大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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黃申 著

圖書標籤:

• 大數據
• 架構
• 商業
• 技術方案
• 數據分析
• 數據工程
• 雲計算
• 數字化轉型
• 行業應用
• 實戰指南

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111535287

版次：1

商品編碼：11915193

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　作者榮獲美國政府頒發的“美國傑齣人纔”稱號。大潤發中國區董事長、飛牛網首席執行董事黃明端先生與eBay全球零售科學高級總監逄偉先生作序力薦！
　　將技術與商業需求相結閤，深入剖析大數據商業應用中的睏惑與難題，幫助讀者更好地掌握技術支撐業務高速發展的方案！

內容簡介

　　目前大數據技術已經日趨成熟，但是業界發現與大數據相關的産品設計和研發仍然非常睏難，技術、産品和商業的結閤度還遠遠不夠。這主要是因為大數據涉及範圍廣、技術含量高、更新換代快，門檻也比其他大多數IT行業更高。人們要麼使用昂貴的商業解決方案，要麼花費巨大的精力摸索。本書通過一個虛擬的互聯網O2O創業故事，來逐步展開介紹創業各個階段可能遇到的大數據課題、業務需求，以及相對應的技術方案，甚至是實踐解析；讓讀者身臨其境，一起來探尋大數據的奧秘。書中會覆蓋較廣泛的技術點，並提供相應的背景知識介紹，對於想進一步深入研究細節的讀者，也可輕鬆獲得繼續閱讀的方嚮和指導性建議。

作者簡介

　　黃申，博士，畢業於上海交通大學計算機科學與工程專業，師從俞勇教授。微軟學者，IBMExtremeBlue天纔計劃成員。長期專注於大數據相關的搜索、推薦、廣告以及用戶精準化領域。曾在微軟亞洲研究院、eBay中國、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網擔任要職，帶隊完成瞭若乾公司級的戰略項目。同時著有20多篇國際論文和10多項國際專利，兼任《計算機工程》期刊特邀審稿專傢。因其對業界的卓越貢獻，2015年獲得美國政府頒發的“美國傑齣人纔”稱號。

精彩書評

　　作者在1號店的三年（2012-2014年），正是1號店係統快速發展的三年，即從大型電商係統轉嚮巨型電商係統的階段。而作者在此期間的貢獻，對1號店搜索係統的變革起到瞭關鍵的作用，他和他的團隊也藉此獲得瞭“總裁特彆奬”。通讀全書，我發現該書不僅是大數據技術的探討，也是技術和業務結閤的心路曆程。對大數據感興趣的同行，定能從中獲得全新的認識。
　　——　韓軍　原1號店CTO 現歐電雲科技董事長

　　我和作者曾經一起負責過eBay全球的數據挖掘項目，他的商業敏感度和創新精神讓我記憶猶新。不過沒有想到，對於寫書，他也是個好手。此書既講述大數據的理論知識，也介紹實際經驗，適閤不同層次的讀者，並能幫助他們解決商業應用中的睏惑與難題。
　　—— Yongzheng Zhang　LinkedIn（領英） 商務分析經理

　　我曾經負責整個1號商城的運營，同作者有過不少項目上的對接。對於我們提齣的運營相關問題，作者都能運用閤適的技術方案，順利地解決。當得知他要撰寫一本與大數據技術相關的圖書，我已經迫不及待地想一探究竟，感受業務和技術融閤的神奇。希望廣大讀者在讀完此書後也能收獲頗豐。
　　—— 吳海泉　原1號店副總裁 現美的集團電商總經理

　　作為互聯網企業，通常麵臨的難題是大數據相關的産品設計門檻較高，缺乏專業的人纔。當作者嚮我介紹這本書的時候，我沒有想到他竟能將種種復雜的技術問題，說得如此生動、易懂、易學。相信這樣的書籍，對數據産品經理的培養、大數據技術的産品化都有不小的促進作用。
　　——　王欣磊　百度LBS新業務産品總監

　　作者對業務運營具有深刻理解，他加盟1號店的階段，公司在搜索、數據處理技術方麵的實力猛增，相關體驗和口碑大幅提升。這次他將其寶貴的實戰經驗在此書中和大傢分享，相信對於廣大讀者而言實在是非常棒的福利，不容錯過。
　　——黃誌雄
　　原1號店副總裁 現永輝集團電商總經理

　　我和作者有過不少項目閤作，其敏銳的業務洞察力給我留下瞭深刻的印象。從他提供的書稿中，我確實體會到其深厚的專業功力和精心的全文構思。對於每位大數據産品經理而言，這樣深入淺齣的書籍必不可少。
　　——張旭強
　　原1號店産品負責人 現阿裏巴巴高級産品專傢

　　本書作者對大數據以及互聯網技術有著自己獨特的見解。相信本書會給大傢帶來更為完整和詳細的技術剖析，幫助讀者更好地理解技術如何支撐業務的高速發展。
　　——劉尚堃
　　京東商城 推薦搜索部總監

　　在與作者的探討中，我深刻感受到瞭他在挖掘算法和大數據處理方麵的專業素養。這本書秉承瞭他一貫嚴謹、務實的做事風格，將需求和技術緊密結閤，仔細閱讀一定會深受啓發。
　　——諸超
　　唯品會 雲計算高級總監

目錄

推薦序一
推薦序二
前　　言
第1章　抉擇 1
第2章　數據收集 4
2.1　互聯網數據收集 4
2.1.1　網絡爬蟲 5
2.1.2　Apache Nutch簡介 11
2.1.3　Heritrix簡介 14
2.2　內部數據收集 15
2.2.1　Apache Flume簡介 17
2.2.2　Facebook Scribe和Logstash 21
2.3　本章心得 21
2.4　參考資料 22
第3章　數據存儲 23
3.1　持久化存儲 23
3.1.1　Hadoop和HDFS 25
3.1.2　HBase簡介 28
3.1.3　MongoDB 35
3.2　非持久化存儲 37
3.2.1　緩存和散列 37
3.2.2　Memcached和Berkeley DB簡介 41
3.2.3　Redis簡介 41
3.3　本章心得 44
3.4　參考資料 44
第4章　數據處理 46
4.1　離綫批量處理 46
4.1.1　Hadoop的MapReduce 47
4.1.2　Spark簡介 52
4.1.3　Hive簡介 53
4.1.4　Pig、Impala和Spark SQL 56
4.2　提升及時性：消息機製 58
4.2.1　ActiveMQ簡介 60
4.2.2　Kafka簡介 61
4.3　在綫實時處理 63
4.3.1　Storm簡介 63
4.3.2　Spark Streaming簡介 66
4.4　本章心得 66
4.5　參考資料 67
第5章　信息檢索 69
5.1　基本理念 70
5.2　相關性 70
5.2.1　布爾模型 70
5.2.2　基於排序的布爾模型 71
5.2.3　嚮量空間模型 74
5.2.4　語言模型 75
5.3　及時性 77
5.4　與數據庫查詢的對比 81
5.5　搜索引擎 82
5.5.1　Web搜索中的鏈接分析 83
5.5.2　電子商務中的商品排序 86
5.5.3　多因素和基於學習的排序 88
5.5.4　係統框架 89
5.5.5　Lucene簡介 93
5.5.6　Solr簡介 98
5.5.7　Elasticsearch簡介 104
5.6　推薦係統 108
5.6.1　推薦的核心要素 109
5.6.2　推薦係統的分類 110
5.6.3　混閤模型 115
5.6.4　係統架構 116
5.6.5　Mahout 116
5.7　在綫廣告 119
5.8　本章心得 127
5.9　參考資料 128
第6章　數據挖掘 130
6.1　基本理念 131
6.2　數據的錶示和預處理 133
6.3　機器學習算法 136
6.4　挖掘工具 157
6.5　本章心得 165
6.6　參考資料 165
第7章　效能評估 167
7.1　效果評估 168
7.2　性能評估 190
7.3　本章心得 202
7.4　參考資料 202
第8章　大數據技術全景 204
第9章　商品太多啦！需要搜索引擎 207
9.1　業務需求 207
9.2　産品設計和技術選型 208
9.3　實現方案 211
第10章　能否更主動？還需要推薦引擎 223
10.1　業務需求 223
10.2　産品設計和技術選型 225
10.3　實現方案 230
第11章　這樣做的效果如何 241
11.1　業務需求 241
11.2　産品設計和技術選型 242
11.3　實現方案 243
第12章　這個搜索有點遜 258
12.1　業務需求：還要搜得更多 258
12.2　“還要搜得更多”：産品設計和技術選型 259
12.3　“還要搜得更多”的方案實現 261
12.4　業務需求：還要搜得更準 265
12.5　“還要搜得更準”：産品設計和技術選型 266
12.6　“還要搜得更準”的方案實現 271
12.7　業務需求：還要更快 273
12.8　還要“變”得更快：産品設計和技術選型 274
12.9　還要“搜”得更快：産品設計和技術選型 275
12.10　業務需求：給點提示吧 280
12.11　給點提示吧：産品設計和技術選型 282
第13章　支持更高效的運營 287
13.1　業務需求：互聯網時代的CRM 287
13.2　互聯網時代的CRM：産品設計和技術選型 288
13.3　業務需求：抓住搗蛋鬼 291
13.4　抓住搗蛋鬼：産品設計和技術選型 292
13.5　業務需求：銷售之戰 295
13.6　銷售之戰：産品設計和技術選型 296
後記 299

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　李剋強總理提齣“大眾創業，萬眾創新”。在如此美好的大環境下，互聯網創業如火如荼。各種模式的O2O，各種精彩的移動App，突然之間都冒瞭齣來，正所謂“忽如一夜春風來，韆樹萬樹梨花開”。而在其中，大數據因為蘊含著巨大的商業價值，成為這個時代的趨勢之一。眾人都希望利用好這個“魔棒”，為自己的事業開疆擴土。可是，就筆者在業界的經曆來看，真正能挖掘大數據潛力的公司少之又少。筆者一直很好奇，中國的相關人纔如此之多，商業市場又如此之大，何以至如此境地呢？為瞭找到答案，筆者閱讀瞭不少觀察性文章，也走訪瞭一些業內的從業者，發現目前的一大窘境是：大數據技術、産品和商業的結閤度還遠遠不夠。導緻這個現狀的原因有很多，具體分析主要有以下幾點：
　　涉及範圍廣：“大數據”本身是一個比較抽象的概念，任何關乎大規模數據的處理，都可以稱為“大數據”。因此它既包括瞭很多已有的技術，如數據挖掘、機器學習、商業智能等，又包括瞭近幾年誕生的新技術，如NoSQL相關的生態係統。而且，一個商業需求也可能會涉及多個相關技術。
　　技術含量高：數據挖掘和機器學習之類的算法和大規模數據處理的架構，相對於普通的應用開發而言，需要更多的理論知識和實踐經驗積纍。而商業價值的挖掘程度卻往往取決於使用的技術深度。越是鑽研得深入，所産生的價值就會越大。
　　發展速度快：最近幾年，算法方麵有不少的創新，如深度學習（Deep Learning）；係統架構也在不斷升級，如Hadoop的第二代框架Yarn、Storm、Spark等實時流式計算，技術的更新換代非常頻繁。但是，商業的發展需要技術係統能夠隨時應變，快速響應，這與技術的飛速發展本身又存在衝突。
　　成熟方案少：大數據的技術多數是免費的，這對於盈利模式而言無疑是有利的，不過代價就是存在一定的穩定性和易用性問題。現在有一些大型的技術公司提供瞭更成熟的解決方案，但是價格不菲，對於經費並不寬裕的初創公司而言選擇餘地太少。
　　以上這些因素都會形成進入大數據領域的門檻，而高門檻勢必會導緻大數據在工業界應用的步伐放緩。為瞭解決這個問題，企業需要培養自己的復閤型人纔，要求業務人員懂技術、技術人員懂業務。隻有如此纔能讓公司使用閤適的工具、獲得準確的數據、製定閤理的方案。
　　然而，激烈的市場競爭，膨脹的用戶需求，不會給創業公司太多的時間去揮霍。在黑夜之中不斷摸索的人們，需要明燈指引前進的方嚮。雖然目前市麵上已有一些相關圖書做瞭不錯的嘗試，但是它們大多數偏嚮兩個極端：一端是麵嚮金融、經濟、社會和管理類等非技術型讀者，講述概念、定義、背景和業界的成功案例等；另一端是麵嚮程序員、算法工程師、架構師和數據科學傢等純技術型讀者，講述具體的技術框架、編程範例、係統調試等。能同時覆蓋兩者的圖書可謂鳳毛麟角。因此，筆者萌生瞭通過一本書來幫助企業快速地建立復閤型團隊，將閤理的業務需求盡快轉化為實際産品的想法。筆者在寫作過程中，力求：
　　易讀易懂。通過生動的案例和形象的比喻來解讀難點，降低技術理解的門檻。這樣就能夠讓偏嚮業務的人員更容易理解大數據背後的運作原理，促進他們和技術人員的溝通及協作。
　　可實踐性強。通過分享需要大量實踐纔能積纍的寶貴經驗，最大程度地針對業務需求和技術方案之間的空白進行彌補。這將有利於技術人員針對不同的業務需求，規劃更為閤理的技術方案。
　　本書通過講述一個虛擬的（如有雷同純屬巧閤）互聯網O2O創業故事，逐步展開介紹各個階段可能遇到的大數據課題、業務需求，以及相對應的技術方案，甚至是實踐解析。讓讀者身臨其境，一起來探尋大數據的奧秘。對於想進一步深入研究技術實現細節的讀者，也給齣瞭繼續閱讀的方嚮和指導性建議。筆者衷心希望，無論是技術專傢、産品經理，還是業務人員，隻要閱讀瞭本書便都能愉快地遨遊在大數據的海洋中。
　　讀者對象
　　根據本書撰寫的起心動念，筆者覺得其內容適閤如下讀者：
　　中小互聯網創業公司的CIO、CTO和技術骨乾。他們可以獲知常見的互聯網公司從創業初期到中期這個階段裏，數據平颱需要滿足怎樣的業務需求（當然，也包括業務方和産品經理所說的“XXOO”瞭），技術上通常會麵臨哪些挑戰，以及如何解決。
　　中小互聯網創業公司的産品經理和項目經理。個人認為，在不久的將來，最炙手可熱的産品經理或項目經理一定是懂一些技術的。技術背景將幫助産品經理和項目經理更好地理解哪些是技術上可以實現的，如果可以實現又大緻需要多少開發資源。此外，本書所提及的案例也許能提供一些産品設計上的靈感和啓發。
　　中小互聯網創業公司的CEO、閤夥人。讀懂這本書， CIO、CTO和産品VP的招募，不用靠第三方和人力資源，因為你可以自己來選。這絕對可以幫助公司少走彎路，加速發展。
　　剛剛起步的算法和架構工程師。很多剛剛畢業或工作沒多久的朋友，學瞭一身本領，對新技術也很有熱情，苦於沒有太多實踐的機會。書中的故事濃縮瞭不少業界實踐的經驗和心得，如能融會貫通對他們將很有裨益。同時，覆蓋麵較廣的技術課題概述也為他們繼續深入研究提供瞭方嚮和指導。
　　夢想傢。最後的最後，本書也獻給那些希望通過大數據技術進行互聯網創業的人們。也許現在你既不是“CXO”（CEO、CIO、CTO、CPO、COO等的統稱），也不是産品經理或項目經理，可是你有自己的創業夢想，那麼這本書也獻給你。
　　當然，由於側重點不同，因此本書並不適閤鑽研技術細節的程序員和編程專傢，不過仍然可以在書中找到重要的參考圖書指導。同時，本書也不適閤關注宏觀行業發展的商務人士。
　　如何閱讀本書
　　為瞭達到深入淺齣、通俗易懂的效果，本書的第一大部分概述瞭大數據的主要技術，包括大數據的獲取、存儲、處理，還有架構設計的基本理念，以及常用的消息和緩存機製。這一部分你會發現關於Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的簡介。對於數據處理的高級技術，本書著墨不少，但不乏對於信息檢索和數據挖掘課題的探討。例如站內搜索引擎、推薦係統、廣告係統、聚類、分類和綫性迴歸等。由於商業需求尤其看重實際産齣，因此第一部分的最後還會分析常見的效果和性能評估。相信這部分對於構建讀者的大數據知識體係會很有幫助。在每一章的最後，我們還會給齣重要的參考圖書，以便於讀者繼續深入學習。
　　第二大部分的每個章節都是從業務需求的描述入手，然後進行需求分析，根據需求的特點，對第一大部分所涉及的備選技術進行篩選，最後是技術方案和架構的確定。不同的商業需求可能會使用類似的技術點。但是具體使用方式不會雷同，根據不同的數據集閤、不同的應用場景和不同的進階難度，我們為讀者提供瞭反復溫習和加深印象的機會。
　　勘誤和支持
　　正如前文所述，大數據發展得實在是太快瞭。可能就在你閱讀這段文字的同時，又有一項新的技術誕生瞭，N項技術升級瞭，M項技術被淘汰瞭。再加之筆者的水平有限，編寫的時間也較倉促，書中難免會齣現一些不夠準確或有遺漏的地方，不妥之處在所難免，懇請讀者通過如下渠道積極建議和斧正，我們很期待能夠聽到你們的真摯反饋。
　　掃一掃就能聯係作者：
　　緻謝
　　首先要感謝上海交通大學尤其是俞勇教授，你們給予我不斷學習的機會，帶領我進入瞭大數據的世界。同時，感謝阿裏雲的高級總監薛貴榮，你的指導讓我樹立瞭良好的科研態度。
　　還要感謝微軟亞洲研究院、eBay中國研發中心、沃爾瑪1號店、大潤發飛牛網和IBM中國研發中心，在這些公司十多年的實戰經驗讓我收獲頗豐，也為本書的鑄就打下瞭堅實的基礎。
　　感謝曾經的微軟戰友陳正、孫建濤、Ling Bao、曾華軍、張本宇、瀋抖、劉寜、嚴峻、曹雲波、王瓊華、康亞濱、鬍健、季蕾等，eBay的戰友逄偉、王強、王驍、瀋丹、Yongzheng Zhang、Catherine Baudin、Alvaro Bolivar、Xiaodi Zhang、吳曉元、周洋、鬍文彥、宋榮、劉文、Lily Yu等，沃爾瑪1號店的戰友韓軍、王欣磊、鬍茂華、付艷超、張旭強、黃哲鏗、沙燕霖、郭占星、聶巍、邵漢成、張珺、鬍毅、邱仔鬆、孫靈飛、淩昱、王善良、廖川、楊平、餘遷、周航、吳敏、李峰等，大潤發飛牛網的戰友王俊傑、陳俞安、蔡伯璟、陳慧文、夏吉吉、文燕軍、楊立生、張飛、代偉、陳靜、趙瑜、李航等，IBM的戰友李偉、謝欣、周健、馬堅、劉鈞、唐顯莉等。要感謝的同仁太多，如有遺漏敬請諒解，很懷念和你們並肩作戰的日子，你們讓我學到瞭很多。
　　感謝機械工業齣版社華章公司的編輯楊綉國（Lisa）老師，感謝你的魄力和遠見，在最近的3個月中始終支持我的寫作，你的鼓勵和幫助引導我順利地完成瞭全部書稿。也要感謝淩雲為我引薦瞭如此優秀的齣版社和編輯。
　　衷心感謝大潤發、飛牛網董事長黃明端先生和eBay全球高級總監逄偉先生，在百忙之中為本書作序。也衷心感謝歐電雲的董事長韓軍先生、永輝集團電商總經理黃誌雄先生、美的集團電商總經理吳海泉先生、百度LBS新業務産品總監王欣磊先生、阿裏巴巴高級産品專傢張旭強先生、LinkedIn（領英）的商務分析經理Yongzheng Zhang先生、京東商城推薦搜索部總監劉尚堃先生和唯品會雲計算高級總監諸超先生為本書撰寫推薦語。
　　還要感謝我的爸爸、媽媽、嶽父、嶽母，感謝你們對我寫書的理解和支持。
　　最後我一定要謝謝我的太太Stephanie和寶貝兒子Polaris，為瞭此書我周末陪伴你們的時間更少瞭。你們不僅沒有怨言，而且時時刻刻為我灌輸著信心和力量，感謝你們！
　　謹以此書，獻給我最親愛的傢人，以及眾多熱愛大數據的朋友。
　　黃　申
　　美國，矽榖
　　2016年3月

大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案 在這個數據爆炸的時代，企業如同置身於一座座金礦之中，然而，真正的寶藏並非數據本身，而是從中挖掘齣具有商業價值的洞察。然而，要實現這一目標，絕非僅僅擁有海量數據便可高枕無憂。其背後，是一係列復雜且精密的工程：構建一套能夠有效支撐業務發展的大數據架構。這本書，正是引領您踏上這條從混沌到清晰、從數據到價值的“大數據架構商業之路”的指南。 我們深知，許多企業在嘗試擁抱大數據時，常常陷入迷茫。他們可能看到瞭競爭對手的成功，聽說瞭各種先進的技術名詞，卻不知道如何將這些碎片化的信息整閤起來，轉化為切實的商業成果。最普遍的睏境是：技術部門埋頭開發，卻無法滿足業務部門的真實需求；業務部門提齣各種“看起來很美”的想法，卻苦於技術實現上的障礙。這種脫節，不僅導緻資源浪費，更可能錯失寶貴的發展機遇。 本書將打破技術與業務之間的壁壘，從一個全新的視角齣發，為您構建一個清晰而實用的框架。我們不會簡單地羅列各種大數據技術的優缺點，也不會停留在抽象的概念層麵。相反，我們將以“商業需求”為核心驅動力，層層剝繭，將技術方案的選擇與落地，與企業最根本的商業目標緊密聯係起來。 第一部分：洞察商業本質，明確大數據價值 在技術之外，企業最需要的是對自身業務的深刻理解。在這一部分，我們將帶領您深入探討： 大數據究竟能為企業帶來什麼？ 我們將通過大量的真實案例，闡述大數據在提升客戶體驗、優化運營效率、驅動産品創新、風險管理、市場預測等多個維度的商業價值。您將瞭解到，大數據並非萬能藥，但如果應用得當，它能成為企業在激烈競爭中脫穎而齣的“秘密武器”。 如何從紛繁的業務場景中提煉齣真正的大數據需求？ 我們將教會您一套係統性的方法論，用於識彆和定義那些最能驅動業務增長、解決業務痛點的關鍵數據需求。這包括如何與業務部門進行有效的溝通，如何理解他們的工作流程和挑戰，以及如何將這些抽象的需求轉化為清晰、可執行的技術目標。 區分“數據驅動”與“數據依賴”： 真正的“數據驅動”是讓數據賦能決策，而“數據依賴”則可能導緻僵化和失去靈活性。本書將幫助您理解如何建立一個靈活且智能的數據生態，避免陷入過度依賴數據的陷阱。 商業模式與大數據架構的匹配： 不同的商業模式對大數據架構有著截然不同的需求。例如，電商平颱的實時推薦係統與金融機構的風險控製係統，在數據量、處理速度、安全性、實時性等方麵都有著天壤之彆。我們將分析不同商業模式下，大數據架構的核心考量因素。 第二部分：設計與規劃，構建堅實的大數據架構基石 理解瞭商業需求，接下來的關鍵是如何將其轉化為可落地的技術架構。這一部分將聚焦於架構的設計與規劃，強調其靈活性、可擴展性與成本效益。 大數據架構的演進與成熟度模型： 從最初的簡單數據倉庫，到分布式存儲、批處理、流處理，再到如今的雲原生大數據平颱，大數據架構經曆瞭顯著的演變。我們將迴顧這些演進曆程，並介紹如何評估您當前的數據架構成熟度，以及如何製定清晰的升級路綫圖。 核心技術選型的商業邏輯： 市場上充斥著各種大數據技術，如Hadoop生態（HDFS, MapReduce, Hive, Spark）、NoSQL數據庫（HBase, Cassandra, MongoDB）、流處理平颱（Kafka, Flink）、數據倉庫（Snowflake, BigQuery, Redshift）、數據湖、數據湖倉一體等。本書將指導您如何依據具體的商業需求、團隊技術棧、預算以及未來的擴展性，進行理性的技術選型，避免盲目追隨潮流。我們將深入分析不同技術在數據采集、存儲、處理、分析、可視化等環節的適用場景。 構建可擴展、高可用的數據存儲方案： 數據存儲是大數據架構的基石。我們將探討如何根據數據的類型、訪問頻率、成本等因素，選擇閤適的存儲技術，包括分布式文件係統、對象存儲、數據湖、數據倉庫，以及如何設計高效的數據分區、索引和壓縮策略，以確保數據的高可用性與讀寫性能。 數據處理引擎的戰略選擇： 批處理、流處理、微批處理，不同的處理模式適用於不同的業務場景。我們將詳細分析Spark、Flink、Hadoop MapReduce等主流處理引擎的特點，以及如何根據業務需求（如實時性要求、數據量、計算復雜度）選擇最適閤的引擎，並介紹如何優化處理作業以提升效率。 數據治理與數據安全： 隨著數據量的增長，數據質量、元數據管理、數據血緣、數據安全與隱私保護變得至關重要。我們將探討如何建立健全的數據治理體係，確保數據的準確性、一緻性、可靠性，以及如何構建強大的數據安全防護體係，滿足閤規性要求。 第三部分：落地與實踐，將技術方案轉化為商業價值 紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。這一部分將重點關注大數據架構的落地實施過程，以及如何持續優化以實現最大的商業迴報。 敏捷開發與迭代式部署： 大數據架構並非一蹴而就，而是需要持續迭代和優化的過程。我們將介紹如何采用敏捷開發方法，將大數據項目分解為可管理的小模塊，並快速迭代，及時驗證技術方案的有效性，並根據反饋進行調整。 數據管道的構建與自動化： 從數據采集、清洗、轉換到加載（ETL/ELT），構建穩定、高效的數據管道是大數據流程的關鍵。我們將深入講解如何設計和構建健壯的數據管道，以及如何利用自動化工具，確保數據的及時、準確流動。 構建強大的數據分析與可視化能力： 技術方案的最終目的是為瞭産齣有價值的洞察。我們將介紹如何結閤BI工具（如Tableau, Power BI, Looker）、數據科學平颱，以及圖計算、機器學習等高級分析技術，構建強大的數據分析能力，並將分析結果以直觀易懂的方式呈現給業務決策者。 雲原生大數據平颱：優勢與挑戰： 雲計算為大數據架構帶來瞭前所未有的靈活性和彈性。我們將深入探討雲原生大數據平颱的優勢，如彈性伸縮、按需付費、豐富的托管服務等，並分析在雲端構建和管理大數據架構所麵臨的挑戰，以及應對策略。 技術團隊的構建與能力培養： 優秀的大數據架構離不開一支專業的技術團隊。我們將探討如何組建和培養一個高效的數據工程師、數據科學傢、數據分析師團隊，以及如何建立有效的協作機製。 成本控製與ROI（投資迴報率）的衡量： 構建大數據架構並非易事，其成本也需要精打細算。我們將提供實用的成本控製策略，並指導您如何科學地衡量大數據項目的ROI，確保每一分投入都能轉化為切實的商業價值。 本書的獨特性與價值： 強調商業驅動： 貫穿全書的核心思想是，技術方案的每一個決策都應服務於商業目標。 提供實用的方法論： 我們不僅僅講解“是什麼”，更側重於“怎麼做”，提供可操作的工具和方法。 平衡理論與實踐： 結閤前沿技術理論與豐富的企業實踐案例，讓學習更具說服力。 覆蓋全生命周期： 從最初的商業需求分析，到架構設計、技術選型、落地實施，再到持續優化，本書為您提供瞭一個全麵的視角。 麵嚮多類讀者： 無論是希望構建大數據能力的企業決策者、産品經理，還是正在搭建大數據係統的技術工程師、架構師，都能從中獲益。 embarking on the journey to build a robust and valuable big data architecture.

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我立刻被它“大數據架構商業之路”的書名所吸引，這正是我一直在尋找的答案。我是一名有著一定技術背景，但更關注實際業務落地和價值實現的産品經理。在工作中，我常常會遇到這樣的挑戰：如何將抽象的業務需求，轉化為能夠被技術團隊理解並實現的具體方案？又如何在技術方案的實施過程中，始終緊扣業務目標，確保最終交付的成果能夠真正解決業務痛點，創造商業價值？我希望這本書能夠為我提供一套行之有效的方法論，讓我能夠更清晰地梳理業務需求，更準確地評估技術方案的可行性和成本，並能與技術團隊進行更有效的溝通協作。我特彆期待書中能夠分享一些關於如何進行數據驅動的産品設計，如何利用大數據分析來優化用戶體驗，以及如何通過數據驅動的迭代來提升産品競爭力。如果書中還能包含一些關於數據産品經理的角色定位和能力要求，以及如何在大數據項目中扮演好橋梁角色的建議，那就更完美瞭。這本書對我來說，不僅僅是關於大數據技術，更是關於如何用大數據來賦能産品創新和業務增長的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，這本書最大的吸引力在於它所承諾的“從業務需求到技術方案”的完整鏈路。我是一名對大數據技術充滿熱情，但又希望能夠將其與實際工作緊密結閤的從業者。我們經常麵臨的一個睏境是，即便掌握瞭先進的大數據技術，也常常不知道如何將其有效地應用到解決實際業務問題上。這本書似乎為我們提供瞭一座橋梁，連接瞭抽象的技術概念和具體的商業場景。我尤其希望書中能夠提供一些不同行業、不同規模的企業在構建大數據架構時，所遇到的典型問題以及相應的解決方案。例如，在金融行業，如何保證數據的安全性和閤規性？在零售行業，如何利用大數據進行用戶畫像和精準營銷？在製造業，又該如何通過大數據優化生産流程？這些具體的案例和經驗分享，對我來說將是無價之寶。我還希望書中能夠對當下流行的大數據技術棧進行深入的剖析，並結閤業務需求，給齣閤理的選型建議。例如，在數據采集、存儲、處理、分析、可視化等各個環節，應該如何選擇最適閤的技術組閤。這本書如果能做到這一點，那它就不僅僅是一本技術書籍，更是一份寶貴的實踐指南。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，更多是源於對“商業之路”這個副標題的強烈興趣。我一直在思考，如何讓大數據技術不再僅僅是IT部門的“技術堆砌”，而是真正成為驅動業務增長的“引擎”。這本書從業務需求齣發，這正是我所需要的。很多技術書籍往往過於聚焦於技術細節，而忽略瞭技術背後的商業邏輯。我希望這本書能夠填補這方麵的空白，讓我理解在大數據項目中，業務部門的痛點和訴求是如何被轉化為技術需求，進而影響架構設計的。我非常期待書中能夠詳細闡述如何進行有效的需求分析，如何與業務方建立順暢的溝通渠道，以及如何評估不同技術方案對業務目標的貢獻度。此外，關於成本效益分析、ROI（投資迴報率）的考量，也是我非常關注的部分。畢竟，在大數據項目的實施過程中，投入往往是巨大的，如何確保這些投入能夠帶來可觀的迴報，是每個決策者都必須麵對的問題。如果書中能提供一些量化分析的工具或方法，那將是極大的幫助。我希望這本書能教會我如何用商業的語言去講述大數據的故事，如何讓技術變得“有溫度”，能夠真正解決實際的商業問題，而不是停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就相當吸引人，一種沉穩又不失現代感的配色，配閤“大數據架構商業之路”這樣直擊要點又帶有一定探索意味的書名，立刻勾起瞭我的好奇心。拿到書後，我迫不及待地翻閱，期待著它能為我指明在大數據浪潮中，如何將技術落地，真正轉化為商業價值的路徑。我尤其關注的是書中是否能提供一些具體的案例分析，讓我能清晰地看到從一個模糊的業務需求，如何一步步演變成一個可執行、可落地的技術方案。畢竟，再好的理論也需要實踐的檢驗，而我所期待的，正是一種將理論與實踐完美結閤的指導。我希望這本書能像一位經驗豐富的引路人，帶領我穿越大數據架構的復雜迷宮，讓我理解其中的關鍵節點，並能獨立地思考和設計適閤自己業務場景的解決方案。那些關於數據治理、數據安全、以及如何構建可擴展、高可用的大數據平颱的討論，也是我非常期待的內容。如果書中能包含一些關於不同技術選型優劣的對比分析，以及在不同行業背景下的實踐經驗，那就更好瞭。總而言之，我希望這本書能提供給我一套係統性的思維框架和實操指南，讓我不再迷茫，而是能夠充滿信心地踏上大數據賦能商業的徵程。

評分☆☆☆☆☆

我之所以選擇這本書，是因為它提齣的“商業之路”這個概念，讓我看到瞭大數據技術更廣闊的應用前景。我一直認為，技術本身隻是手段，最終的目的還是為瞭服務於商業。因此，一本能夠將大數據技術與商業戰略緊密結閤的書籍，對我來說具有極大的吸引力。我希望這本書能夠幫助我理解，如何將大數據能力轉化為企業的核心競爭力，如何通過數據驅動決策，從而提升企業的運營效率和盈利能力。書中關於如何構建可持續發展的大數據生態係統，以及如何培養數據驅動的組織文化的內容，也是我非常期待的。一個好的大數據架構，不僅僅是技術層麵的實現，更需要組織層麵的支持和文化的引導。我希望這本書能夠提供一些關於這方麵的思考和實踐建議，讓我能夠更全麵地理解大數據架構的內涵。我期待這本書能夠讓我跳齣純粹的技術視角，用更宏觀、更戰略的眼光來看待大數據，並將其真正融入到企業的商業發展之中，成為推動企業不斷前行的強大動力。

評分☆☆☆☆☆

互聯網數據收集是其特色，對搜索的介紹也是獨特之處。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，挺好的，還沒看

評分☆☆☆☆☆

好書，京東送貨快！

評分☆☆☆☆☆

好評 配送很到位……

評分☆☆☆☆☆

作者給齣的技術方案有一些創新，也很實用，一看就知道是有實操經驗的老手，推薦閱讀

評分☆☆☆☆☆

這本書有點太偏理論瞭，實踐比較差

評分☆☆☆☆☆

好書，在王府井書店看到的書，覺得很實用就在京東上麵查，價格還實惠！

評分☆☆☆☆☆

學習瞭

評分☆☆☆☆☆

給力的書籍，非常多的案例教學，點贊