大數據日知錄 架構與算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張俊林 著

圖書標籤:

• 大數據
• 架構
• 算法
• 數據分析
• 數據挖掘
• 雲計算
• 分布式係統
• 技術
• 編程
• 實戰

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121241536

版次：1

商品編碼：11540991

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： 十二五國傢重點圖書齣版規劃項目

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：404

字數：587000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　1.大數據領域技術專傢、暢銷書《這就是搜索引擎：核心技術詳解》作者張俊林全新力作，曆時3年，質量上乘
　　2.《大數據》《信息檢索導論》譯者王斌、機器學習專傢張棟、新浪微博平颱及大數據總經理劉子正、盛大文學首席數據官陳運文、CSDN/《程序員》創始人蔣濤聯袂力薦
　　3.全麵梳理大數據相關技術，從數據、算法、策略、應用和係統架構等多個維度進行剖析，包羅萬象又深入淺齣
　　4.內容全部是乾貨，緊跟技術前沿，是作者理論與實踐經驗的總結，非常值得一讀
　　5.每章後列有精選高質量論文，可以節約讀者篩選讀物的時間

內容簡介

　　大數據是當前流行的熱點概念之一，其已由技術名詞衍生到對很多行業産生顛覆性影響的社會現象，作為明確的技術發展趨勢之一，基於大數據的各種新型産品必將會對每個人的日常生活産生日益重要的影響。
　　張俊林著的這本《大數據日知錄：架構與算法》從架構與算法的角度全麵梳理瞭大數據存儲與處理的相關技術。大數據技術具有涉及的知識點異常眾多且正處於快速演進發展過程中等特點，其技術點包括底層的硬件體係結構、相關的基礎理論、大規模數據存儲係統、分布式架構設計、各種不同應用場景下的差異化係統設計思路、機器學習與數據挖掘並行算法以及層齣不窮的新架構、新係統等。本書對眾多紛繁蕪雜的相關技術文獻和係統進行瞭擇優汰劣並係統性地對相關知識分門彆類地進行整理和介紹，將大數據相關技術分為大數據基礎理論、大數據係統體係結構、大數據存儲，以及包含批處理、流式計算、交互式數據分析、圖數據庫、並行機器學習的架構與算法以及增量計算等技術分支在內的大數據處理等幾個大的方嚮。通過這種體係化的知識梳理與講解，相信對於讀者整體和係統地瞭解、吸收和掌握相關的技術有很大的幫助與促進作用。

作者簡介

　　張俊林，是技術書籍《這就是搜索引擎:核心技術詳解》的作者，目前擔任暢捷通智能平颱總監。在此之前，張俊林曾經在阿裏巴巴搜索技術中心、百度商務搜索部鳳巢廣告平颱以及新浪微博搜索部及數據係統部擔任資深技術專傢，新浪微博技術委員會成員，負責算法策略方嚮。張俊林還曾是智能信息聚閤網站“玩聚網”的聯閤創始人之一。他的研發興趣集中在：搜索技術、推薦係統、社交挖掘、自然語言處理與大數據算法架構等方麵，並在以上領域有多年工業界實踐經驗。張俊林本科畢業於天津大學管理學院，1999年至2004年在中科院軟件所直接攻讀博士學位，研究方嚮是信息檢索理論與自然語言處理，就學期間曾在ACL/COLING/IJCNLP等國際會議發錶多篇學術論文，另外，他在此期間領導設計的搜索係統曾在美國國防部DARPA主持的TREC第二屆高精度檢索係統評測中在17隻國際高水平研究團隊激烈競爭中勝齣並取得綜閤排名前列的優異成績。

內頁插圖

精彩書評

　　我和俊林接觸不多但神交已久，幾年前我看過他一本搜索方麵的技術書籍，覺得寫得相當不錯，從此俊林的書都是必然要收藏的。看瞭這本書，感覺和上一本一樣齣色。和其他介紹大數據技術的書相比，這本書的涉及麵相當廣，覆蓋瞭當前大數據技術（分布式計算、大規模文件係統、NoSQL數據庫、常用數據結構和算法、批處理和流式計算、圖數據庫、分布式機器學習等）的方方麵麵。實在且實用，我想是這本書的特點，誠摯推薦對大數據技術感興趣的讀者閱讀。
　　——王斌
　　中國科學院信息工程研究所研究員、博士生導師，《大數據》《信息檢索導論》譯者

　　本書區彆於市場上已有的眾多大數據概念類書籍，重點講述瞭解決大數據問題的算法與架構，全書邏輯清晰，重點突齣，講述復雜算法時圖文並茂，可以看齣作者將實際工作經驗結閤理論，在本書上花瞭很多心血，相信能幫助從事大數據工作的所有工程技術人員。
　　——張棟
　　原百度科學傢，鳳巢係統架構師；原Google研究員，機器學習專傢

　　此書內容跨度很大，可稱為大數據領域“從入門到精通”的教科書，非常全麵且係統化。人人都在談論大數據，但事實上並沒有人告訴大傢大數據到底是什麼、涵蓋哪些方麵，而此書可以給齣答案。
　　——劉子正
　　新浪微博平颱及大數據總經理

　　這是一本大數據技術的百科全書——從大數據的存儲結構、內容管理，講到集群任務調度、分布式數據通信、流行的各類新式數據庫的介紹，還有基於機器學習技術的大數據實現以及大數據挖掘應用範例等內容，既包羅萬象，又深入淺齣。俊林的這本心血之作，是大數據研發人員絕好的技術嚮導。
　　——陳運文
　　盛大文學首席數據官

　　大數據已成為上到國傢領導人，下到媒體會議必談話題，但大數據的應用時代纔剛剛開始，各大互聯網公司都奇缺熟悉Hadoop、分布式係統開發和數據分析挖掘的人纔，張俊林這本書全麵展示瞭大數據相關的技術，理論算法和實踐，有廣度有深度，對於希望掌握大數據技術的開發者是必備利器。
　　——蔣濤
　　CSDN總裁、《程序員》雜誌創始人

目錄

第0 章 當談論大數據時我們在談什麼 1
0.1 大數據是什麼2
0.2 大數據之翼：技術範型轉換.4
0.3 大數據商業煉金術6
0.4 “大數據”在路上.7
第1 章 數據分片與路由 9
1.1 抽象模型.10
1.2 哈希分片（HashPartition） 11
1.2.1 RoundRobin11
1.2.2 虛擬桶（VirtualBuckets） 12
1.2.3 一緻性哈希（ConsistentHashing） .13
1.3 範圍分片（RangePartition） 18
參考文獻19
第2 章 數據復製與一緻性20
2.1 基本原則與設計理念21
2.1.1 原教旨CAP 主義21
2.1.2 CAP 重裝上陣（CAPReloaded）.23
2.1.3 ACID 原則.24
2.1.4 BASE 原則.24
2.1.5 CAP/ACID/BASE三者的關係.25
2.1.6 冪等性（Idempotent）26
2.2 一緻性模型分類.26
2.2.1 強一緻性27
2.2.2 最終一緻性28
2.2.3 因果一緻性.28
2.2.4 “讀你所寫”一緻性29
2.2.5 會話一緻性29
2.2.6 單調讀一緻性30
2.2.7 單調寫一緻性.30
2.3 副本更新策略.30
2.3.1 同時更新30
2.3.2 主從式更新.31
2.3.3 任意節點更新32
2.4 一緻性協議.32
2.4.1 兩階段提交協議（Two-PhraseCommit，2PC）33
2.4.2 嚮量時鍾（VectorClock） 38
2.4.3 RWN 協議.40
2.4.4 Paxos 協議.42
2.4.5 Raft 協議.45
參考文獻49
第3 章 大數據常用的算法與數據結構51
3.1 布隆過濾器（BloomFilter） 51
3.1.1 基本原理.52
3.1.2 誤判率及相關計算52
3.1.3 改進：計數BloomFilter53
3.1.4 應用54
3.2SkipList55
3.3 LSM 樹58
3.4 Merkle 哈希樹（MerkleHash Tree） .62
3.4.1 Merkle 樹基本原理62
3.4.2 Dynamo 中的應用.63
3.4.3 比特幣中的應用63
3.5 Snappy 與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 應用：SILT 存儲係統.68
參考文獻.70
第4 章 集群資源管理與調度.71
4.1 資源管理抽象模型.72
4.1.1 概念模型72
4.1.2 通用架構.73
4.2 調度係統設計的基本問題.74
4.2.1 資源異質性與工作負載異質性74
4.2.2 數據局部性（DataLocality） 75
4.2.3 搶占式調度與非搶占式調度.75
4.2.4 資源分配粒度（AllocationGranularity） .76
4.2.5 餓死（Starvation）與死鎖（Dead Lock）問題.76
4.2.6 資源隔離方法77
4.3 資源管理與調度係統範型.77
4.3.1 集中式調度器（MonolithicScheduler）.78
4.3.2 兩級調度器（Two-LevelScheduler） .79
4.3.3 狀態共享調度器（Shared-StateScheduler） 79
4.4 資源調度策略.81
4.4.1 FIFO 調度策略81
4.4.2 公平調度器（FairScheduler）81
4.4.3 能力調度器（CapacityScheduler） 82
4.4.4 延遲調度策略（DelayScheduling）82
4.4.5 主資源公平調度策略（DominantResource Fair Scheduling）.82
4.5 Mesos.84
4.6YARN87
參考文獻90
第5 章 分布式協調係統.91
5.1 Chubby 鎖服務.92
5.1.1 係統架構93
5.1.2 數據模型94
5.1.3 會話與KeepAlive 機製.95
5.1.4 客戶端緩存.95
5.2 ZooKeeper96
5.2.1 體係結構.96
5.2.2 數據模型（DataModel） .97
5.2.3 API.98
5.2.4 ZooKeeper 的典型應用場景98
5.2.5 ZooKeeper 的實際應用.103
參考文獻.104
第6 章 分布式通信106
6.1 序列化與遠程過程調用框架107
6.1.1 ProtocolBuffer 與Thrift .108
6.1.2Avro.109
6.2 消息隊列.110
6.2.1 常見的消息隊列係統110
6.2.2 Kafka.111
6.3 應用層多播通信（Application-LevelMulti-Broadcast）114
6.3.1 概述.114
6.3.2 Gossip 協議.115
參考文獻118
第7 章 數據通道.120
7.1 Log 數據收集.120
7.1.1Chukwa121
7.1.2Scribe122
7.2 數據總綫123
7.2.1Databus125
7.2.2 Wormhole.127
7.3 數據導入/導齣.128
參考文獻.129
第8 章 分布式文件係統131
8.1 Google 文件係統（GFS） .132
8.1.1 GFS 設計原則.132
8.1.2 GFS 整體架構133
8.1.3 GFS 主控服務器134
8.1.4 係統交互行為.136
8.1.5 Colossus137
8.2 HDFS138
8.2.1 HDFS 整體架構.139
8.2.2 HA 方案140
8.2.3 NameNode 聯盟143
8.3 HayStack 存儲係統145
8.3.1 HayStack 整體架構.146
8.3.2 目錄服務147
8.3.3 HayStack 緩存.148
8.3.4 HayStack 存儲係統的實現.148
8.4 文件存儲布局.150
8.4.1 行式存儲151
8.4.2 列式存儲.151
8.4.3 混閤式存儲156
8.5 糾刪碼（ErasureCode）.158
8.5.1 Reed-Solomon 編碼.159
8.5.2 LRC 編碼.164
8.5.3 HDFS-RAID 架構.166
參考文獻.166
第9 章 內存KV 數據庫.168
9.1 RAMCloud169
9.1.1 RAMCloud 整體架構169
9.1.2 數據副本管理與數據恢復170
9.2Redis172
9.3 MemBase.173
參考文獻175

前言/序言

　　像移動互聯網、O2O、可穿戴設備等概念一樣，“大數據”從甫一提齣到颶風般席捲並風靡全球，從最初的技術名詞到形成滲透到各行各業的社會現象，所耗時間僅幾年而已，其興也勃焉。
　　那麼，大數據是否會像很多曾經火熱現在已難覓蹤跡的流行概念一樣，將來某日，人們靜心抬眼，發現風已去而水波不興，徒留夕陽下波光粼粼的漣漪，讓人不禁哀嘆其亡也忽焉？
　　本書的背景
　　目前看仿佛有此跡象，當一個概念火爆到從街頭隨便抓一個路人，他都能跟你滔滔不絕地侃侃而談；當一個新名詞鋪天蓋地而來，讓你熟悉到再見一次就要吐的程度，這些確實是典型的泡沫將破的徵兆。目前業已齣現越來越多的質疑聲音，在這種狂熱的氛圍下，理性的質疑是最難能可貴的，畢竟大數據歸根結底是少數派的遊戲，而現狀好像是人人都處於大數據進行時的狀態，這讓其看上去顯得不甚理性。
　　但是，從社會發展趨勢的角度，很明顯大數據會是目前肉眼可及的視野範圍裏能看到的最大趨勢之一。從傳統IT業到互聯網、互聯網到移動互聯網，從以智能手機和Pad為主要終端載體的移動互聯網到可穿戴設備的移動互聯網，然後再到萬物互聯的物聯網，這一定是不可違抗的發展規律和前進方嚮。伴隨著這個趨勢必然有越來越多、形態越來越豐富的超量數據不斷産生，而大數據明顯是由此衍生齣來的明確且必然的發展趨勢。
　　所以，歸根結底，大數據概念是個短期內炒得過熱，但是從長期來看炒得不足的領域。再過十年如果迴望現在，也許會發現：我們今天正在巍峨群山的山腳徘徊，試圖找齣一條通往山頂的羊腸小道，如此而已。我們當然不能盲目跟風不斷追逐切換熱點，但是忽視趨勢的力量同樣也不是一個理性的選擇。
　　本書的內容
　　以上所述是本書誕生的大背景，目前市麵上陸陸續續已經有不少講大數據的書，有麵嚮大眾的概念普及類圖書，也有講解大數據技術的書，本書屬於第二類，專注於大數據處理有關的架構與算法，我相信這是一本比較全麵地分門彆類梳理大數據技術的書籍。從大約2010年年底起我開始關注並收集整理這方麵的技術資料，當然那時還沒有聽說過大數據的概念，現在的所謂大數據已經是後來的事情瞭，最初引起我關注的是NoSQL相關的技術，尤其是Google和亞馬遜的一係列相關工作，當時隱約地覺得這是一種新的技術發展趨勢，甚至是一次技術範型的大轉換，所以逐步開始投入越來越多的精力到其中，這包括將相關技術資料分門彆類地進行收集、閱讀和整理，利用業餘時間開始一章一節地慢慢寫本書，以及在實際工作中盡可能地應用這些技術和係統等若乾方麵。
　　本書的寫作
　　斷斷續續完成本書花瞭大約3年左右的時間，和最初預估的時間還是比較吻閤的，這一方麵是由於我可投入的時間本身就不多，但是還是希望能夠寫齣一本高質量的技術書籍，所以不得不慢工齣細活；另外一方麵是由於大數據處理作為一個新領域，其涉及的方方麵麵的技術點實在太多，而且正處於快速的發展過程中。這個領域是我接觸過的領域中知識涵蓋麵最廣的，從底層的硬件開始，到涉及基礎理論、大規模數據存儲係統、分布式架構設計、各種不同適用場景下的差異化係統設計思路、機器學習與數據挖掘並行算法、層齣不窮的新架構和新係統等，說無所不包有些誇張但是所需掌握知識點之多確實是很少見的。而且因為其處於快速發展的過程當中，所以各種技術紛繁蕪雜，並無一個成熟的知識分類體係可供參考，需要不斷梳理相關知識點之間的相互區彆和聯係並進行分門彆類，如何將紛雜多樣的技術梳理成清晰閤理的章節內容曾讓我頭疼不已，當然發展到目前，整個大數據技術體係脈絡已經日漸明晰，我相信參考本書目錄可以清晰地發現這一點。另外一個阻礙是可參考的資料和係統多而雜，且質量良莠不齊，需要從中汰劣餘優，盡可能選齣有代錶性及有發展潛力的理論、方案和係統，這也是很耗費精力的過程，盡管本書每章後隻列齣瞭很少一部分參考資料，但是實際參考的文獻與係統要數倍於此，隻列齣精華部分是為瞭節省讀者選擇高質量文獻的過程。
　　十幾年前當我還在中國科學院讀書的時候，就對互聯網的蓬勃發展及其對生活和工作各方麵的影響感慨不已，當時最直觀的感受是最新的國際會議論文很容易獲得，往往是會議一開完就能從網上下載到感興趣的文獻，有時候會議沒開有些作者就把論文先放在網上供人參考。覺得有瞭互聯網這麼強大的全球範圍信息便捷分享工具，盡管當時國內科研水平不算高，在最好的國際頂級會議發錶論文還是較難的事情，但是隨著互聯網的普及，科研水準應該能夠獲得極為快速長足的發展，因為從追蹤最新技術進展的角度看大傢的起跑綫是一樣的，而中國人多的優勢慢慢應該能夠發揮齣來，事實上也是如此，最近幾年各種國際頂級會議中，國人發錶的論文比例越來越高可以證明這一點，而很明顯這個趨勢還會進一步加快。之所以提這個，是因為大數據相關技術研發道理其實也是一樣的，盡管目前國內在這方麵的實力和國外相比還有很大的差距，優秀的係統和技術方案往往都是Google、亞馬遜、Facebook、Linkedin等這些國際知名互聯網公司提齣的，國內工業界的技術水準大部分還僅僅停留在能把開源的大數據係統應用起來解決手頭碰到的問題這個階段，但是我相信在不遠的將來，國內會逐步湧現齣具有國際水準的大數據係統與解決方案，其中的道理與上麵所舉的學術進步的例子是一樣的。目前大部分優秀係統是開源的，相關技術文獻也很容易找到，作為有進取心的技術人員，現在所缺乏的不是沒有可參考的學習資料，相反是資料太多良莠不齊反而讓很多人無所適從，不知該如何下手。國內的技術人員隻要肯下功夫、會下功夫，有好的職業發展環境和高的自我期許及技術理想，假以時日，越來越多的世界級水準的大數據處理係統齣自國人之手是完全可以預料的，我期望本書對於這些技術人員在全麵瞭解吸收並掌握大數據處理的優秀技術過程中，能貢獻綿薄之力。瀋利也參與瞭本書的部分編寫工作。
　　張俊林
　　2014年3月

《大數據日知錄：架構與算法》是一本專注於探討大數據技術核心的實踐指南，它並非簡單羅列概念，而是深入挖掘在大數據處理的各個環節中，如何構建高效、可擴展的係統架構，以及掌握並運用關鍵算法來解決實際問題。本書旨在為從事大數據開發、架構設計、數據科學等領域的專業人士提供一份全麵而深入的參考。 核心架構篇：構建堅實的大數據基石 在數據爆炸式增長的今天，如何高效、穩定地存儲、管理和處理海量數據，是構建任何大數據解決方案的首要挑戰。本書的架構篇將帶領讀者係統地理解和掌握構建大數據係統的核心要素。 分布式存儲係統： 傳統單機存儲早已無法滿足需求，本書將深入剖析如HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件係統的設計理念、工作原理、容錯機製和性能優化策略。我們將探討其數據分塊、副本機製、 Namenode與Datanode的協同工作模式，以及如何通過配置和調優來提升吞吐量和降低延遲。此外，還會涉及NoSQL數據庫（如HBase、Cassandra、MongoDB）的架構演進，分析它們的CAP理論權衡、數據模型差異、一緻性模型以及在不同應用場景下的選擇依據，幫助讀者理解如何根據業務需求選擇最適閤的分布式存儲方案。 分布式計算框架： 數據存儲隻是第一步，如何快速有效地對這些數據進行計算和分析，纔是大數據的價值所在。本書將詳述MapReduce的經典編程模型，並深入解析其執行流程、 Shuffle過程、 Combiner和Partitioner的作用，以及其局限性。在此基礎上，本書將重點介紹Spark的演進和強大之處。我們將詳細講解Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）抽象，闡述其惰性計算、容錯機製和多種算子。接著，我們會深入Spark SQL的架構，解析Catalyst優化器如何將SQL查詢轉換為高效的Spark執行計劃，以及DataFrame和Dataset的優勢。對於流式計算，將全麵介紹Spark Streaming和Structured Streaming，從微批處理到真正的事件驅動，揭示其背後的延遲、吞吐量和Exactly-once語義的實現。 數據倉庫與數據湖： 隨著數據規模的增長，如何有效地組織和管理結構化、半結構化和非結構化數據，以支持BI分析和機器學習，成為關鍵。本書將探討數據倉庫的經典設計模式（如星型模型、雪花模型）及其在批處理場景下的應用。同時，將重點闡述數據湖的概念、架構演進（如Hadoop生態中的Hive、HDFS，以及雲原生數據湖解決方案如S3、ADLS），以及如何在其上構建統一的數據訪問和治理層。我們將深入研究Schema on Read和Schema on Write的區彆，討論數據格式（如Parquet、ORC、Avro）的優劣，以及它們對查詢性能和存儲效率的影響。 數據處理流水綫與調度： 實際的大數據應用往往涉及復雜的、多階段的數據處理流程。本書將介紹構建健壯數據流水綫的關鍵組件和模式。我們將詳細講解Airflow、Oozie等工作流調度係統的原理、DAG（Directed Acyclic Graph）的構建、任務依賴管理、重試機製和監控告警。通過實際案例，展示如何設計和實現端到端的數據ETL/ELT流程，確保數據處理的自動化、可靠性和可觀測性。 實時數據處理與流計算平颱： 在許多場景下，低延遲的數據洞察變得至關重要。本書將深入探討Kafka等分布式消息隊列的設計，理解其Topic、Partition、Broker、Producer、Consumer的工作機製，以及高吞吐量、持久化和可擴展性的實現。在此基礎上，我們將詳細介紹Flink等新一代流計算引擎的架構，包括其分布式快照（Checkpointing）、保存點（Savepointing）機製，以及如何實現Event Time和Processing Time的語義，並重點講解其在狀態管理、窗口計算、Watermark（水印）等方麵的先進技術，為構建低延遲、高吞吐量的實時數據應用提供堅實基礎。 核心算法篇：駕馭數據的智慧之光 擁有強大的架構是基礎，而掌握高效的算法則是從海量數據中挖掘價值的關鍵。本書的算法篇將聚焦於在大數據環境中常用的、具有實際指導意義的算法。 數據清洗與預處理算法： 真實世界的數據往往是“髒”的，包含噪聲、缺失值、異常值和不一緻性。本書將介紹各種數據清洗技術，如缺失值填充（均值、中位數、迴歸預測）、異常值檢測（基於統計、基於模型如Isolation Forest、LOF）、數據標準化與歸一化（Min-Max Scaling、Standardization），以及數據去重、格式統一等。我們將探討這些方法在大規模數據集上的效率和適用性。 數據挖掘與模式發現算法： 從海量數據中發現潛在的模式和關聯是大數據分析的核心目標。本書將深入講解關聯規則挖掘算法，如Apriori、FP-Growth，分析它們如何在大規模數據集上高效地找齣頻繁項集和關聯規則，並討論其參數調優和性能瓶頸。對於聚類分析，我們將覆蓋K-Means、DBSCAN等經典算法，分析它們在大數據場景下的變種和優化，以及如何評估聚類結果。 機器學習算法在分布式環境下的應用： 隨著機器學習能力的普及，如何在分布式計算框架上高效地訓練和部署模型成為熱門話題。本書將針對一些關鍵的機器學習算法，探討其在大數據平颱上的實現和優化。例如，對於綫性模型（如邏輯迴歸、綫性迴歸），將講解如何使用SGD（Stochastic Gradient Descent）及其變種（如Mini-batch SGD）來處理大規模數據集。對於決策樹和隨機森林，將介紹如何利用並行化和分布式訓練策略來加速模型構建。此外，還將涉及基於Spark MLlib等庫的常用算法，如支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）等，並分析其在大規模數據上的性能錶現和注意事項。 圖計算算法： 互聯網、社交網絡、知識圖譜等都呈現齣圖的結構，圖計算在大數據領域具有越來越重要的地位。本書將介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），並深入講解PageRank、社區發現（如Louvain算法）、最短路徑（如Dijkstra、Floyd-Warshall）等經典圖算法的原理及其在大數據圖計算框架（如GraphX、GraphFrames）上的實現。我們將分析這些算法在大規模圖上的計算復雜度和優化方法。 近似算法與概率數據結構： 對於某些問題，精確計算的成本過高，此時近似算法和概率數據結構便能發揮巨大作用。本書將介紹一些在大數據領域常用的近似算法，例如用於頻率估計的Count-Min Sketch，用於去重和集閤成員判斷的Bloom Filter，以及用於近似最近鄰搜索（ANN）的算法。我們將解釋它們的工作原理、精度與空間/時間復雜度之間的權衡，以及在實際應用中的價值。 實踐與展望：從理論到落地 本書並非僅止於理論的闡述，而是強調理論與實踐的結閤。書中將通過大量的實際案例、代碼示例和架構圖，引導讀者理解如何在真實的業務場景中應用所學的知識。從數據采集、存儲、處理、分析到模型部署，本書將提供一套完整的思考框架和實踐路徑。 在內容規劃上，本書將按照“是什麼”（概念定義）、“為什麼”（必要性和價值）、“怎麼做”（技術實現和架構設計）、“如何優化”（性能調優和故障排查）的邏輯展開。每個章節都會設置“要點迴顧”和“思考題”，幫助讀者鞏固知識，並鼓勵進一步的探索。 此外，本書還將關注大數據技術的最新發展趨勢，如雲原生大數據架構、Serverless計算、AIoT數據處理、數據安全與隱私保護等，為讀者描繪大數據技術的未來圖景，激發創新思維。 《大數據日知錄：架構與算法》緻力於成為每一位大數據從業者案頭必備的工具書，它將幫助你深入理解大數據技術棧的內在邏輯，掌握構建和優化高性能大數據係統的關鍵方法，並賦能你運用先進算法從海量數據中提煉齣寶貴的商業洞察和技術價值。

評分☆☆☆☆☆

翻開《大數據日知錄 架構與算法》之前，我對大數據架構和算法的理解，就像是在一片迷霧中摸索，總是感覺抓不住核心。這本書的齣現，如同撥開雲霧見日齣，讓我豁然開朗。作者在闡述復雜概念時，總是能用生動形象的比喻，將抽象的理論具象化。比如，在解釋分布式文件係統時，他用“將一本大書拆分成多個小章節，分發給不同的人去閱讀和保管”來類比，一下子就讓我明白瞭數據分塊和副本的概念。在算法部分，他更是將一些復雜的統計學和數學原理，轉化為易於理解的邏輯推理過程，讓我不再懼怕那些看似高不可攀的公式。而且，這本書並非隻關注技術細節，更強調瞭在大數據時代，我們應該如何思考問題，如何構建一個健壯、可擴展的數據平颱。閱讀過程中，我經常會停下來，反思自己在工作中遇到的類似問題，並嘗試運用書中的思路去解決。它不僅是一本技術書，更是一本啓迪思想的書，讓我對未來的大數據發展方嚮有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在數據領域摸爬滾打多年的老兵來說，《大數據日知錄 架構與算法》提供的視角著實讓我眼前一亮。市麵上探討大數據技術棧的書籍很多，但大多側重於某一個具體的技術點，比如分布式存儲、分布式計算框架，或者是某一種機器學習算法。而這本書的獨特之處在於，它將這些看似獨立的元素巧妙地編織在一起，構成瞭一幅宏大的數據處理生態圖景。我尤其欣賞書中對不同架構模式的比較分析，例如在不同場景下，為什麼需要選擇Hadoop，為什麼需要Spark，以及它們各自的優劣勢是什麼。這種對比和權衡，對於工程師在實際項目中選擇閤適的技術棧至關重要。算法部分也並非簡單的代碼堆砌，而是從理論基礎齣發，解釋瞭各種算法的適用範圍和局限性，讓我能更明智地選擇和優化算法模型，而不是盲目套用。這本書就像一個經驗豐富的老友，用過來人的口吻，分享瞭他在大數據世界中的摸索和沉澱，讓我少走瞭不少彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據日知錄 架構與算法》真是一本讓我受益匪淺的寶藏。我一直對數據分析和處理有著濃厚的興趣，但總覺得理論知識和實際操作之間隔著一層窗戶紙。這本書恰好填補瞭我的這個空白。它沒有直接拋齣晦澀難懂的公式，而是從一個非常接地氣的視角齣發，循序漸進地引導我理解大數據背後的邏輯。我特彆喜歡它對“數據生命周期”的講解，從數據的采集、存儲、處理到分析和應用，每個環節都剖析得淋灕盡緻。書中舉例的那些實際場景，讓我能夠將書中的理論與我工作中的實際問題聯係起來，思考如何在現有流程中進行優化。更重要的是，它並沒有停留在“是什麼”的層麵，而是深入到“為什麼”和“怎麼做”，讓我真正理解瞭各種架構和算法的設計初衷以及它們如何協同工作。讀完這本書，我感覺自己對整個大數據體係的認知都上升瞭一個颱階，不再是零散的知識點堆砌，而是形成瞭一個清晰、完整的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

讀完《大數據日知錄 架構與算法》，我感覺像是完成瞭一次係統性的“大數據”知識的重塑。過去，我總是在各種零散的技術文章和博客中碎片化地獲取信息，而這本書則提供瞭一個係統性的、全局性的視角。它從宏觀的架構設計，到微觀的算法實現，都有著清晰的脈絡。我尤其欣賞書中對“數據管道”的細緻講解，從數據源的接入，到數據清洗、轉換、加載，再到最終的消費，每一個環節都得到瞭充分的闡釋。這讓我能夠更好地理解，數據是如何在係統中流動和被處理的。算法部分，我也受益匪淺。書中的講解方式，讓我能夠理解為什麼某個算法適閤解決某個問題，以及如何根據實際情況對算法進行調整和優化。更重要的是，這本書讓我看到瞭不同技術組件之間的協同關係，理解瞭它們是如何共同支撐起一個龐大的大數據生態係統。這本書的價值，在於它不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“為什麼”以及“如何”去思考和實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據日知錄 架構與算法》真是讓我耳目一新。它沒有像很多技術書籍那樣，一味地堆砌技術術語和代碼片段，而是以一種非常講故事的方式，娓娓道來。我特彆喜歡書中關於“數據治理”的探討，它讓我意識到，在追求大數據能力的背後，數據的質量、安全和閤規同樣重要，甚至可以說是基石。作者通過案例分析，揭示瞭數據治理在實際項目中的挑戰和重要性，讓我對如何構建一個負責任的大數據體係有瞭更清晰的認識。而且，它對不同類型的數據存儲和處理技術的演進曆程進行瞭梳理，讓我能夠理解這些技術是如何一步步發展到今天的，以及未來可能的發展趨勢。算法方麵，作者並沒有僅僅羅列各種算法，而是強調瞭算法的選擇與業務場景的契閤度，以及如何對算法進行調優以達到最佳效果。這本書讓我感受到，大數據不僅僅是技術，更是一種思維方式和管理哲學。

評分☆☆☆☆☆

不推薦買，英文注釋居然用花體！瞎瞭我的狗眼。內容一般，東西雜有多

評分☆☆☆☆☆

基礎的好書籍

評分☆☆☆☆☆

好書，值得購買，強烈推薦

評分☆☆☆☆☆

一如既往的好，一如既往的好

評分☆☆☆☆☆

京東速度很快，東西也很不錯

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經典書籍

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，還沒開始看

評分☆☆☆☆☆

spark技術研究一下

評分☆☆☆☆☆

這本書是《Elasticsearch服務器開發（第2版）》的第一版，看到這本書的就韆萬彆買瞭。名字不一樣，齣版社不一樣，齣版時間前後就差瞭兩個月，真是坑爹。