具体描述
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界最新产品，以及学术界最新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》内容深入浅出，技术结合实践，从实践中理解架构和技术的本质，适合大数据技术领域的从业人员如架构师、工程师、产品经理等，以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读。
作者简介
朱洁,2008年加入华为，具有8年大数据研发管理经验，现任华为大数据服务首席规划师。专注于大数据服务平台建设、规划和实践应用，同时参与多项企业级大数据项目解决方案的规划、设计和实施工作，在深化大数据行业落地方面有诸多实践经验，对解读大数据垂直行业的技术创新与开发有诸多独到的见解和心得。
罗华霖,2002年加入华为，华为大数据首席规划师，主导完成华为大数据平台DataSight和华为电信大数据解决方案SmartCare技术规划和架构设计，支持电信运营商数字化战略转型，完成浙江移动、上海联通、沙特STC等200+电信大数据解决方案项目落地。曾任华为软交换首席设计师，华为大型电信大数据解决方案SmartCare首席架构师。
目录信息
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.1.3 大数据与BI 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.1 成本挑战 6
1.3.2 实时性挑战 6
1.3.3 安全挑战 6
1.4 小结 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
2.4 小结 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM（运维质量管理） 9
3.1.2 CSE（客户体验提升） 9
3.1.3 MSS（市场运维支撑） 10
3.1.4 DMP（数据管理平台） 10
3.2 小结 11
第二部分 大数据技术
第4章 数据获取 14
4.1 数据分类 14
4.2 数据获取组件 14
4.3 探针 15
4.3.1 探针原理 15
4.3.2 探针的关键能力 16
4.4 网页采集 26
4.4.1 网络爬虫 26
4.4.2 简单爬虫Python代码示例 32
4.5 日志收集 33
4.5.1 Flume 33
4.5.2 其他日志收集组件 47
4.6 数据分发中间件 47
4.6.1 数据分发中间件的作用 47
4.6.2 Kafka架构和原理 47
4.7 小结 82
第5章 流处理 83
5.1 算子 83
5.2 流的概念 83
5.3 流的应用场景 84
5.3.1 金融领域 84
5.3.2 电信领域 85
5.4 业界两种典型的流引擎 85
5.4.1 Storm 85
5.4.2 Spark Streaming 89
5.4.3 融合框架 102
5.5 CEP 108
5.5.1 CEP是什么 108
5.5.2 CEP的架构 109
5.5.3 Esper 110
5.6 实时结合机器学习 110
5.6.1 Eagle的特点 111
5.6.2 Eagle概览 111
5.7 小结 116
第6章 交互式分析 117
6.1 交互式分析的概念 117
6.2 MPP DB技术 118
6.2.1 MPP的概念 118
6.2.2 典型的MPP数据库 121
6.2.3 MPP DB调优实战 131
6.2.4 MPP DB适用场景 162
6.3 SQL on Hadoop 163
6.3.1 Hive 163
6.3.2 Phoenix 165
6.3.3 Impala 166
6.4 大数据仓库 167
6.4.1 数据仓库的概念 167
6.4.2 OLTP/OLAP对比 168
6.4.3 大数据场景下的同与不同 168
6.4.4 查询引擎 169
6.4.5 存储引擎 170
6.5 小结 171
第7章 批处理技术 172
7.1 批处理技术的概念 172
7.2 MPP DB技术 172
7.3 MapReduce编程框架 173
7.3.1 MapReduce起源 173
7.3.2 MapReduce原理 173
7.3.3 Shuffle 174
7.3.4 性能差的主要原因 177
7.4 Spark架构和原理 177
7.4.1 Spark的起源和特点 177
7.4.2 Spark的核心概念 178
7.5 BSP框架 217
7.5.1 什么是BSP模型 217
7.5.2 并行模型介绍 218
7.5.3 BSP模型基本原理 220
7.5.4 BSP模型的特点 222
7.5.5 BSP模型的评价 222
7.5.6 BSP与MapReduce对比 222
7.5.7 BSP模型的实现 223
7.5.8 Apache Hama简介 223
7.6 批处理关键技术 227
7.6.1 CodeGen 227
7.6.2 CPU亲和技术 228
7.7 小结 229
第8章 机器学习和数据挖掘 230
8.1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230
8.2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231
8.3 机器学习概览 232
8.3.1 学习方式 232
8.3.2 算法类似性 233
8.4 机器学习&数据挖掘应用案例 235
8.4.1 尿布和啤酒的故事 235
8.4.2 决策树用于电信领域故障快速定位 236
8.4.3 图像识别领域 236
8.4.4 自然语言识别 238
8.5 交互式分析 239
8.6 深度学习 240
8.6.1 深度学习概述 240
8.6.2 机器学习的背景 241
8.6.3 人脑视觉机理 242
8.6.4 关于特征 244
8.6.5 需要有多少个特征 245
8.6.6 深度学习的基本思想 246
8.6.7 浅层学习和深度学习 246
8.6.8 深度学习与神经网络 247
8.6.9 深度学习的训练过程 248
8.6.10 深度学习的框架 248
8.6.11 深度学习与GPU 255
8.6.12 深度学习小结与展望 256
8.7 小结 257
第9章 资源管理 258
9.1 资源管理的基本概念 258
9.1.1 资源调度的目标和价值 258
9.1.2 资源调度的使用限制及难点 258
9.2 Hadoop领域的资源调度框架 259
9.2.1 YARN 259
9.2.2 Borg 260
9.2.3 Omega 262
9.2.4 本节小结 263
9.3 资源分配算法 263
9.3.1 算法的作用 263
9.3.2 几种调度算法分析 263
9.4 数据中心统一资源调度 271
9.4.1 Mesos+Marathon架构和原理 271
9.4.2 Mesos+Marathon小结 283
9.5 多租户技术 284
9.5.1 多租户概念 284
9.5.2 多租户方案 284
9.6 基于应用描述的智能调度 287
9.7 Apache Mesos架构和原理 288
9.7.1 Apache Mesos背景 288
9.7.2 Apache Mesos总体架构 288
9.7.3 Apache Mesos工作原理 290
9.7.4 Apache Mesos关键技术 295
9.7.5 Mesos与YARN比较 304
9.8 小结 305
第10章 存储是基础 306
10.1 分久必合，合久必分 306
10.2 存储硬件的发展 306
10.2.1 机械硬盘的工作原理 306
10.2.2 SSD的原理 307
10.2.3 3DXPoint 309
10.2.4 硬件发展小结 309
10.3 存储关键指标 309
10.4 RAID技术 309
10.5 存储接口 310
10.5.1 文件接口 311
10.5.2 裸设备 311
10.5.3 对象接口 312
10.5.4 块接口 316
10.5.5 融合是趋势 328
10.6 存储加速技术 328
10.6.1 数据组织技术 328
10.6.2 缓存技术 335
10.7 小结 336
第11章 大数据云化 337
11.1 云计算定义 337
11.2 应用上云 337
11.2.1 Cloud Native概念 338
11.2.2 微服务架构 338
11.2.3 Docker配合微服务架构 342
11.2.4 应用上云小结 348
11.3 大数据上云 348
11.3.1 大数据云服务的两种模式 348
11.3.2 集群模式AWSEMR 349
11.3.3 服务模式Azure Data Lake Analytics 352
11.4 小结 354
第三部分 大数据文化
第12章 大数据技术开发文化 356
12.1 开源文化 356
12.2 DevOps理念 356
12.2.1 Development和Operations的组合 357
12.2.2 对应用程序发布的影响 357
12.2.3 遇到的问题 358
12.2.4 协调人 358
12.2.5 成功的关键 359
12.3 速度远比你想的重要 359
12.4 小结 361
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我购买《大数据架构详解》纯粹是出于对技术的好奇心和职业发展的追求。作为一名刚入行不久的软件工程师，我对大数据领域充满了向往，但又感觉知识体系非常零散。我经常听到各种大数据相关的术语，比如数据湖、数据仓库、ETL、ELT、Lambda架构、Kappa架构等等，但始终无法将它们串联起来，形成一个完整的知识图谱。我希望这本书能够像一位经验丰富的老者，带领我一步步走进大数据架构的世界。我尤其期待书中能够对各种主流的大数据存储技术进行比较和分析，例如HDFS、S3、Cassandra、HBase等，了解它们的优缺点以及适用场景。同时，我也想了解不同的数据处理框架，比如Spark、Flink、Storm，它们在流式处理和批式处理方面的差异以及各自的优势。更重要的是，我希望能从书中学习到如何设计一个灵活、可扩展、高可用的整体大数据架构，而不是仅仅停留在单个技术的层面。我想知道，在一个典型的互联网公司，大数据架构通常是如何演进的，有哪些常见的挑战和最佳实践。这本书的“详解”二字，让我对它充满了期待，希望它能够成为我打开大数据之门的钥匙。
评分我是一名项目经理，负责我们公司数字化转型项目中的数据中台建设。我需要对整个大数据架构有宏观的理解，才能有效地进行资源规划、风险评估和进度管理。市场上充斥着各种大数据技术和概念，作为项目负责人，我必须能够清晰地辨别哪些是真正适合我们业务场景的技术，以及这些技术组合起来如何构建一个稳定、高效、可扩展的数据平台。因此，《大数据架构详解》这本书的出现，对我来说具有重要的指导意义。我期待书中能够提供一个清晰的、高层次的视角来审视整个大数据架构的各个组成部分，并解释它们之间的关系和相互作用。例如，我希望了解数据湖和数据仓库的区别与联系，以及它们在整个架构中的定位。我也需要知道数据治理、数据安全和数据质量在架构设计中的重要性，以及如何将这些非功能性需求融入到架构规划中。此外，我希望书中能够给出一些关于大数据项目管理的建议，比如如何评估技术选型的成本和收益，如何进行团队建设和技能培训，以及如何应对项目过程中可能出现的各种挑战。这本书的“详解”二字，让我相信它能够为我提供足够的信息，让我能够做出明智的决策。
评分我是一名数据科学家，工作中经常需要处理大规模数据集，并从中挖掘有价值的洞察。然而，随着数据量的不断攀升，我发现仅仅掌握数据分析和建模技巧已经远远不够，理解底层的数据架构和数据处理流程变得日益重要。我需要知道数据是如何从各个来源被收集、存储、清洗、转换，最终以一种易于访问和分析的方式呈现出来的。因此，《大数据架构详解》这本书的出现，对我来说恰逢其时。我非常期待书中能够详细介绍数据采集的各种方式，包括实时数据流和批量数据导入，以及如何处理不同格式和不同来源的数据。在数据存储方面，我希望它能阐述不同类型的数据存储解决方案，如分布式文件系统、列式存储、键值存储、文档数据库以及图数据库等，并分析它们在数据一致性、可用性、分区容忍度等方面的权衡。对于数据处理，我尤其关注书中对Spark和Flink等分布式计算引擎的介绍，了解它们如何处理大规模数据的计算和转换，以及如何优化查询性能。我希望这本书能够帮助我更好地理解数据从“原始”到“洞察”的整个旅程，从而更有效地进行数据分析和模型开发。
评分我是一名运维工程师，负责公司大数据集群的日常维护和性能优化。在实际工作中，我经常需要面对各种复杂的分布式系统带来的挑战，包括但不限于服务器故障、网络拥塞、数据倾斜、任务调度异常等。我需要深入理解大数据架构的各个组件的工作原理，才能有效地定位问题、解决故障，并确保整个集群的稳定运行。《大数据架构详解》这本书的出现，对于我来说是一份宝贵的参考资料。我非常期待书中能够详细介绍Hadoop生态系统中的各个组件，比如HDFS的NameNode和DataNode的工作机制，YARN的资源管理和任务调度原理，MapReduce的执行流程和容错机制。我也想了解Spark的Driver和Executor之间的通信方式，Shuffle过程中的性能瓶颈以及如何进行调优。对于流处理框架如Kafka和Flink，我希望了解它们的Broker、Producer、Consumer之间的交互，以及Flink的Checkpointed机制和故障恢复策略。这本书的“详解”二字，让我相信它能够深入到这些技术的细节层面，提供我急需的运维知识和排查思路，帮助我成为一名更加优秀的大数据运维工程师。
评分我是一名拥有多年传统关系型数据库管理经验的DBA，现在随着业务的发展，我们开始接触到海量非结构化数据和半结构化数据，传统的数据库技术已经难以应对。我需要了解新的大数据存储和处理技术，以及它们与我们现有的数据管理体系如何衔接。《大数据架构详解》这本书的出现，对我来说具有特别的意义。我非常期待书中能够对比和分析不同类型的大数据存储技术，例如分布式文件系统（HDFS）、对象存储（S3）、NoSQL数据库（如Cassandra, HBase, MongoDB）以及数据仓库（如Hive, Impala）的特点、优劣势以及适用场景。我希望能够理解它们在数据模型、一致性模型、查询方式、扩展性以及成本等方面的差异，并学习如何选择最适合我们业务需求的技术。此外，我也想了解在处理和分析大数据时，有哪些新的工具和技术，以及它们与我们熟悉的SQL等查询语言有何不同。这本书的“详解”二字，让我相信它能够为我提供深入的技术洞察，帮助我顺利完成从传统数据库管理员到大数据架构师的转型。
评分这本书的名字叫《大数据架构详解》，我是在一次技术交流会上偶然得知它的。当时，我正在为我们公司新的数据平台选型而头疼，市场上各种大数据技术层出不穷，Hadoop、Spark、Kafka、Flink、NoSQL数据库等等，各种术语和概念如同迷雾一般，让人难以捉摸。我迫切需要一本能够系统性地梳理这些技术脉络、解释其原理并指导我们如何构建一个健壮、可扩展的大数据架构的书籍。在听了几位专家关于分布式系统和数据处理的分享后，我越发觉得，理论知识的深度和广度是构建优秀架构的基石。我希望这本书不仅仅是罗列技术名词，而是能够深入浅出地剖析大数据架构的底层逻辑，例如分布式计算的原理、数据存储的权衡、数据流动的模型，以及在这些基础之上，如何将不同的组件有机地结合起来，形成一个能够支撑海量数据处理和分析的完整体系。我特别关注书中对不同技术在不同场景下的适用性分析，以及在实际落地过程中可能遇到的挑战和解决方案。例如，在数据采集阶段，如何处理实时数据流和批量数据流？在数据存储阶段，如何选择合适的分布式文件系统或数据库？在数据处理阶段，是采用批处理还是流处理，或者两者结合？在数据服务阶段，如何构建高效的数据API和数据仓库？这些都是我非常关心的问题，我相信这本书能够为我提供清晰的指引。
评分作为一名在业余时间对技术抱有浓厚兴趣的学习者，我一直对大数据领域充满好奇。我看到各种科技新闻和行业报告都在谈论大数据如何改变世界，但对于其背后的技术实现原理却知之甚少。《大数据架构详解》这本书的名字，恰好满足了我渴望了解“究竟是什么”的求知欲。我并非专业人士，所以我特别希望这本书的语言能够尽量通俗易懂，避免过多晦涩的专业术语，或者在必要时能够提供清晰的解释。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是分布式系统，为什么需要大数据架构，然后逐步介绍数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节的关键技术。我对各种开源的大数据技术都很有兴趣，比如Apache Hadoop、Spark、Kafka、HBase、Hive等，我希望这本书能够对这些技术有一个全面的介绍，并阐述它们是如何协同工作的。我更希望从书中能够获得一种“触类旁通”的学习体验，理解了大数据架构的整体思路，即使遇到新的技术，也能快速掌握其核心概念。这本书的“详解”二字，让我相信它能够成为我踏入大数据世界的一块坚实的基石。
评分收到《大数据架构详解》这本书的时候，我正好处于一个项目瓶颈期。我们团队负责开发一个涉及用户行为分析的平台，数据量每天都在以指数级的速度增长，现有的单机数据库已经不堪重负，查询延迟高得令人发指。我需要找到一种能够应对海量数据、高并发访问和复杂分析需求的解决方案。这本书的名字立刻吸引了我，因为它直击我最核心的需求——“架构详解”。我翻开目录，发现它涵盖了从数据采集、存储、处理到服务化的整个生命周期，并且深入到各个环节的关键技术和设计模式。例如，书中关于分布式文件系统（HDFS）的讲解，不仅介绍了其基本原理，还详细阐述了其数据冗余、容错机制以及在不同数据访问模式下的性能特点，这让我对如何构建可靠的数据存储层有了更清晰的认识。此外，书中对Spark等分布式计算框架的深入剖析，特别是其内存计算、DAG执行模型以及Shuffle机制的解释，让我理解了为何Spark能够提供比MapReduce更优异的性能。我还在书中看到了关于消息队列（Kafka）在构建数据管道中的作用，以及它如何实现高吞吐量、低延迟的数据传输。我期待这本书能够帮助我理解这些技术是如何协同工作的，并且提供一套完整的、可操作的架构设计思路，让我能够信心满满地推进我们的项目。
评分我在一家创业公司担任技术合伙人，负责公司的技术选型和架构设计。随着业务的快速发展，我们积累了海量用户数据，这些数据蕴含着巨大的商业价值，但如何有效地利用它们，一直是我们面临的挑战。我需要一套成熟、可扩展、高性能的大数据架构来支撑我们的数据分析、用户画像、精准营销等业务需求。《大数据架构详解》这本书的出现，恰好解答了我对构建这样一个架构的诸多疑问。我特别关注书中关于数据架构设计的原则和最佳实践，例如如何设计一个灵活的数据湖，如何构建高效的数据管道，如何实现数据的即席查询和OLAP分析。我也对书中关于批处理和流处理结合的解决方案，如Lambda架构或Kappa架构的介绍非常感兴趣，希望了解它们在实际应用中的优劣。此外，书中关于数据安全、数据治理和元数据管理的内容，也是我非常重视的，因为这些是确保数据资产健康发展的关键。这本书的“详解”二字，让我相信它能够提供给我一套系统性的、可落地的解决方案，帮助我们更好地驾驭数据，驱动业务增长。
评分我是一名在校的学生，主修计算机科学专业，对大数据领域的前沿技术充满了探索的渴望。学校的课程虽然会涉及一些大数据的基础知识，但往往不够深入，而且更新的速度也跟不上技术发展的步伐。我希望通过阅读《大数据架构详解》这本书，能够系统地学习大数据架构的设计理念和实现细节。我期待书中能够详细讲解分布式计算的原理，例如CAP定理、一致性哈希、分布式事务等，以及这些原理在大数据架构中的应用。我对Spark、Flink等流批一体的处理引擎非常感兴趣，希望能够深入了解它们的执行模型、内存管理、容错机制以及如何进行性能优化。此外，我还在关注数据仓库、数据湖、数据治理等概念，希望这本书能够清晰地阐述它们之间的关系以及在整个大数据生态系统中的作用。我对书中可能包含的案例分析和实践经验也非常期待，希望能从中学习到真实世界中大数据架构的构建和演进过程。这本书的“详解”二字，让我相信它能够成为我深入了解大数据领域的绝佳教材，为我未来的学习和职业生涯打下坚实的基础。
评分技术概览吧，大而泛泛，感觉很多概念也没说清楚。可读性差，不适合大数据入门者。
评分对大数据技术做了详细分类及介绍
评分大数据技术做了多维度的分类，讲解到了大数据系统各个层次的技术选择和指标，是一本比较好的参考书。
评分写的总体还是很不错。适合了解和基础性的认知。有个大概方向性的东西。
评分基本就是无逻辑的罗列，跟“架构”“详解”一毛钱关系都没有，千万别买
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