Data Warehousing and Mining pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Wang, John

出品人:

页数:4092

译者:

出版时间:2008-7

价格:15050.00 元

装帧:

isbn号码:9781599049519

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据挖掘
商业智能
数据分析
数据库
机器学习
大数据
ETL
OLAP
数据建模

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具体描述

In recent years, the science of managing and analyzing large datasets has emerged as a critical area of research. In the race to answer vital questions and make knowledgeable decisions, impressive amounts of data are now being generated at a rapid pace, increasing the opportunities and challenges associated with the ability to effectively analyze this data. Data Warehousing and Mining: Concepts, Methodologies, Tools and Applications provides the most comprehensive compilation of research available in this emerging and increasingly important field. This six-volume set offers tools, designs, and outcomes of the utilization of data mining and warehousing technologies, such as algorithms, concept lattices, multidimensional data, and online analytical processing. With more than 300 chapters contributed by over 575 experts from around the globe, this authoritative collection will provide libraries with the essential reference on data mining and warehousing.

书籍名称：《企业级数据湖架构与实践》内容简介：在当前数据爆炸的时代，企业对数据的管理、分析和利用能力已成为核心竞争力。传统的数据仓库（Data Warehouse）架构在处理海量、多样化和快速变化的数据时，面临着扩展性、成本和灵活性等方面的严峻挑战。《企业级数据湖架构与实践》这本书，正是为应对这些挑战而生，它全面、深入地探讨了数据湖（Data Lake）这一新兴数据管理范式的设计理念、核心技术栈、构建方法论以及在实际企业环境中的落地策略。本书并非简单地介绍数据湖的概念，而是聚焦于如何将数据湖从一个“数据沼泽”转变为一个可信赖、可治理、高性能的企业级资产。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在为数据架构师、数据工程师、IT决策者以及希望深入理解现代数据平台构建的专业人士提供一本实操性极强的参考手册。第一部分：数据湖的战略定位与架构基石本部分首先确立了数据湖在现代数据生态系统中的战略地位，并将其与传统数据仓库、数据中台等概念进行清晰的区分与融合，阐明数据湖并非要完全取代数据仓库，而是通过提供更灵活的存储层来增强整个数据平台的弹性。 1. 数据湖的演进与必要性：深入分析了大数据时代对数据存储和处理的新要求，特别是对非结构化、半结构化数据的即时摄取能力，以及对低成本海量存储的需求。探讨了数据湖在支持机器学习（ML）和实时分析中的不可替代性。 2. 分层架构设计哲学：详细阐述了数据湖的标准三层或四层架构模型：原始区（Raw/Landing Zone）、提炼区（Staging/Bronze）、清洗与整合区（Refined/Silver）和消费区（Curated/Gold）。每一层的数据质量、生命周期管理、安全策略和使用场景被逐一剖析，确保数据在流转过程中保持最高的价值。 3. 存储选型与基础设施：重点讨论了基于云对象存储（如AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage）作为数据湖核心存储的优势，包括其近乎无限的扩展性、高持久性和成本效益。同时，探讨了本地部署环境下Hadoop HDFS与其他分布式文件系统的选择考量。第二部分：核心技术栈与数据管理数据湖的成功实施严重依赖于高效的数据格式、元数据管理和数据治理工具。本部分深入讲解了支撑数据湖运行的关键技术组件。 1. 现代数据格式的革命：详细对比和评测了Parquet、ORC等列式存储格式在查询性能、压缩比上的优越性。本书的重点章节会集中在湖仓一体（Lakehouse）的关键技术——Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg。这部分将深入剖析它们如何为数据湖引入 ACID 事务、Schema 演进、时间旅行（Time Travel）等数据仓库的关键特性，从而解决了数据湖长期以来的数据一致性难题。 2. 元数据管理（The Brain of the Lake）：强调了元数据的重要性。详细介绍了 Hive Metastore、AWS Glue Catalog 等服务的功能。更进一步，探讨了数据目录（Data Catalog）的重要性，如何通过自动化数据发现、数据血缘追踪和业务术语关联，将原始数据转化为可被业务理解的资产。 3. 数据摄取与流动：覆盖了批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）两种主要的数据摄取模式。详细介绍了 Apache Kafka、Pulsar 等消息队列在实时数据管道中的作用，以及如何使用 Spark Streaming、Flink 等引擎对数据进行实时清洗、转换和写入数据湖。第三部分：数据治理、安全与质量保障数据湖若缺乏严格的治理和安全控制，很容易沦为“数据沼泽”。本部分是全书最具实战价值的部分之一，专注于构建可信赖的数据环境。 1. 建立数据质量框架：提出了构建数据质量监控体系的五大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性）。讲解了如何使用工具（如 Great Expectations、Deequ）在数据管道的各个阶段嵌入数据校验规则，并实现质量问题的自动化报警和阻断机制。 2. 细粒度访问控制与安全：探讨了如何在对象存储之上实现细粒度的安全策略。内容涵盖基于角色的访问控制（RBAC）、行级安全（Row-Level Security, RLS）和列级屏蔽（Column-Level Masking）的技术实现，确保数据在不同用户群体间按需暴露，满足严格的合规性要求（如 GDPR, CCPA）。 3. 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）：讲解了如何通过定义数据保留策略（Retention Policies）和存储分层（Tiering），自动将不经常访问的旧数据迁移到更经济的冷存储层，从而有效控制数据湖的总体拥有成本（TCO）。第四部分：分析、消费与未来趋势数据湖的最终价值体现在其对业务的赋能上。本部分关注如何高效地从数据湖中提取价值。 1. 湖上查询引擎（Query Engines on the Lake）：深入剖析了用于直接在数据湖上进行高性能分析的查询引擎，如 Presto/Trino、Apache Spark SQL 和 Amazon Athena/Snowflake External Tables 等。对比了它们在延迟、吞吐量和成本模型上的差异，指导读者根据具体业务场景做出最佳选择。 2. 机器学习与数据湖的融合：阐述了数据湖如何成为特征工程和模型训练的理想平台。介绍了 MLOps 流程中特征存储（Feature Store）的概念，以及数据湖如何无缝支持特征的离线训练和在线推理服务。 3. 走向数据网格（Data Mesh）：作为对集中式数据平台的反思，本书最后引入了数据网格的理念。探讨了如何将数据所有权和责任去中心化，将数据视为产品，这对于大型、多业务线组织的数据治理和敏捷性提升具有深远指导意义。总结：《企业级数据湖架构与实践》不仅是一本技术指南，更是一份战略路线图。它指导读者系统性地规划、设计、构建和运营一个现代化的、面向未来的数据平台，确保企业能够从日益增长的数据资产中持续挖掘洞察力，驱动业务创新。全书案例丰富，涵盖了从基础存储到高级治理的全链路实践，是构建下一代数据基础设施的必备读物。