2.2 单事务事实表 200
11.2.3 多事务事实表 202
11.2.4 两种事实表对比 206
11.2.5 父子事实的处理方式 208
11.2.6 事实的设计准则 209
11.3 周期快照事实表 210
11.3.1 特性 211
11.3.2 实例 212
11.3.3 注意事项 217
11.4 累积快照事实表 218
11.4.1 设计过程 218
11.4.2 特点 221
11.4.3 特殊处理 223
11.4.4 物理实现 225
11.5 三种事实表的比较 227
11.6 无事实的事实表 228
11.7 聚集型事实表 228
11.7.1 聚集的基本原则 229
11.7.2 聚集的基本步骤 229
11.7.3 阿里公共汇总层 230
11.7.4 聚集补充说明 234

第3篇 数据管理篇
第12章 元数据 236
12.1 元数据概述 236
12.1.1 元数据定义 236
12.1.2 元数据价值 237
12.1.3 统一元数据体系建设 238
12.2 元数据应用 239
12.2.1 Data Profile 239
12.2.2 元数据门户 241
12.2.3 应用链路分析 241
12.2.4 数据建模 242
12.2.5 驱动ETL开发 243

第13章 计算管理 245
13.1 系统优化 245
13.1.1 HBO 246
13.1.2 CBO 249
13.2 任务优化 256
13.2.1 Map倾斜 257
13.2.2 Join倾斜 261

13.2.3 Reduce倾斜 269

第14章 存储和成本管理 275
14.1 数据压缩 275
14.2 数据重分布 276
14.3 存储治理项优化 277
14.4 生命周期管理 278
14.4.1 生命周期管理策略 278
14.4.2 通用的生命周期管理矩阵 280
14.5 数据成本计量 283
14.6 数据使用计费 284

第15章 数据质量 285
15.1 数据质量保障原则 285
15.2 数据质量方法概述 287
15.2.1 消费场景知晓 289
15.2.2 数据加工过程卡点校验 292
15.2.3 风险点监控 295
15.2.4 质量衡量 299

第4篇 数据应用篇
第16章 数据应用 304
16.1 生意参谋 305
16.1.1 背景概述 305
16.1.2 功能架构与技术能力 307
16.1.3 商家应用实践 310
16.2 对内数据产品平台 313
16.2.1 定位 313
16.2.2 产品建设历程 314
16.2.3 整体架构介绍 317

附录A 本书插图索引 320

　　序 
　　大数据是什么？在过去的5年里，恐怕没有另外一个词比大数据更高频；也没有另外一个概念如大数据一样，被纷繁解读，著书立说。有趣的是，作为距离大数据*近的公司之一——尽管我们的初心或许和大数据没有直接关系——在关于大数据的理论和概念的争论中，阿里巴巴却鲜有高谈阔论。 
　　因为自知而敬畏，因为敬畏而谦逊。甚至在大数据这个概念出现很久之前，阿里巴巴就不得不直面、认知、探索，并架构和大数据有关的一切。数据作为一个生态级的平台企业*直接的沉淀，亦是*基本的再生产资料。如果没有基于大数据的人工智能的应用，淘宝根本不可能面对每天亿级的用户访问数量。因此，仅仅因为本能，阿里巴巴一开始就自然生长在这样一个数据的黑洞中，并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。阿里巴巴在大数据方面所做的各种艰苦努力，其实就是力图对抗这种无序和复杂的熵增，从中梳理结构，提炼价值。 
　　这是一个历经磨炼、也卓有成效的长期过程。如书中所提到的，阿里巴巴不仅数据量超宇宙级，而且更是因为业务场景的复杂和多元化，其面对着甚至超过Google和Facebook的更复杂的难题。大部分时候，阿里巴巴都是在无人区艰难跋涉。每一组功能和逻辑，每一套架构与系统，都与业务和场景息息相关。这个黑洞膨胀之快，以至于大部分时候都是在出现痛点从而刺激了架构升级。换言之，大数据系统——如果我们非要用一个系统去描述的话——其复杂度之高，是几乎不可能在一开始就完整和完美地进行自上而下定义和设计的。从需求→设计→迭代→升华为理论，在无数次的迭代进化中，我们对大数据的理解才逐渐成形，慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。 
　　这个系统生长和进化的过程实际上已经暗暗揭示了阿里巴巴对大数据真髓的理解。大、快、多样性只是表象，大数据的真正价值在于生命性和生态性。阿里巴巴称之为“活数据”。活数据是全本记录、实时驱动决策和迭代，其价值是随着使用场景和方式动态变化的。简单地把数据定义为正/负资产都太简单。数据也不是会枯竭的能源。数据可以被重复使用，并在使用中升值；数据与数据链接可能会像核反应一样产生价值的聚变。数据使用和数据聚变又产生新的数据。活数据的基础设施就需要来承载、管理和促进这个生态体的价值实现（以及相应的成本小化）。丰富的数据形式、多样化的参与角色和动机，以及迥异的计算场景都使得这个系统的复杂度无限升级。阿里巴巴的大数据之路就是在深刻理解这种复杂性的基础上，摸索到了一些重要的秩序和原理，并通过技术架构来验证和夯实。 
　　如果说互联网实现了人人互联和通信，并没有深度地协同计算，那么这样的一个大数据平台和架构就是一张升级的、智能的互联网。这是人类自己设计出来的复杂的信息处理系统，同时也将是真正意义上人类智力大联合的基础设施。这是一个伟大的蓝图，我们敬畏其复杂度和潜能。《大数据之路——阿里巴巴大数据实践》便是阿里巴巴分享对大数据的认知、与世界共创数据智能的重要基石。数据技术及产品部作为阿里巴巴集团的数据中台，一直致力为阿里巴巴集团内、外提供大数据方面的系统服务，承载了阿里巴巴集团大数据梦想至关重要的数据平台建设。相信他们的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。 
　　曾鸣教授 
　　阿里巴巴集团学术委员会主席、湖畔大学教务长 

《数据驱动的商业革新：从实践到战略》 在信息爆炸的时代，数据已不再是单纯的数字集合，而是驱动企业决策、优化运营、塑造竞争优势的宝贵资产。本书并非零散的技术手册，而是一部系统性的、面向商业价值的数据实践指南。它将带领读者深入理解大数据如何从底层技术支撑，演变为驱动企业战略转型和商业模式创新的核心引擎。 本书特色与价值： 超越技术，聚焦商业价值： 我们摒弃了仅停留在技术细节的介绍，而是将重心放在如何利用数据解决实际商业问题，实现业务增长和效率提升。从市场洞察、客户画像到产品优化、风险控制，本书提供了大量可复制、可落地的商业应用案例。 理论与实践深度融合： 本书在介绍大数据核心概念与技术原理的同时，更强调这些理论如何在真实的商业环境中落地。我们将通过详细的案例分析，展示企业如何从数据采集、存储、处理，到分析、建模、应用，构建起一套完整的数据驱动闭环。 面向未来的战略视角： 在快速变化的市场环境中，仅掌握现有技术已不足以应对挑战。本书将引导读者思考如何构建前瞻性的数据战略，预见行业趋势，将数据能力转化为企业的长期竞争壁垒。我们将探讨数据治理、数据安全、数据伦理等关键议题，确保企业在数据时代行稳致远。 覆盖大数据全生命周期： 从原始数据的收集与清洗，到复杂的模型构建与部署，再到最终的洞察挖掘与决策支持，本书全面覆盖了大数据应用的各个环节。读者将了解到不同阶段的关键技术、方法论以及常见挑战与解决方案。 实操性强的案例分析： 本书精选了多个行业（如电商、金融、零售、制造等）的典型大数据应用场景，深入剖析了企业在解决具体业务问题时是如何运用大数据技术的，以及由此带来的实际效益。这些案例不仅具有借鉴意义，更提供了可供参考的具体实施路径。 本书内容详述： 第一部分：数据驱动的商业思维与战略 理解数据价值的本质： 探讨数据作为企业核心资产的地位，以及其在驱动创新、优化决策、提升效率等方面的关键作用。我们将区分“大数据”与“数据能力”，强调后者才是企业真正的核心竞争力。 构建数据驱动的企业文化： 分析如何打破组织壁垒，培养全员数据意识，建立以数据为导向的决策机制。从高层战略到基层执行，如何让数据成为企业文化的重要组成部分。 制定前瞻性的数据战略： 介绍如何根据企业愿景、行业特点和市场趋势，规划企业级数据战略。包括数据采集、存储、分析、应用、治理等各个层面的战略规划，以及如何将数据战略与业务战略紧密结合。 数据伦理与合规性挑战： 深入探讨在大数据应用中必须关注的数据隐私、数据安全、算法公平性等伦理问题，以及如何建立健全的数据合规体系，确保企业在合法合规的前提下开展数据活动。 第二部分：大数据技术基础与核心能力构建 数据采集与整合： 介绍多样化的数据源（日志、交易、社交媒体、物联网等），以及 ETL（Extract, Transform, Load）与 ELT（Extract, Load, Transform）等核心数据集成技术。探讨实时数据采集与批处理数据采集的适用场景。 海量数据存储与管理： 深入讲解分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra）的原理与应用。对比不同类型存储（关系型、NoSQL、数据仓库、数据湖）的优劣势，为企业选择最适合的存储方案提供指导。 分布式计算框架： 详细阐述 Hadoop 生态系统中的 MapReduce、Spark 等分布式计算引擎的工作原理，以及如何在这些框架上进行高效的数据处理和分析。分析 Spark 相较于 MapReduce 的优势及其在内存计算上的突破。 数据仓库与数据湖的演进： 探讨传统数据仓库的局限性，以及数据湖作为一种更灵活、更开放的数据存储与管理模式的兴起。分析如何构建统一的数据平台，实现结构化、半结构化和非结构化数据的有效管理。 数据治理与元数据管理： 强调数据治理在保障数据质量、提升数据可用性、实现数据安全与合规方面的重要性。讲解元数据管理、数据血缘追溯、数据质量监控等关键环节。 第三部分：大数据分析方法与建模实践 探索性数据分析（EDA）： 介绍常用的数据可视化技术和统计分析方法，帮助读者快速理解数据的分布、特征和潜在规律。掌握如何通过 EDA 发现数据中的异常值、缺失值和相关性。 机器学习算法在商业中的应用： 详细介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）以及深度学习等主流机器学习算法的原理和应用场景。重点关注如何将这些算法应用于用户画像、精准营销、风险预测、智能推荐等商业问题。 推荐系统构建： 深入分析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等不同推荐算法的实现方式，以及如何构建高效、个性化的推荐系统，提升用户体验和商业转化率。 文本分析与自然语言处理（NLP）： 探讨如何从海量非结构化文本数据中提取有价值的信息，例如情感分析、主题建模、实体识别等。应用场景包括舆情监控、客户反馈分析、智能客服等。 时间序列分析与预测： 介绍 ARIMA、LSTM 等时间序列模型，以及如何利用历史数据预测未来的趋势，应用于销售预测、股票价格预测、流量分析等场景。 AB 测试与实验设计： 讲解如何科学设计和执行 AB 测试，以量化的方式评估不同方案的效果，驱动产品迭代和运营优化。 第四部分：大数据应用的落地与赋能 数据驱动的营销与销售： 如何通过客户画像、行为分析、精准广告投放，提升营销 ROI。如何利用数据分析优化销售流程，预测销售额，识别高潜力客户。 智能运营与效率提升： 运用大数据优化供应链管理、生产调度、能源消耗等，实现降本增效。例如，通过预测性维护减少设备故障，通过需求预测优化库存。 风险管理与欺诈检测： 如何利用大数据技术构建风险模型，识别潜在的信用风险、操作风险和欺诈行为。应用场景包括反洗钱、反欺诈、信用评分等。 产品创新与用户体验优化： 结合用户行为数据、反馈数据，挖掘用户需求，指导产品设计与功能迭代。例如，通过 A/B 测试优化产品功能，通过用户路径分析提升转化率。 构建数据产品与服务： 探讨如何将数据分析能力转化为可直接交付给客户或内部业务部门的数据产品，例如报表系统、分析平台、AI 服务等。 组织架构与人才培养： 分析在数据驱动转型过程中，企业需要建立何种组织架构（如数据科学团队、数据分析师岗位），以及如何培养和吸引数据领域的人才。 第五部分：面向未来的大数据趋势与挑战 人工智能与大数据的深度融合： 探讨 AI 模型训练、部署与优化对大数据基础设施提出的新要求，以及 AI 如何进一步释放大数据价值。 实时数据处理与流计算： 介绍 Kafka、Flink 等流处理技术，以及它们在构建实时数据应用中的作用，如实时风控、实时推荐、实时监控等。 云原生大数据平台： 分析云平台如何提供弹性、可扩展、按需付费的大数据解决方案，降低企业构建和维护大数据基础设施的成本。 数据隐私计算技术： 探讨差分隐私、同态加密、联邦学习等技术在保护数据隐私的前提下进行数据分析与协作的潜力。 可解释 AI（XAI）与可信赖 AI： 随着 AI 应用的深入，如何确保 AI 决策的透明度、公平性和可解释性，是未来发展的重要方向。 本书旨在为读者构建一个系统、全面的大数据知识体系，帮助企业更好地理解和应用大数据，从而在激烈的市场竞争中赢得先机，实现可持续的商业增长。无论您是技术开发者、数据分析师、产品经理，还是企业管理者，本书都将是您在大数据时代不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在关注互联网行业的发展，特别是近些年大数据技术的迅猛崛起，更是让我感到震撼。我购买这本书，主要是看中了它“大数据实践”这个侧重点。我不是理论派，更喜欢动手实践，所以对于那些只讲概念、不讲落地的书，我通常提不起兴趣。这本书的标题中包含了“实践”二字，这让我觉得它可能会包含一些具体的案例分析、技术实现方法，甚至是代码示例。我希望它能让我了解到阿里巴巴在处理海量数据时遇到的挑战，以及他们是如何通过创新性的技术和方法来解决这些挑战的。读完这本书，我希望能对大数据在实际业务中的应用有更深入的理解，并从中学习到一些可以借鉴的思路和方法，为我自己的工作带来一些启发。

评分☆☆☆☆☆

随着数字化时代的深入，大数据管理的重要性不言而喻。这本书的标题中包含了“大数据管理应用”，这正是引起我兴趣的关键点。我希望这本书能够深入探讨在大数据环境下，如何进行有效的数据治理、数据安全、数据质量管理以及数据生命周期管理。我希望它能为我解答一些实际问题，比如在大规模数据存储和处理过程中，如何保证数据的准确性和一致性？如何构建一个安全可靠的大数据平台？如何通过合理的数据管理策略来提升运营效率和降低成本？我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，更要提供一些切实可行的管理框架和应用实践，让我能够从中学习到构建和维护高效大数据管理系统的经验。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术充满好奇的学习者，大数据领域对我来说就像一个充满宝藏的未知大陆。选择这本书，更多的是被它“大数据之路”这个充满探索意味的名字所吸引。我希望这本书能够给我一条清晰的学习路径，从零开始，一步步带领我认识大数据。我期待它能涵盖大数据技术的基本概念，比如分布式存储、分布式计算、NoSQL数据库、实时数据处理等等，并且能够解释这些技术是如何协同工作的。同时，我也希望它能介绍一些在大数据领域比较前沿的技术和发展趋势，让我能够对这个行业有一个更宏观的认识。这本书对我来说，可能更多的是一种入门和启蒙，希望能它能够点燃我对大数据技术的热情，并为我接下来的深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个数据分析爱好者，我非常看重一本书在数据分析方面的深度和广度。《大数据之路》这个书名，加上“数据分析”的字眼，让我对它充满了期待。我一直在寻找一本能够系统讲解如何从海量数据中提取有价值信息、如何构建有效数据模型、如何进行数据可视化以及如何运用数据驱动业务决策的书籍。我希望这本书能够涵盖从数据采集、清洗、转换到建模、分析、解读的全过程，并且能够介绍一些主流的数据分析工具和技术。特别是如果能有关于如何利用大数据进行精准营销、风险控制、用户画像等方面的具体方法，那就更好了。我希望这本书能够成为我在数据分析领域的一个得力助手，帮助我提升分析能力，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据之路》的封面设计实在是太引人注目了，我一眼就看到了它。厚重的质感，加上“正版包邮”的字样，瞬间就打消了我对盗版书的疑虑，感觉很踏实。我一直对大数据这个领域很感兴趣，但又觉得它太过高深，无从下手。看到这个书名，感觉它就像一位引路人，能带我走出迷茫，找到学习的路径。特别是“阿里巴巴数据技术”和“数据分析”、“大数据管理应用”这些关键词，更是让我觉得这本书的内容非常实用，而且有权威性。我希望它能够系统地讲解大数据是如何产生的、如何存储、如何处理以及如何应用，最好能结合一些实际案例，让我能够更好地理解和掌握这些知识。我非常期待这本书能给我带来一次系统的、深入的学习体验，让我能够真正地踏上大数据之路。