大数据日知录 架构与算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张俊林 著

图书标签:

• 大数据
• 架构
• 算法
• 数据分析
• 数据挖掘
• 云计算
• 分布式系统
• 技术
• 编程
• 实战

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121241536

版次：1

商品编码：11540991

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 十二五国家重点图书出版规划项目

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：404

字数：587000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　1.大数据领域技术专家、畅销书《这就是搜索引擎：核心技术详解》作者张俊林全新力作，历时3年，质量上乘
　　2.《大数据》《信息检索导论》译者王斌、机器学习专家张栋、新浪微博平台及大数据总经理刘子正、盛大文学首席数据官陈运文、CSDN/《程序员》创始人蒋涛联袂力荐
　　3.全面梳理大数据相关技术，从数据、算法、策略、应用和系统架构等多个维度进行剖析，包罗万象又深入浅出
　　4.内容全部是干货，紧跟技术前沿，是作者理论与实践经验的总结，非常值得一读
　　5.每章后列有精选高质量论文，可以节约读者筛选读物的时间

内容简介

　　大数据是当前流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。
　　张俊林著的这本《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储，以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的技术有很大的帮助与促进作用。

作者简介

　　张俊林，是技术书籍《这就是搜索引擎:核心技术详解》的作者，目前担任畅捷通智能平台总监。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴搜索技术中心、百度商务搜索部凤巢广告平台以及新浪微博搜索部及数据系统部担任资深技术专家，新浪微博技术委员会成员，负责算法策略方向。张俊林还曾是智能信息聚合网站“玩聚网”的联合创始人之一。他的研发兴趣集中在：搜索技术、推荐系统、社交挖掘、自然语言处理与大数据算法架构等方面，并在以上领域有多年工业界实践经验。张俊林本科毕业于天津大学管理学院，1999年至2004年在中科院软件所直接攻读博士学位，研究方向是信息检索理论与自然语言处理，就学期间曾在ACL/COLING/IJCNLP等国际会议发表多篇学术论文，另外，他在此期间领导设计的搜索系统曾在美国国防部DARPA主持的TREC第二届高精度检索系统评测中在17只国际高水平研究团队激烈竞争中胜出并取得综合排名前列的优异成绩。

内页插图

精彩书评

　　我和俊林接触不多但神交已久，几年前我看过他一本搜索方面的技术书籍，觉得写得相当不错，从此俊林的书都是必然要收藏的。看了这本书，感觉和上一本一样出色。和其他介绍大数据技术的书相比，这本书的涉及面相当广，覆盖了当前大数据技术（分布式计算、大规模文件系统、NoSQL数据库、常用数据结构和算法、批处理和流式计算、图数据库、分布式机器学习等）的方方面面。实在且实用，我想是这本书的特点，诚挚推荐对大数据技术感兴趣的读者阅读。
　　——王斌
　　中国科学院信息工程研究所研究员、博士生导师，《大数据》《信息检索导论》译者

　　本书区别于市场上已有的众多大数据概念类书籍，重点讲述了解决大数据问题的算法与架构，全书逻辑清晰，重点突出，讲述复杂算法时图文并茂，可以看出作者将实际工作经验结合理论，在本书上花了很多心血，相信能帮助从事大数据工作的所有工程技术人员。
　　——张栋
　　原百度科学家，凤巢系统架构师；原Google研究员，机器学习专家

　　此书内容跨度很大，可称为大数据领域“从入门到精通”的教科书，非常全面且系统化。人人都在谈论大数据，但事实上并没有人告诉大家大数据到底是什么、涵盖哪些方面，而此书可以给出答案。
　　——刘子正
　　新浪微博平台及大数据总经理

　　这是一本大数据技术的百科全书——从大数据的存储结构、内容管理，讲到集群任务调度、分布式数据通信、流行的各类新式数据库的介绍，还有基于机器学习技术的大数据实现以及大数据挖掘应用范例等内容，既包罗万象，又深入浅出。俊林的这本心血之作，是大数据研发人员绝好的技术向导。
　　——陈运文
　　盛大文学首席数据官

　　大数据已成为上到国家领导人，下到媒体会议必谈话题，但大数据的应用时代才刚刚开始，各大互联网公司都奇缺熟悉Hadoop、分布式系统开发和数据分析挖掘的人才，张俊林这本书全面展示了大数据相关的技术，理论算法和实践，有广度有深度，对于希望掌握大数据技术的开发者是必备利器。
　　——蒋涛
　　CSDN总裁、《程序员》杂志创始人

目录

第0 章 当谈论大数据时我们在谈什么 1
0.1 大数据是什么2
0.2 大数据之翼：技术范型转换.4
0.3 大数据商业炼金术6
0.4 “大数据”在路上.7
第1 章 数据分片与路由 9
1.1 抽象模型.10
1.2 哈希分片（HashPartition） 11
1.2.1 RoundRobin11
1.2.2 虚拟桶（VirtualBuckets） 12
1.2.3 一致性哈希（ConsistentHashing） .13
1.3 范围分片（RangePartition） 18
参考文献19
第2 章 数据复制与一致性20
2.1 基本原则与设计理念21
2.1.1 原教旨CAP 主义21
2.1.2 CAP 重装上阵（CAPReloaded）.23
2.1.3 ACID 原则.24
2.1.4 BASE 原则.24
2.1.5 CAP/ACID/BASE三者的关系.25
2.1.6 幂等性（Idempotent）26
2.2 一致性模型分类.26
2.2.1 强一致性27
2.2.2 最终一致性28
2.2.3 因果一致性.28
2.2.4 “读你所写”一致性29
2.2.5 会话一致性29
2.2.6 单调读一致性30
2.2.7 单调写一致性.30
2.3 副本更新策略.30
2.3.1 同时更新30
2.3.2 主从式更新.31
2.3.3 任意节点更新32
2.4 一致性协议.32
2.4.1 两阶段提交协议（Two-PhraseCommit，2PC）33
2.4.2 向量时钟（VectorClock） 38
2.4.3 RWN 协议.40
2.4.4 Paxos 协议.42
2.4.5 Raft 协议.45
参考文献49
第3 章 大数据常用的算法与数据结构51
3.1 布隆过滤器（BloomFilter） 51
3.1.1 基本原理.52
3.1.2 误判率及相关计算52
3.1.3 改进：计数BloomFilter53
3.1.4 应用54
3.2SkipList55
3.3 LSM 树58
3.4 Merkle 哈希树（MerkleHash Tree） .62
3.4.1 Merkle 树基本原理62
3.4.2 Dynamo 中的应用.63
3.4.3 比特币中的应用63
3.5 Snappy 与LZSS 算法65
3.5.1 LZSS 算法.65
3.5.2Snappy67
3.6 Cuckoo 哈希（CuckooHashing） 67
3.6.1 基本原理.68
3.6.2 应用：SILT 存储系统.68
参考文献.70
第4 章 集群资源管理与调度.71
4.1 资源管理抽象模型.72
4.1.1 概念模型72
4.1.2 通用架构.73
4.2 调度系统设计的基本问题.74
4.2.1 资源异质性与工作负载异质性74
4.2.2 数据局部性（DataLocality） 75
4.2.3 抢占式调度与非抢占式调度.75
4.2.4 资源分配粒度（AllocationGranularity） .76
4.2.5 饿死（Starvation）与死锁（Dead Lock）问题.76
4.2.6 资源隔离方法77
4.3 资源管理与调度系统范型.77
4.3.1 集中式调度器（MonolithicScheduler）.78
4.3.2 两级调度器（Two-LevelScheduler） .79
4.3.3 状态共享调度器（Shared-StateScheduler） 79
4.4 资源调度策略.81
4.4.1 FIFO 调度策略81
4.4.2 公平调度器（FairScheduler）81
4.4.3 能力调度器（CapacityScheduler） 82
4.4.4 延迟调度策略（DelayScheduling）82
4.4.5 主资源公平调度策略（DominantResource Fair Scheduling）.82
4.5 Mesos.84
4.6YARN87
参考文献90
第5 章 分布式协调系统.91
5.1 Chubby 锁服务.92
5.1.1 系统架构93
5.1.2 数据模型94
5.1.3 会话与KeepAlive 机制.95
5.1.4 客户端缓存.95
5.2 ZooKeeper96
5.2.1 体系结构.96
5.2.2 数据模型（DataModel） .97
5.2.3 API.98
5.2.4 ZooKeeper 的典型应用场景98
5.2.5 ZooKeeper 的实际应用.103
参考文献.104
第6 章 分布式通信106
6.1 序列化与远程过程调用框架107
6.1.1 ProtocolBuffer 与Thrift .108
6.1.2Avro.109
6.2 消息队列.110
6.2.1 常见的消息队列系统110
6.2.2 Kafka.111
6.3 应用层多播通信（Application-LevelMulti-Broadcast）114
6.3.1 概述.114
6.3.2 Gossip 协议.115
参考文献118
第7 章 数据通道.120
7.1 Log 数据收集.120
7.1.1Chukwa121
7.1.2Scribe122
7.2 数据总线123
7.2.1Databus125
7.2.2 Wormhole.127
7.3 数据导入/导出.128
参考文献.129
第8 章 分布式文件系统131
8.1 Google 文件系统（GFS） .132
8.1.1 GFS 设计原则.132
8.1.2 GFS 整体架构133
8.1.3 GFS 主控服务器134
8.1.4 系统交互行为.136
8.1.5 Colossus137
8.2 HDFS138
8.2.1 HDFS 整体架构.139
8.2.2 HA 方案140
8.2.3 NameNode 联盟143
8.3 HayStack 存储系统145
8.3.1 HayStack 整体架构.146
8.3.2 目录服务147
8.3.3 HayStack 缓存.148
8.3.4 HayStack 存储系统的实现.148
8.4 文件存储布局.150
8.4.1 行式存储151
8.4.2 列式存储.151
8.4.3 混合式存储156
8.5 纠删码（ErasureCode）.158
8.5.1 Reed-Solomon 编码.159
8.5.2 LRC 编码.164
8.5.3 HDFS-RAID 架构.166
参考文献.166
第9 章 内存KV 数据库.168
9.1 RAMCloud169
9.1.1 RAMCloud 整体架构169
9.1.2 数据副本管理与数据恢复170
9.2Redis172
9.3 MemBase.173
参考文献175

前言/序言

　　像移动互联网、O2O、可穿戴设备等概念一样，“大数据”从甫一提出到飓风般席卷并风靡全球，从最初的技术名词到形成渗透到各行各业的社会现象，所耗时间仅几年而已，其兴也勃焉。
　　那么，大数据是否会像很多曾经火热现在已难觅踪迹的流行概念一样，将来某日，人们静心抬眼，发现风已去而水波不兴，徒留夕阳下波光粼粼的涟漪，让人不禁哀叹其亡也忽焉？
　　本书的背景
　　目前看仿佛有此迹象，当一个概念火爆到从街头随便抓一个路人，他都能跟你滔滔不绝地侃侃而谈；当一个新名词铺天盖地而来，让你熟悉到再见一次就要吐的程度，这些确实是典型的泡沫将破的征兆。目前业已出现越来越多的质疑声音，在这种狂热的氛围下，理性的质疑是最难能可贵的，毕竟大数据归根结底是少数派的游戏，而现状好像是人人都处于大数据进行时的状态，这让其看上去显得不甚理性。
　　但是，从社会发展趋势的角度，很明显大数据会是目前肉眼可及的视野范围里能看到的最大趋势之一。从传统IT业到互联网、互联网到移动互联网，从以智能手机和Pad为主要终端载体的移动互联网到可穿戴设备的移动互联网，然后再到万物互联的物联网，这一定是不可违抗的发展规律和前进方向。伴随着这个趋势必然有越来越多、形态越来越丰富的超量数据不断产生，而大数据明显是由此衍生出来的明确且必然的发展趋势。
　　所以，归根结底，大数据概念是个短期内炒得过热，但是从长期来看炒得不足的领域。再过十年如果回望现在，也许会发现：我们今天正在巍峨群山的山脚徘徊，试图找出一条通往山顶的羊肠小道，如此而已。我们当然不能盲目跟风不断追逐切换热点，但是忽视趋势的力量同样也不是一个理性的选择。
　　本书的内容
　　以上所述是本书诞生的大背景，目前市面上陆陆续续已经有不少讲大数据的书，有面向大众的概念普及类图书，也有讲解大数据技术的书，本书属于第二类，专注于大数据处理有关的架构与算法，我相信这是一本比较全面地分门别类梳理大数据技术的书籍。从大约2010年年底起我开始关注并收集整理这方面的技术资料，当然那时还没有听说过大数据的概念，现在的所谓大数据已经是后来的事情了，最初引起我关注的是NoSQL相关的技术，尤其是Google和亚马逊的一系列相关工作，当时隐约地觉得这是一种新的技术发展趋势，甚至是一次技术范型的大转换，所以逐步开始投入越来越多的精力到其中，这包括将相关技术资料分门别类地进行收集、阅读和整理，利用业余时间开始一章一节地慢慢写本书，以及在实际工作中尽可能地应用这些技术和系统等若干方面。
　　本书的写作
　　断断续续完成本书花了大约3年左右的时间，和最初预估的时间还是比较吻合的，这一方面是由于我可投入的时间本身就不多，但是还是希望能够写出一本高质量的技术书籍，所以不得不慢工出细活；另外一方面是由于大数据处理作为一个新领域，其涉及的方方面面的技术点实在太多，而且正处于快速的发展过程中。这个领域是我接触过的领域中知识涵盖面最广的，从底层的硬件开始，到涉及基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同适用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法、层出不穷的新架构和新系统等，说无所不包有些夸张但是所需掌握知识点之多确实是很少见的。而且因为其处于快速发展的过程当中，所以各种技术纷繁芜杂，并无一个成熟的知识分类体系可供参考，需要不断梳理相关知识点之间的相互区别和联系并进行分门别类，如何将纷杂多样的技术梳理成清晰合理的章节内容曾让我头疼不已，当然发展到目前，整个大数据技术体系脉络已经日渐明晰，我相信参考本书目录可以清晰地发现这一点。另外一个阻碍是可参考的资料和系统多而杂，且质量良莠不齐，需要从中汰劣余优，尽可能选出有代表性及有发展潜力的理论、方案和系统，这也是很耗费精力的过程，尽管本书每章后只列出了很少一部分参考资料，但是实际参考的文献与系统要数倍于此，只列出精华部分是为了节省读者选择高质量文献的过程。
　　十几年前当我还在中国科学院读书的时候，就对互联网的蓬勃发展及其对生活和工作各方面的影响感慨不已，当时最直观的感受是最新的国际会议论文很容易获得，往往是会议一开完就能从网上下载到感兴趣的文献，有时候会议没开有些作者就把论文先放在网上供人参考。觉得有了互联网这么强大的全球范围信息便捷分享工具，尽管当时国内科研水平不算高，在最好的国际顶级会议发表论文还是较难的事情，但是随着互联网的普及，科研水准应该能够获得极为快速长足的发展，因为从追踪最新技术进展的角度看大家的起跑线是一样的，而中国人多的优势慢慢应该能够发挥出来，事实上也是如此，最近几年各种国际顶级会议中，国人发表的论文比例越来越高可以证明这一点，而很明显这个趋势还会进一步加快。之所以提这个，是因为大数据相关技术研发道理其实也是一样的，尽管目前国内在这方面的实力和国外相比还有很大的差距，优秀的系统和技术方案往往都是Google、亚马逊、Facebook、Linkedin等这些国际知名互联网公司提出的，国内工业界的技术水准大部分还仅仅停留在能把开源的大数据系统应用起来解决手头碰到的问题这个阶段，但是我相信在不远的将来，国内会逐步涌现出具有国际水准的大数据系统与解决方案，其中的道理与上面所举的学术进步的例子是一样的。目前大部分优秀系统是开源的，相关技术文献也很容易找到，作为有进取心的技术人员，现在所缺乏的不是没有可参考的学习资料，相反是资料太多良莠不齐反而让很多人无所适从，不知该如何下手。国内的技术人员只要肯下功夫、会下功夫，有好的职业发展环境和高的自我期许及技术理想，假以时日，越来越多的世界级水准的大数据处理系统出自国人之手是完全可以预料的，我期望本书对于这些技术人员在全面了解吸收并掌握大数据处理的优秀技术过程中，能贡献绵薄之力。沈利也参与了本书的部分编写工作。
　　张俊林
　　2014年3月

《大数据日知录：架构与算法》是一本专注于探讨大数据技术核心的实践指南，它并非简单罗列概念，而是深入挖掘在大数据处理的各个环节中，如何构建高效、可扩展的系统架构，以及掌握并运用关键算法来解决实际问题。本书旨在为从事大数据开发、架构设计、数据科学等领域的专业人士提供一份全面而深入的参考。 核心架构篇：构建坚实的大数据基石 在数据爆炸式增长的今天，如何高效、稳定地存储、管理和处理海量数据，是构建任何大数据解决方案的首要挑战。本书的架构篇将带领读者系统地理解和掌握构建大数据系统的核心要素。 分布式存储系统： 传统单机存储早已无法满足需求，本书将深入剖析如HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统的设计理念、工作原理、容错机制和性能优化策略。我们将探讨其数据分块、副本机制、 Namenode与Datanode的协同工作模式，以及如何通过配置和调优来提升吞吐量和降低延迟。此外，还会涉及NoSQL数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB）的架构演进，分析它们的CAP理论权衡、数据模型差异、一致性模型以及在不同应用场景下的选择依据，帮助读者理解如何根据业务需求选择最适合的分布式存储方案。 分布式计算框架： 数据存储只是第一步，如何快速有效地对这些数据进行计算和分析，才是大数据的价值所在。本书将详述MapReduce的经典编程模型，并深入解析其执行流程、 Shuffle过程、 Combiner和Partitioner的作用，以及其局限性。在此基础上，本书将重点介绍Spark的演进和强大之处。我们将详细讲解Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）抽象，阐述其惰性计算、容错机制和多种算子。接着，我们会深入Spark SQL的架构，解析Catalyst优化器如何将SQL查询转换为高效的Spark执行计划，以及DataFrame和Dataset的优势。对于流式计算，将全面介绍Spark Streaming和Structured Streaming，从微批处理到真正的事件驱动，揭示其背后的延迟、吞吐量和Exactly-once语义的实现。 数据仓库与数据湖： 随着数据规模的增长，如何有效地组织和管理结构化、半结构化和非结构化数据，以支持BI分析和机器学习，成为关键。本书将探讨数据仓库的经典设计模式（如星型模型、雪花模型）及其在批处理场景下的应用。同时，将重点阐述数据湖的概念、架构演进（如Hadoop生态中的Hive、HDFS，以及云原生数据湖解决方案如S3、ADLS），以及如何在其上构建统一的数据访问和治理层。我们将深入研究Schema on Read和Schema on Write的区别，讨论数据格式（如Parquet、ORC、Avro）的优劣，以及它们对查询性能和存储效率的影响。 数据处理流水线与调度： 实际的大数据应用往往涉及复杂的、多阶段的数据处理流程。本书将介绍构建健壮数据流水线的关键组件和模式。我们将详细讲解Airflow、Oozie等工作流调度系统的原理、DAG（Directed Acyclic Graph）的构建、任务依赖管理、重试机制和监控告警。通过实际案例，展示如何设计和实现端到端的数据ETL/ELT流程，确保数据处理的自动化、可靠性和可观测性。 实时数据处理与流计算平台： 在许多场景下，低延迟的数据洞察变得至关重要。本书将深入探讨Kafka等分布式消息队列的设计，理解其Topic、Partition、Broker、Producer、Consumer的工作机制，以及高吞吐量、持久化和可扩展性的实现。在此基础上，我们将详细介绍Flink等新一代流计算引擎的架构，包括其分布式快照（Checkpointing）、保存点（Savepointing）机制，以及如何实现Event Time和Processing Time的语义，并重点讲解其在状态管理、窗口计算、Watermark（水印）等方面的先进技术，为构建低延迟、高吞吐量的实时数据应用提供坚实基础。 核心算法篇：驾驭数据的智慧之光 拥有强大的架构是基础，而掌握高效的算法则是从海量数据中挖掘价值的关键。本书的算法篇将聚焦于在大数据环境中常用的、具有实际指导意义的算法。 数据清洗与预处理算法： 真实世界的数据往往是“脏”的，包含噪声、缺失值、异常值和不一致性。本书将介绍各种数据清洗技术，如缺失值填充（均值、中位数、回归预测）、异常值检测（基于统计、基于模型如Isolation Forest、LOF）、数据标准化与归一化（Min-Max Scaling、Standardization），以及数据去重、格式统一等。我们将探讨这些方法在大规模数据集上的效率和适用性。 数据挖掘与模式发现算法： 从海量数据中发现潜在的模式和关联是大数据分析的核心目标。本书将深入讲解关联规则挖掘算法，如Apriori、FP-Growth，分析它们如何在大规模数据集上高效地找出频繁项集和关联规则，并讨论其参数调优和性能瓶颈。对于聚类分析，我们将覆盖K-Means、DBSCAN等经典算法，分析它们在大数据场景下的变种和优化，以及如何评估聚类结果。 机器学习算法在分布式环境下的应用： 随着机器学习能力的普及，如何在分布式计算框架上高效地训练和部署模型成为热门话题。本书将针对一些关键的机器学习算法，探讨其在大数据平台上的实现和优化。例如，对于线性模型（如逻辑回归、线性回归），将讲解如何使用SGD（Stochastic Gradient Descent）及其变种（如Mini-batch SGD）来处理大规模数据集。对于决策树和随机森林，将介绍如何利用并行化和分布式训练策略来加速模型构建。此外，还将涉及基于Spark MLlib等库的常用算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等，并分析其在大规模数据上的性能表现和注意事项。 图计算算法： 互联网、社交网络、知识图谱等都呈现出图的结构，图计算在大数据领域具有越来越重要的地位。本书将介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并深入讲解PageRank、社区发现（如Louvain算法）、最短路径（如Dijkstra、Floyd-Warshall）等经典图算法的原理及其在大数据图计算框架（如GraphX、GraphFrames）上的实现。我们将分析这些算法在大规模图上的计算复杂度和优化方法。 近似算法与概率数据结构： 对于某些问题，精确计算的成本过高，此时近似算法和概率数据结构便能发挥巨大作用。本书将介绍一些在大数据领域常用的近似算法，例如用于频率估计的Count-Min Sketch，用于去重和集合成员判断的Bloom Filter，以及用于近似最近邻搜索（ANN）的算法。我们将解释它们的工作原理、精度与空间/时间复杂度之间的权衡，以及在实际应用中的价值。 实践与展望：从理论到落地 本书并非仅止于理论的阐述，而是强调理论与实践的结合。书中将通过大量的实际案例、代码示例和架构图，引导读者理解如何在真实的业务场景中应用所学的知识。从数据采集、存储、处理、分析到模型部署，本书将提供一套完整的思考框架和实践路径。 在内容规划上，本书将按照“是什么”（概念定义）、“为什么”（必要性和价值）、“怎么做”（技术实现和架构设计）、“如何优化”（性能调优和故障排查）的逻辑展开。每个章节都会设置“要点回顾”和“思考题”，帮助读者巩固知识，并鼓励进一步的探索。 此外，本书还将关注大数据技术的最新发展趋势，如云原生大数据架构、Serverless计算、AIoT数据处理、数据安全与隐私保护等，为读者描绘大数据技术的未来图景，激发创新思维。 《大数据日知录：架构与算法》致力于成为每一位大数据从业者案头必备的工具书，它将帮助你深入理解大数据技术栈的内在逻辑，掌握构建和优化高性能大数据系统的关键方法，并赋能你运用先进算法从海量数据中提炼出宝贵的商业洞察和技术价值。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在数据领域摸爬滚打多年的老兵来说，《大数据日知录 架构与算法》提供的视角着实让我眼前一亮。市面上探讨大数据技术栈的书籍很多，但大多侧重于某一个具体的技术点，比如分布式存储、分布式计算框架，或者是某一种机器学习算法。而这本书的独特之处在于，它将这些看似独立的元素巧妙地编织在一起，构成了一幅宏大的数据处理生态图景。我尤其欣赏书中对不同架构模式的比较分析，例如在不同场景下，为什么需要选择Hadoop，为什么需要Spark，以及它们各自的优劣势是什么。这种对比和权衡，对于工程师在实际项目中选择合适的技术栈至关重要。算法部分也并非简单的代码堆砌，而是从理论基础出发，解释了各种算法的适用范围和局限性，让我能更明智地选择和优化算法模型，而不是盲目套用。这本书就像一个经验丰富的老友，用过来人的口吻，分享了他在大数据世界中的摸索和沉淀，让我少走了不少弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据日知录 架构与算法》真是一本让我受益匪浅的宝藏。我一直对数据分析和处理有着浓厚的兴趣，但总觉得理论知识和实际操作之间隔着一层窗户纸。这本书恰好填补了我的这个空白。它没有直接抛出晦涩难懂的公式，而是从一个非常接地气的视角出发，循序渐进地引导我理解大数据背后的逻辑。我特别喜欢它对“数据生命周期”的讲解，从数据的采集、存储、处理到分析和应用，每个环节都剖析得淋漓尽致。书中举例的那些实际场景，让我能够将书中的理论与我工作中的实际问题联系起来，思考如何在现有流程中进行优化。更重要的是，它并没有停留在“是什么”的层面，而是深入到“为什么”和“怎么做”，让我真正理解了各种架构和算法的设计初衷以及它们如何协同工作。读完这本书，我感觉自己对整个大数据体系的认知都上升了一个台阶，不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个清晰、完整的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

读完《大数据日知录 架构与算法》，我感觉像是完成了一次系统性的“大数据”知识的重塑。过去，我总是在各种零散的技术文章和博客中碎片化地获取信息，而这本书则提供了一个系统性的、全局性的视角。它从宏观的架构设计，到微观的算法实现，都有着清晰的脉络。我尤其欣赏书中对“数据管道”的细致讲解，从数据源的接入，到数据清洗、转换、加载，再到最终的消费，每一个环节都得到了充分的阐释。这让我能够更好地理解，数据是如何在系统中流动和被处理的。算法部分，我也受益匪浅。书中的讲解方式，让我能够理解为什么某个算法适合解决某个问题，以及如何根据实际情况对算法进行调整和优化。更重要的是，这本书让我看到了不同技术组件之间的协同关系，理解了它们是如何共同支撑起一个庞大的大数据生态系统。这本书的价值，在于它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“为什么”以及“如何”去思考和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据日知录 架构与算法》真是让我耳目一新。它没有像很多技术书籍那样，一味地堆砌技术术语和代码片段，而是以一种非常讲故事的方式，娓娓道来。我特别喜欢书中关于“数据治理”的探讨，它让我意识到，在追求大数据能力的背后，数据的质量、安全和合规同样重要，甚至可以说是基石。作者通过案例分析，揭示了数据治理在实际项目中的挑战和重要性，让我对如何构建一个负责任的大数据体系有了更清晰的认识。而且，它对不同类型的数据存储和处理技术的演进历程进行了梳理，让我能够理解这些技术是如何一步步发展到今天的，以及未来可能的发展趋势。算法方面，作者并没有仅仅罗列各种算法，而是强调了算法的选择与业务场景的契合度，以及如何对算法进行调优以达到最佳效果。这本书让我感受到，大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式和管理哲学。

评分☆☆☆☆☆

翻开《大数据日知录 架构与算法》之前，我对大数据架构和算法的理解，就像是在一片迷雾中摸索，总是感觉抓不住核心。这本书的出现，如同拨开云雾见日出，让我豁然开朗。作者在阐述复杂概念时，总是能用生动形象的比喻，将抽象的理论具象化。比如，在解释分布式文件系统时，他用“将一本大书拆分成多个小章节，分发给不同的人去阅读和保管”来类比，一下子就让我明白了数据分块和副本的概念。在算法部分，他更是将一些复杂的统计学和数学原理，转化为易于理解的逻辑推理过程，让我不再惧怕那些看似高不可攀的公式。而且，这本书并非只关注技术细节，更强调了在大数据时代，我们应该如何思考问题，如何构建一个健壮、可扩展的数据平台。阅读过程中，我经常会停下来，反思自己在工作中遇到的类似问题，并尝试运用书中的思路去解决。它不仅是一本技术书，更是一本启迪思想的书，让我对未来的大数据发展方向有了更深刻的理解。

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还不错抽空多学习多学习多学习多学习多学习多学习

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适合快速全览大数据、分布式技术生态。

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很好

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好书，很值得阅读，推荐购买

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本书感觉还不错，讲的技术也不是很深，入门级的

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给老公买的，他说很不错啊，价格实惠

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买了不会看系列，不错

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内容覆盖得倒挺多。

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价廉物美啊