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朱进云，陈坚，王德政 著

图书标签:

• 大数据
• 架构
• 数据工程
• 数据仓库
• Hadoop
• Spark
• 云计算
• 分布式系统
• 数据治理
• 实时计算

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302435167

版次：1

商品编码：11963086

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：320000

产品特色

编辑推荐

　　中兴大数据平台DAP团队诚意之作
　　大数据实践指南
　　结合案例
　　总结大数据建设实践中的经验与知识

内容简介

　　如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议；
　　如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；
　　…
　　在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。
　　您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？
　　浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术架构；第三类是研讨大数据领域的具体技术，例如HADOOP相关的编程等。
　　对于需要快速掌握大数据系统技术脉络，或者是需要对未来IT系统做系统思考的技术工作者来说，需要的是第二类图书所提供的系统化知识。但目前业界大数据相关的书籍与资料，大多是第一类与第三类，第二类非常稀少，以至于某些希望开展大数据课程教学的高校难以找到合适的教材与参考数据。通过阅读本书，您将可以迅速建立大数据技术架构相关的知识与脉络，而不是迷失在浩如烟海的知识细节中。
　　本书的目的就是为了帮助读者在短的时间内，系统地把握大数据相关的技术框架，建立系统架构级别的技术思考能力与原则。本书适用于企业的IT与大数据的从业人员，IT与大数据相关的销售人员，企业的首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO），由于本书在大数据知识具备系统性，也可以作为高校大数据方面课程的教材或辅导书。

内页插图

目录

第一部分 大数据架构师入门
第1章 大数据概述 3
1.1 什么是大数据 4
1.2 大数据的本质 6
1.3 大数据技术当前状态 8
1.4 大数据的技术发展趋势 11
第2章 大数据项目常见场景 13
2.1 实验型部署场景 14
2.2 中小型部署场景 16
2.3 大型部署场景 19
第3章 大数据方案关键因素 23
3.1 数据存储规模与数据类型 24
3.2 数据来源与数据质量 25
3.3 业务特征 26
3.4 经济可行性 27
3.5 运维管理要求 28
3.6 安全性要求 29
3.7 部署要求 31
3.8 系统边界 32
3.9 约束条件 34
3.10 要点回顾 34
第二部分 大数据架构师基础
第4章 Hadoop基础组件 39
4.1 Hadoop简介 40
4.2 Hadoop版本演进 41
4.3 Hadoop2.0生态系统简介 42
4.4 Hadoop分布式文件系统HDFS 43
4.5 Hadoop统一资源管理框架YARN 48
4.6 Hadoop分布式计算框架MapReduce 52
4.7 Hadoop分布式集群管理系统ZooKeeper 57
第5章 Hadoop其他常用组件 61
5.1 Hadoop数据仓库工具Hive 62
5.2 Hadoop分布式数据库 HBase 65
5.3 Hadoop实时流处理引擎 Storm 70
5.4 Hadoop交互式查询引擎 Impala 74
5.5 其他常用组件 78
第6章 Spark内存计算框架 83
6.1 内存计算与Spark 84
6.2 Spark的主要概念 86
6.3 Spark核心组件介绍 96
6.4 Spark与Hadoop之间的关系 100
6.5 要点回顾 104
第7章大数据中间件层 105
7.1 中间件层简介 106
7.2 中间件层产品介绍 107
7.3 中间件层的应用 121
7.4 中间件层的发展 124
7.5 要点回顾 128
第8章大数据分析 129
8.1 数据时代 131
8.2 先进分析 133
8.3 架构与平台 136
8.4 数据分析流程 140
8.5 要点回顾 143
第9章可视化技术 145
9.1 可视化技术引言 146
9.2 什么是数据可视化 147
9.3 数据可视化设计 151
9.4 数据可视化的发展趋势 160
9.5 要点回顾 161
第10章大数据安全 163
10.1 安全体系 164
10.2 大数据系统安全 168
10.3 要点回顾 180
第11章大数据管理 181
11.1 数据管理的范围和定义 182
11.2 开源软件的管理能力 183
11.3 国内主流管理 187
11.4 大数据管理展望 195
11.5 要点回顾 195
第三部分大数据架构师实践
第12章大数据项目实践 199
12.1 大数据项目架构关键步骤 201
12.2 架构师实践思考 213
第13章大数据部署实践 217
13.1 中兴通讯DAP大数据平台功能和架构 218
13.2 DAP平台特点 219
13.3 某银行成功案例 220
第四部分 大数据架构师拓展
第14章分布式系统与大数据的关系 229
14.1 分布式系统概述 230
14.2 分布式系统关键协议和算法概述 237
14.3 分布式系统和大数据 241
第 15 章数据库系统与大数据的关系 245
15.1 数据库系统的历史 246
15.2 各类系统求同存异 258
15.3 大数据的发展展望 259
第16章云计算与大数据的关系 261
16.1 虚拟化概述 262
16.2 OpenStack云管理架构实现 267
16.3 大数据基于云计算IAAS部署的探讨 274
后记 277

前言/序言

　　毫无疑问，这是属于大数据的时代。随着移动互联网的进步、自媒体的风行和物联网的兴起，信息传播技术和信息传播渠道得到极大发展，海量级甚至银河级的数据不断涌现，呈现出“信息爆炸”的态势。这种情况下，似乎我们获取信息变得更加容易和方便；而实际上，由于对个体有用的信息淹没在浩如烟海的无关信息中，获取“有用信息”反而变得更加困难。
　　大数据相关技术就是在这种情况下应运而生的。作为一门新兴技术，大数据技术被人熟知和掌握需要一个过程；同时，由于其始终处于一个高速发展的过程，对其认识也是不断修正提高的过程。
　　鉴于此，本书总结了中兴通讯大数据平台DAP团队对大数据技术的最新研究成果，结合中兴大数据平台在各行业的应用实践经验，旨在帮助读者建立系统化的大数据技术脉络，并针对业界一些似是而非的问题进行系统性的讲解与澄清。阅读完本书，读者就可以基本掌握大数据技术的系统架构和核心思想。
　　为何要写这本书
　　在大数据项目建设过程中，往往需要三个层次的知识。第一个层次是关于大数据是什么，能做什么等理念方面的知识；第二个层次是如果去端到端进行大数据方案设计，要厘清大数据方案所需的关注重点，并结合具体的实践案例进行说明；第三个层次是大数据相关的基础技术知识，例如，对HDFS、MR、SPARK等技术点的掌握。
　　第一个层次的书籍，业界已经有很多，其中以《大数据时代》为典型代表；第三个层次的书籍，业界也比较多，读者不难获得相关的学习材料。
　　但第二个层次的书籍，属于承上启下的层次。该层次的知识需要从实践中总结出经验与知识。由于大型项目的建设周期长，建设复杂度高，涉及面广，所以从大型项目的实践中总结出知识有较高的难度。鉴于此，市面上该层次的大数据书籍相对较少，大数据相关的从业者或建设者较难获得这方面的知识，往往只能通过各类交流活动获取这方面的知识，不仅费时费力，而且难以将这些知识系统化。
　　基于如上原因，我们感觉迫切需要将我们在大型项目中积累的经验总结出来，供业界同仁参考，同时，这也可以满足我们内部人员学习大数据相关知识的需求。
　　本书读者对象
　　如果您是IT市场营销人员，或者是企业IT主管，您可以直接阅读本书的第一部分与第三部分。通过对本书第一部分与第三部分的阅读，将帮助您建立起大数据技术概念和框架。如果您对具体的大数据技术不感兴趣，可以忽略掉第二部分纯技术的内容。
　　如果您是大数据技术人员，本书将会是一本较好的参考资料，有助于帮助您超越自己所从事的具体模块，将您的大数据知识体系系统化。
　　如果您是高校大数据相关课程的老师，由于本书较为系统，可以考虑将本书作为参考书或者教材。
　　如果您是大数据技术爱好者，也可以将本书作为泛读书籍，让您理解当前大数据的时代。当然，读者如果能具备一定的IT基础知识，将能够更好地汲取本书中的知识。这不仅有助于您快速理解大数据相关知识，也有助于启发您对特定专题的深入思考和独到分析。
　　本书特色
　　本书是首本系统化的方案实践方面书籍，系统化地阐述了大数据方案应该如何思考，以及大数据的技术基础知识，并辅以实际的案例进行说明。
　　以客户化的语言，描述大数据项目建设中应该重点考虑的问题。即使不是技术专家，也能很容易地理解本书第一部分的内容。
　　较为系统地阐述了大数据相关的体系，可以帮助读者迅速系统化大数据相关的知识。
　　结合实际的案例，总结在大数据建设实践中的经验与知识。
　　如何阅读本书
　　本书内容分为四大部分，不同的读者可以选择不同的内容进行阅读。
　　本书第一部分是“大数据架构师入门”，以虚构角色小明的视角，去理解大数据，理解客户的烦恼，并提出构建一个大数据系统时应该从哪些方面考虑。阅读完该部分后，读者将对大数据方案具备一定的“提问题”的能力。也就是说，如果您面前有一份大数据的建设方案，即使您以前对大数据了解甚少，也可以根据本书第3章的建议，去评判方案的完整性，评判方案的深度与广度。
　　本书第二部分是“大数据架构师基础”，本部分将较为系统地介绍大数据相关的基础知识。如图Ⅰ-1 所示，逐个介绍基础支撑层、计算存储层、中间件层、挖掘分析/应用层、展现层各部分内容，同时，对贯穿各层的安全和管理两大模块的相关内容做介绍，力图为读者呈现一个相对完整的大数据知识架构。
　　图Ⅰ-1 大数据技术框架
　　其中，计算存储层包括Hadoop架构、Spark架构等内容；中间件层包括中间件的作用与意义，以及业界常用中间件及应用场景；挖掘分析/应用层包括非结构化数据处理，常用分析挖掘算法，数据建模与应用，数据可视化技术等内容；展现层包括可视化相关的知识与内容；安全模块包括物理安全、主机安全、网络安全、数据安全等内容；管理模块包括自动部署、自动升级、自动巡检、自动维护等内容。
　　本书第三部分是“大数据架构师实践”，主要包括大数据开发实践中积累的一些经验，并结合案例进行阐述。这些实战中积累的知识与智慧，将帮助理论联系实践，更好地理解大数据技术。
　　本书第四部分是“大数据架构师拓展”，主要包括与大数据相关的其他技术。
　　这些技术通常来说，并不属于大数据的技术范畴，但由于这些技术与大数据关系紧密，作为一名架构师，也需要系统地了解与思考这些相关的技术，才能对整个方案进行全局把握。该部分将试图对这些技术进行简单介绍，并试图说明这些技术与大数据之间的关系。
　　对于不需要关注具体技术的读者，则可以仅阅读第一部分“大数据架构师入门”；如果对具体的案例感兴趣，则可以阅读第三部分“大数据架构师实践”；如果是对技术感兴趣的读者，则可以阅读第二部分“大数据架构师基础”与第四部分“大数据架构师拓展”。
　　本书编写团队
　　大数据的知识非常广泛，不同层面的知识，以及不同技术模块的知识，很难由一个人完全掌握，所以本书是编写团队共同努力的成果。编写团队的成员都是在大数据领域担当重要工作岗位的技术骨干，大家在共同的理想与爱好下，聚集成一个团队，并为大数据架构师们完成了业界首本全面实践指导类的书籍。在此，请允许我列举参与编写的团队成员，并向他们致以诚挚的谢意。感谢他们牺牲周末与节假日的休息时间，为大家做的无私贡献。
　　团队成员包括：申山宏、朱科支、梁平、薛清华、马彧、李敏、郭海生、杨荣康、牛家浩、刘少麟、管云、洪科、简明、张强、艾红芳、关涛、于波、刘淑霞、郭进良、汪绍飞、周治中、王利学、黄增建、孙利军、肖文洁、周黎明。
　　勘误与支持
　　尽管我们尽了各种努力来保证文章不出错误，但由于编者水平有限，加上编写时间仓促，难免会有错讹之处。如果你在书中发现了错误，例如错别字、书写错误等，请告诉我们，我们将整理成勘误表。通过勘误表，可以帮助其他读者节省阅读时间，提高阅读体验，并可以帮助我们提供更高质量的下一版。
　　错误反馈请发送，或者关注“中兴大数据”微信公众号(微信号ZTE_BigData)并留言，我们将在第一时间确认反馈。勘误表可以在“中兴大数据”微信公众号上获取。
　　致谢
　　感谢中兴大数据平台DAP团队的所有成员，你们多年的潜心研究和积累是本书的基石。
　　感谢所有评审本书，并对本书提出过建议的朋友，你们的帮助对我们非常重要。
　　感谢关心本书的各界朋友，你们的关心与期望是我们的动力，更是对我们全心全意写好这本书的鞭策。

《现代数据栈：构建可扩展、敏捷且智能的数据驱动型组织》 内容简介 在当今这个数据爆炸式增长的时代，每一个组织都面临着一个核心挑战：如何有效地捕捉、存储、处理、分析并最终利用海量数据，将其转化为可执行的洞察，从而驱动业务的创新和增长。传统的、孤立的数据基础设施已经难以满足这种日益增长的需求。企业迫切需要一种更现代化、更灵活、更具成本效益的数据架构，以应对数据复杂性、数据量激增以及对实时洞察的迫切需求。 《现代数据栈：构建可扩展、敏捷且智能的数据驱动型组织》一书，正是为了回应这一时代呼唤而生。本书并非仅仅是一本技术手册，而是一套系统性的方法论，旨在帮助您构建和优化一个全新的、面向未来的数据栈，赋能您的组织成为真正的数据驱动型企业。我们将从战略层面出发，深入剖析现代数据栈的核心理念、关键组成部分以及它们之间如何协同工作，最终实现数据的最大价值。 第一部分：理解现代数据栈的基石 本书的开篇，我们将带领读者走进现代数据栈的理念世界。我们将清晰地界定“现代数据栈”的内涵，与传统数据仓库、数据湖等概念进行对比，突出其在灵活性、可扩展性、易用性和成本效益方面的显著优势。您将理解为何现代数据栈能够打破数据孤岛，实现数据的端到端整合，从而提升数据分析的效率和广度。 数据驱动型组织的崛起： 我们将探讨数据为何成为现代商业的“新石油”，以及数据驱动型文化对组织成功的关键作用。理解数据在决策制定、产品创新、客户体验优化等方面的核心价值。 现代数据栈的演进与驱动力： 深入分析推动数据栈现代化进程的关键技术趋势，如云计算的普及、开源技术的蓬勃发展、SaaS服务的成熟以及对自动化和自助服务的需求。 核心原则与设计理念： 详细阐述构建现代数据栈所应遵循的核心原则，包括模块化、松耦合、自动化、安全性、可观测性以及面向业务的灵活性。我们将强调，现代数据栈的设计应始终围绕业务目标展开，而非被技术所驱动。 第二部分：现代数据栈的关键技术组件 本书的第二部分将是内容的核心，我们将逐一剖析构成现代数据栈的各个关键技术组件，并详细介绍它们的功能、优势以及在实际应用中的选型考量。 数据采集与整合（Data Ingestion & Integration）： ELT（Extract, Load, Transform）范式： 详细讲解ELT如何取代传统的ETL，以及它为何能更好地适应海量、多样化数据。 流式数据处理（Stream Processing）： 探索Apache Kafka、Amazon Kinesis等流处理平台，以及它们如何实现实时数据接入和分析。 批量数据加载（Batch Data Loading）： 介绍云原生数据仓库的批量加载能力，以及高效的数据管道构建。 API集成与Webhook： 探讨如何利用API和服务钩子从SaaS应用和其他外部系统中高效地提取数据。 数据清洗与预处理工具： 介绍dbt (data build tool) 等现代数据转换工具，以及它们在数据建模、测试和文档化方面的革命性作用。 数据存储与管理（Data Storage & Management）： 云数据仓库（Cloud Data Warehouses）： 深入分析Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift等主流云数据仓库的架构、特性、性能优势和成本模型。我们将讨论它们如何实现弹性扩展、按需付费，并支持结构化和半结构化数据的存储与查询。 数据湖（Data Lakes）与数据湖仓一体（Lakehouses）： 探讨数据湖作为原始数据存储的价值，以及数据湖仓一体（如Databricks Lakehouse Platform）如何融合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化优势，实现统一的数据管理和分析。 数据虚拟化（Data Virtualization）： 介绍数据虚拟化技术，它如何在不移动数据的情况下，提供统一的数据视图，加速数据访问。 数据目录与元数据管理（Data Catalogs & Metadata Management）： 强调数据目录的重要性，以及它如何帮助用户发现、理解和信任数据。介绍Apache Atlas、Amundsen等元数据管理工具。 数据处理与分析（Data Processing & Analytics）： SQL作为核心查询语言： 强调SQL在现代数据栈中的核心地位，以及如何利用其强大的查询能力进行数据分析。 大数据处理框架（Big Data Processing Frameworks）： 简要回顾Apache Spark等在复杂数据处理场景下的应用，并解释其与云数据仓库的协同工作模式。 BI工具与数据可视化（BI Tools & Data Visualization）： 介绍Tableau、Power BI、Looker等主流BI工具，以及它们如何将数据转化为直观的图表和仪表盘，赋能业务用户。 机器学习与AI集成（Machine Learning & AI Integration）： 探讨如何将机器学习模型无缝集成到数据栈中，进行预测分析、异常检测、个性化推荐等。介绍MLOps在数据栈中的作用。 数据安全与治理（Data Security & Governance）： 数据安全与访问控制： 详细讲解在云环境下如何实现强大的数据安全防护，包括身份认证、访问控制、数据加密等。 数据隐私与合规性： 探讨GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求，以及如何在数据栈中实现合规性。 数据血缘与数据质量（Data Lineage & Data Quality）： 强调数据血缘的重要性，以及如何通过自动化工具监控和保障数据质量，确保分析结果的可靠性。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 介绍如何管理数据的存储、归档和删除，以优化成本和合规性。 第三部分：构建与优化您的现代数据栈 在掌握了现代数据栈的核心组件后，本书将进入实践层面，指导读者如何规划、构建和持续优化自己的现代数据栈。 规划您的现代数据栈： 需求分析与目标设定： 如何从业务需求出发，明确数据栈需要支持的用例和目标。 技术选型策略： 如何根据自身情况（预算、技术能力、现有工具等）选择合适的工具和服务。本书将提供不同规模和行业场景下的参考架构。 数据建模与架构设计： 讲解如何设计灵活、可扩展的数据模型，以支持未来的分析需求。 实施与部署： 敏捷开发与迭代： 介绍如何采用敏捷方法构建和部署数据栈，快速响应业务变化。 自动化运维与监控： 强调自动化在数据栈运维中的重要性，以及如何构建有效的监控体系。 CI/CD for Data： 探讨持续集成/持续部署（CI/CD）在数据工程中的应用，加速数据管道的交付和更新。 优化与演进： 成本管理与优化： 提供在云环境下控制数据栈成本的策略和技巧。 性能调优： 讲解如何识别和解决数据栈中的性能瓶颈。 持续学习与适应： 鼓励读者紧跟技术发展趋势，不断迭代和优化数据栈，以适应不断变化的市场和业务需求。 第四部分：赋能数据驱动型组织 本书的最后一部分，将回归到人与组织层面，探讨如何通过现代数据栈赋能整个组织，实现数据价值的最大化。 构建数据文化： 如何在组织内部推广数据驱动的思维方式，鼓励员工利用数据进行决策。 提升数据素养（Data Literacy）： 如何通过培训和工具赋能非技术背景的员工理解和使用数据。 案例研究与最佳实践： 分享来自不同行业（如金融、零售、科技、医疗等）的成功案例，展示现代数据栈如何驱动业务增长和创新。 面向未来的展望： 探讨数据栈的未来发展趋势，如AI的深度融合、元宇宙中的数据应用、以及数据民主化的进一步发展。 《现代数据栈：构建可扩展、敏捷且智能的数据驱动型组织》是一本集理论、技术和实践于一体的指南。无论您是数据工程师、数据分析师、数据科学家，还是IT决策者、业务领导者，本书都将为您提供清晰的路径和实用的工具，帮助您驾驭复杂的数据世界，构建一个真正智能、响应迅速且具备未来竞争力的组织。通过掌握本书的核心理念和技术，您将能够将数据从一项成本中心转变为一项战略资产，驱动您的业务迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

读完《大数据架构师指南》的初体验，我只想说“震撼”！这不仅仅是一本书，更像是一份沉甸甸的行业白皮书。我之前接触过一些大数据相关的书籍，但大多偏重于某个单一的技术栈，而这本书的宏观视角和全局观令人印象深刻。它没有回避大数据架构中那些复杂而微妙的挑战，比如如何处理PB级别数据的弹性伸缩，如何在保证实时性的同时实现高吞吐量，以及如何设计能够应对未知业务需求的可扩展架构。我特别对书中关于“数据湖”与“数据仓库”融合演进的探讨感到耳目一新，这正是我最近在思考的一个难题。书中的图示清晰易懂，将抽象的概念具象化，对于理解不同组件之间的相互作用非常有帮助。而且，作者在阐述技术的同时，也融入了大量的架构设计原则和最佳实践，这些经验性的指导比单纯的技术堆砌更有价值。总而言之，这是一本真正能帮助大数据从业者提升格局、拓宽视野的力作，让我对未来在大数据领域的设计和规划有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《大数据架构师指南》，迫不及待地翻阅起来。虽然我个人目前的工作重心还未完全深入到大数据架构的深水区，但随着行业的发展，我深知这方面的知识储备将是未来职业生涯的基石。这本书的封面设计就相当专业，给人一种稳重且信息量大的感觉。初略浏览了一下目录，感觉内容涵盖了从基础概念到高级实践的各个层面，从数据采集、存储、处理，到分析、可视化和安全，几乎无所不包。特别吸引我的是其中关于“实时数据流处理”和“数据仓库现代化”的章节，这些都是当前企业数字化转型中最热门、也是挑战最大的技术方向。我期待书中能提供一些清晰的架构图和实际案例，帮助我理解不同技术组件之间的联动关系，以及如何在复杂多变的应用场景中做出最优的架构选择。同时，我对书中关于“数据治理”和“隐私保护”的论述也颇为关注，毕竟在大数据时代，合规性和安全性是企业能否长久发展的生命线。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往大数据世界的大门，让我看到了一个系统、全面的知识体系，这将极大地提升我的学习效率和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据架构师指南》简直是为我量身打造的！作为一名在数据领域摸爬滚打多年的工程师，我一直苦于没有一本能够系统性梳理大数据架构全貌的书籍。市面上的资料往往碎片化，要么只讲技术细节，要么只谈概念，很难将它们融会贯通。这本书的出现，就像在混乱中点亮了一盏明灯。我特别欣赏它在“技术选型”部分给出的详尽分析，列举了各种主流大数据技术（如Hadoop生态、Spark、Flink、Kafka等）的优缺点，并结合不同的业务需求给出了建议。这对于我这个经常需要在各种技术方案中权衡取舍的架构师来说，简直是如获至宝。书中还深入探讨了“云原生大数据架构”的构建方法，这正是我们公司当前正在探索的方向，相信这本书能为我们提供宝贵的指导和参考。另外，关于“成本优化”和“性能调优”的章节，我更是迫不及待想去深入学习，因为在实际工作中，这些问题往往是困扰我们的关键点。整本书的逻辑清晰，循序渐进，无论是初学者还是资深从业者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

《大数据架构师指南》这本书，以一种非常务实和深刻的方式，解构了现代大数据架构的方方面面。我尤其欣赏书中对“微服务架构与大数据集成”以及“DevOps与大数据运维”的探讨。在实际工作中，我们越来越倾向于采用微服务来构建灵活的应用系统，如何将大数据能力无缝集成到这些微服务中，是提升整体效率的关键。这本书给出了不少可行性的方案和思路。而关于“DevOps与大数据运维”的部分，更是点出了当前大数据平台面临的一个痛点——如何实现高效、自动化的部署、监控和管理。书中对CI/CD在数据管道中的应用、自动化测试策略等内容的讲解，让我看到了提升运维效率的希望。此外，书中关于“区块链与大数据”的章节，虽然我目前还未深入接触，但已经感受到了其前瞻性，为未来的技术探索指明了方向。这本书的价值在于，它不仅教授“是什么”，更强调“为什么”和“怎么做”，真正培养了读者的架构设计能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《大数据架构师指南》这本书给了我很多惊喜。我之前对大数据架构的理解，更多的是零散的点，而这本书则像一个精密的拼图，将这些点连接成了一个完整的画面。我最喜欢的是其中关于“数据建模”和“元数据管理”的章节。在大数据时代，数据量爆炸式增长，如果缺乏有效的建模和管理，数据很快就会变成一团乱麻。书中提出的几种主流数据建模方法，以及如何利用元数据来提高数据的可发现性和可管理性，都给我带来了新的启发。同时，书中对于“离线计算”和“在线服务”的架构设计也做了详细的论述，这对于构建复杂的数据处理流水线非常有指导意义。我尤其关注的是关于“灾难恢复”和“高可用性”的篇章，这在任何关键业务系统中都至关重要，作者在这方面给出的建议非常实用。这本书不仅仅是技术的罗列，更是对架构思维的培养，让我能够从更高的层面去审视和设计大数据系统。

评分☆☆☆☆☆

包装简陋了些，送货速度神速

评分☆☆☆☆☆

书中居然建议某些读者只读第一章就可以。

评分☆☆☆☆☆

6281起买了很多书，只是其中一本还是比较便宜的

评分☆☆☆☆☆

好用好用好用好用好用好用好用好用好用好用

评分☆☆☆☆☆

字迹清晰，纸张很好，内容丰富，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

作为入门了解知识还是可以的

评分☆☆☆☆☆

不学习就要被淘汰，这书内容不是很新，还在比较全面。

评分☆☆☆☆☆

不学习就要被淘汰，这书内容不是很新，还在比较全面。