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出版者:Manning Publications

作者:Alex Holmes

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2012-10-13

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781617290237

丛书系列:

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
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《企业数据转型之路：架构、实践与智能驱动》 在这个数据爆炸的时代，企业正以前所未有的速度产生和积累海量数据。如何有效地管理、处理和分析这些数据，并从中提炼出有价值的洞察，已成为企业能否在激烈竞争中脱颖而出的关键。本书《企业数据转型之路：架构、实践与智能驱动》并非一本孤立的技术手册，而是旨在为正在或即将踏上数据转型征程的企业管理者、技术决策者以及数据从业者提供一条清晰、可行的路径。我们将深入探讨企业级数据架构的演进，剖析当前主流的大数据处理技术及其在实际业务场景中的应用，并重点阐述如何通过智能化手段赋能数据价值，最终实现业务的革新与增长。 第一部分：构建坚实的数据基石——企业级数据架构的演进与设计 企业的数据架构是其数据战略的物理和逻辑基础，直接影响着数据收集、存储、处理、分析和应用的全流程效率与效果。本部分将追溯企业数据架构的演进历程，从传统的批处理数据仓库，到 MPP（大规模并行处理）架构，再到当前云原生、湖仓一体的最新趋势，帮助读者理解不同架构的优势与局限，以及它们如何适应日益增长的数据量和复杂性。 我们将重点剖析构建现代企业数据架构的核心要素： 数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的协同： 深入探讨两种架构的定义、技术实现（如 HDFS、S3、ADLS 等对象存储）、优劣势，以及如何通过“湖仓一体”（Lakehouse）的理念，将两者的优势融合，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理与高效分析。我们将解析 Databricks Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi 等关键技术，阐明它们如何为数据湖带来事务性、模式演进和数据质量保障。 数据虚拟化与联邦查询： 面对分散在各处的数据源，本书将介绍数据虚拟化技术如何通过逻辑层抽象，实现跨异构数据源的无缝访问和统一视图，避免冗余数据复制，降低集成成本。我们将探讨 Presto/Trino、Dremio 等开源工具在实现联邦查询方面的能力。 实时数据处理架构： 随着业务对实时性的要求越来越高，本书将详细讲解流处理架构的构建，包括消息队列（如 Kafka、Pulsar）的选择与设计、流处理引擎（如 Flink、Spark Streaming）的选型与调优，以及如何实现端到端的低延迟数据管道。 数据治理与数据安全： 强调数据架构设计中不可或缺的数据治理要素，包括元数据管理、数据目录、数据血缘追踪、数据质量管理、访问控制和数据安全策略。我们将分析常用的数据治理工具和最佳实践，确保数据的合规性、可信度和安全性。 第二部分：驾驭海量数据——主流大数据处理技术与应用 在大数据时代，处理海量数据的能力是企业核心竞争力的重要体现。本部分将深入剖析当前业界主流的大数据处理技术，并结合实际业务场景，展示它们的应用模式和技术挑战。 批处理技术深度解析： Apache Spark： 作为新一代的统一计算引擎，我们将从 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等组件入手，详细讲解其内存计算、DAG（有向无环图）执行模型、Catalyst 优化器等核心特性。通过实际案例，展示 Spark 在 ETL、数据分析、机器学习等场景下的强大能力。 分布式文件系统与存储： 除了前文提到的对象存储，我们将回顾 HDFS 的设计理念，探讨其在特定场景下的优势，以及与其他存储方案的结合。 流处理技术实践： Apache Kafka： 深入理解 Kafka 的核心概念（Topic、Partition、Producer、Consumer、Broker），掌握其高吞吐量、低延迟、持久化存储的特性，并学习如何利用 Kafka 构建可靠的数据流管道。 Apache Flink： 作为新一代的流处理框架，我们将重点介绍 Flink 的事件时间处理、状态管理、Exactly-once 语义，以及其在实时 ETL、实时报表、欺诈检测等场景下的应用。 MPP 数据仓库与分析引擎： Greenplum、Teradata、Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake 等： 介绍这些 MPP 数据库在处理大规模结构化数据上的优势，并探讨它们在企业数据仓库和商业智能（BI）分析中的角色。我们将分析 MPP 架构的查询优化、并行执行机制，以及云数据仓库的弹性与按需付费模式。 容器化与编排： Docker 与 Kubernetes： 讲解如何利用 Docker 对大数据组件进行打包和部署，以及如何通过 Kubernetes 实现大数据集群的自动化部署、扩缩容和管理，提升大数据平台的运维效率和弹性。 第三部分：数据驱动未来——智能化应用与业务价值创造 数据本身只是原始资产，真正的价值在于如何通过智能化手段，将其转化为驱动业务增长的智能。本部分将聚焦于如何将数据转化为可执行的洞察，实现业务的智能化升级。 机器学习与深度学习在业务中的应用： 监督学习、无监督学习、强化学习： 结合企业实际需求，讲解如何运用这些机器学习模型解决诸如客户流失预测、精准营销、推荐系统、图像识别、自然语言处理等问题。 特征工程与模型部署： 强调特征工程在模型效果中的关键作用，并介绍 MLOps（机器学习运维）的概念，包括模型训练、评估、版本管理、持续集成/持续部署（CI/CD）以及在线推理服务。 主流机器学习框架： 简要介绍 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等框架的使用，以及如何与大数据平台集成。 数据可视化与商业智能： Tableau、Power BI、Superset 等： 讲解如何通过这些工具将复杂的数据转化为直观的图表和仪表板，帮助业务人员快速理解数据，发现趋势，并做出决策。 自助式 BI 与数据探索： 强调赋能业务用户进行数据自助分析的重要性，降低数据分析的门槛。 实时决策与预测性分析： 实时推荐、实时风险控制、预测性维护： 探讨如何利用流处理和机器学习技术，实现业务流程的实时优化和预测性能力的构建。 人工智能驱动的业务创新： 自然语言处理（NLP）与对话式 AI： 讲解如何利用 NLP 技术构建智能客服、文本分析、信息提取等应用。 计算机视觉（CV）： 介绍 CV 在产品缺陷检测、安防监控、图像检索等领域的应用。 数据驱动的 A/B 测试与实验设计： 强调通过科学的实验方法，量化决策效果，持续优化业务策略。 结语：拥抱数据，驱动变革 《企业数据转型之路：架构、实践与智能驱动》并非止步于技术罗列，而是致力于为企业提供一个 holistic（整体性）的视角。我们将强调技术选型与业务目标紧密结合的重要性，鼓励读者在理解各项技术原理的同时，更关注如何将它们落地到具体的业务场景中，解决实际问题，创造可衡量的商业价值。数据转型是一段持续演进的旅程，本书旨在成为您在这段旅程中值得信赖的向导，帮助您构建强大的数据能力，拥抱数据驱动的未来，最终实现企业的可持续增长与卓越运营。

评分☆☆☆☆☆

强烈觉得对例子的讲解不能突出要实现的目的，小节的目标介绍之后，贴上大段代码，但是代码看完了，也没看到它的重点，然后下载了源代码对着看，才发现有些体现目标重点的代码在其它类里，也明白不可能全部代码贴上来，但书里面的讲解确实不能清晰体现目标实现的重点。 唉，继续...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我发现书中的许多示例代码和配置脚本都存在着明显且难以察觉的错误，这对于初学者来说是致命的打击。很多看似微小的不一致性，比如版本号的差异、依赖库的缺失，都会导致整个实践环境瞬间崩溃。我尝试复现书中第三章描述的一个数据清洗流程，光是环境搭建就耗费了我整整两天的时间，原因仅仅是书中引用的一个命令行参数在当前主流版本中已被弃用或修改。更令人气愤的是，书中对这些错误的解释和排查思路几乎是空白的。当代码运行失败时，读者只能面对堆积如山的错误日志，却无法从书中找到任何关于“当你看到这个错误时，请检查……”之类的指导。这种不负责任的态度，让读者付出的时间和精力成本变得极不划算。技术书籍的价值在于其准确性与可操作性，而这本书在最基本的准确性上就没能站稳脚跟，这使得它作为一本“实践”指南的价值大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述逻辑和知识点组织结构，简直像是一团毫无章法的乱麻，读起来令人极其费神。它似乎试图涵盖Hadoop生态系统中的方方面面，但这种“大而全”的野心最终导致了内容的碎片化和跳跃性。前一页还在详述MapReduce的原理，下一页就突然跳到了HBase的集群部署，中间没有任何平滑的过渡或者清晰的章节指引，让人在脑海中构建完整的知识体系变得异常困难。很多核心概念，比如数据流的走向、容错机制的细节，仅仅是一笔带过，缺乏深入的剖析和实例的支撑。我常常需要频繁地翻阅附录，或者不得不中断阅读，去搜索引擎上查找缺失的上下文信息，才能勉强理解当前段落的含义。这种被动地去“填补”作者留下的知识断层，极大地消耗了我的学习热情。一本好的技术书，应该像一位耐心的导师，循序渐进地引导读者；而这本书，更像是一个塞满了各种零件的工具箱，需要读者自己去摸索零件之间的关联性，效率低下得令人发指。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难，简直让人无法直视。拿到手的时候，我就发现好几页的书页都有明显的折痕，而且纸张的质感也极其粗糙，摸上去涩涩的，完全没有阅读的愉悦感。更别提里面的插图了，那些代码片段的截图分辨率低得可怜，很多关键的配置参数都模糊不清，我不得不反复眯着眼睛去辨认那些缺失的字符，这极大地拖慢了我的学习进度。每次试图跟随着书中的步骤进行实践操作时，都得先花上五分钟去尝试解读那些模糊的图片，这对于一个追求效率的技术书籍来说，简直是不可饶恕的疏忽。感觉作者和出版社在制作这个版本时，完全没有站在读者的角度去考虑，仅仅是把内容堆砌在一起，对视觉体验和实际操作的友好性置若罔闻。我甚至怀疑他们是不是真的对成品进行过细致的校对和审阅，这种粗制滥造的成品，让我对其中内容的权威性都产生了深深的疑虑。这本书的物理形态，本身就是一个让人沮丧的开始。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其晦涩、学术化，充满了过于抽象的定义和冗长而复杂的长难句，完全没有考虑到实际工程人员的阅读习惯。它似乎更倾向于复述官方文档中那些枯燥的理论描述，而不是提供清晰、简洁、可以直接套用的操作指南。很多段落都需要反复阅读三四遍才能捕捉到其核心思想，那种感觉就像是在啃一本厚重的研究生教材，而不是一本旨在解决实际问题的操作手册。作者似乎沉迷于展现自己对理论的深刻理解，却忘记了技术书籍的首要目标是“教会”读者如何“做”事。例如，在介绍分区策略时，书中的描述用了大量的数学符号和集合论语言，而不是通过一个生动的业务场景来展示不同策略下的性能差异。这种过度理论化的倾向，使得那些希望快速上手、解决日常工作中遇到的具体难题的技术人员，会感到力不从心，最终望而却步。

评分☆☆☆☆☆

尽管这本书声称是关于“实践”的，但它在深入业务场景应用和故障排除方面的深度明显不足。书中对于Hadoop集群在真实生产环境中可能遇到的各种棘手问题，比如数据倾斜的深度诊断、内存溢出的精细化调优、或者跨集群数据同步的复杂性等，几乎是避而不谈或者只是轻轻带过。它很好地描述了“如何启动”一个组件，却很少探讨“当组件在海量数据冲击下开始异常时，该如何有效地定位和修复”的问题。真正有经验的工程师知道，学习大数据技术的核心价值往往在于解决那些非标准、非预期的故障。这本书提供了一个理想化的、干净的沙盒环境操作指南，但当我们试图将其迁移到真实、混乱、充满历史遗留问题的生产环境时，它提供的支持就显得微不足道了。对于一个追求实战经验的读者来说，缺乏对真实世界复杂性的深刻洞察和解决方案，是其最大的软肋。

评分☆☆☆☆☆

This is a very high quality book which is packed with useful examples. It is a perfect book for someone who want to learn new tools/technology while following pragmatical and real-world examples.This is a must buy for any Hadoop developers.

评分☆☆☆☆☆

简洁明快。

评分☆☆☆☆☆

感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用

评分☆☆☆☆☆

This is a very high quality book which is packed with useful examples. It is a perfect book for someone who want to learn new tools/technology while following pragmatical and real-world examples.This is a must buy for any Hadoop developers.

评分☆☆☆☆☆

简洁明快。