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[美] Bill Inmon 恩门 著

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• 数据湖
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• 数据治理
• 数据架构
• 云计算
• Hadoop
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• 数据分析
• 数据集成

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115451736

商品编码：12422050259

包装：平装

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名:数据湖架构

：49.00元

售价：34.3元,便宜14.7元,折扣70

作者: Bill Inmon 恩门

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787115451736

字数：123

页码：145

版次：1

装帧：平装

开本：小16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

众多公司花费了大量的时间和金钱获取数据，并将大量的数据保存在一个叫做数据湖的数据容器中。但是，其中又能有多少公司把数据从数据湖中取回并加以利用呢？事实上，很少有公司能把数据湖当成信息的金矿来使用。多数公司**终得到的仅仅是一个垃圾场。本书将会告诉你如何去构建一个有用的数据湖，从而让数据科学家与数据分析师能够面对业务挑战并发现新的商机。通过阅读本书，你将能够学习如何：?构建数据湖并模拟数据；?应用数据及基于文本的数据池，从而将业务价值**da化；?理解原始数据池的角色定位；?掌握使用归档数据池的时机；?利用4大核心组件：元数据、业务的整合对应，语境及元过程信息。本书的作者曾经让我们放眼于数据仓库的架构与成效，如今他又将我们带入到数据湖架构的新高度。

内容提要

随着大数据的蓬勃发展，不少机构开始将源源不断的数据流导入到一个叫“数据湖”的设备中去。数据湖架构 是“数据仓库”之父撰写的全新著作，是帮助读者认识数据湖架构，并把数据湖打造成公司资产的指导手册。数据湖架构 共15章，分别涉及数据湖简介、数据池据湖内部结构、数据池及其结构、各种类型的数据池等技术话题，目的在于讲解如何构建有用的数据湖，以便数据科学家和数据分析师能够解决商业挑战并找出新的商业机会。数据湖架构 适合数据管理者、学生、系统开发人员、架构师、程序员以及**终用户阅读。

目录

第1章　数据的湖泊　1

1.1　大数据来了　1

1.2　数据湖来了　2

1.3　“单向”的数据湖　3

1.4　小结　6

第2章　改造数据湖　7

2.1　元数据　7

2.2　整合图谱　8

2.3　数据科学家　11

2.4　通用性　12

2.5　小结　13

第3章　数据湖内部　14

3.1　模拟信号数据　15

3.2　应用程序数据　17

3.3　文本数据　18

3.4　另一个视角　20

3.5　小结　21

第4章　数据池　22

4.1　数据修整　23

4.2　初始数据池　23

4.3　模拟信号数据池　24

4.4　应用程序数据池　25

4.5　文本数据池　25

4.6　将数据直接传入数据池　26

4.7　归档数据池　26

4.8　小结　27

第5章　数据池的通用结构　28

5.1　数据池描述　29

5.2　数据池目标　30

5.3　数据池数据　30

5.4　数据池元数据　31

5.5　数据池元过程　32

5.6　数据转换标准　33

5.7　小结　34

第6章　模拟信号数据池　35

6.1　模拟信号数据问题　35

6.2　数据描述　36

6.3　捕获初始数据、转换初始数据　37

6.4　转换/调整 初始模拟信号数据　38

6.5　数据切除　40

6.6　聚类数据　41

6.7　数据关系　42

6.8　未来使用的可能性　44

6.9　异常值　45

6.10　临时性的特定分析　47

6.11　小结　47

第7章　应用程序数据池　49

7.1　数据的基因　49

7.2　数据描述　50

7.3　标准数据库格式　51

7.4　数据的基本组织　52

7.5　数据的整合　52

7.6　数据模型　53

7.6　整合的必要性　54

7.7　从一个应用指向到下一个应用　56

7.8　交并应用　57

7.9　应用程序数据池内的数据子集　58

7.10　小结　58

第8章　文本数据池　60

8.1　文本消歧　62

8.2　传入数据池的文本　62

8.3　文本消歧的输出　63

8.4　固有的复杂性　64

8.5　文本消歧的功能　66

8.6　分类与本体　66

8.7　文本与语境的价值　68

8.8　对文本追根溯源　69

8.9　消歧的机制　69

8.10　分析数据库　70

8.11　将结果可视化　71

8.12　小结　73

第9章　数据池间的对比　74

9.1　数据池的相似性　74

9.2　数据池间的差异性　75

9.3　数据终状态的关系型格式　75

9.4　技术间差异　76

9.5　数据池中数据的总预期容量　76

9.6　数据池间的数据移动　77

9.7　在多个数据池进行分析　78

9.8　使用元数据来关联不同数据池内的数据　78

9.9　假如……？　79

9.10　小结　80

第10章　利用基础架构　82

10.1　“单向”数据湖　83

10.2　改造数据湖　83

10.3　转换技术　84

10.4　一些分析问题　84

10.5　查询文本数据　87

10.6　真实的分析　88

10.7　小结　89

第11章　搜索与分析　90

11.1　供应商所散布的困惑　95

11.2　小结　96

第12章　数据池中的业务价值　97

12.1　模拟信号数据池中的业务价值　97

12.2　应用程序数据池中的业务价值　99

12.3　文本数据池中的业务价值　100

12.4　记录中的业务价值比例　101

12.5　小结　102

第13章　一些额外话题　104

13.1　高层系统级别文档　104

13.2　详细的数据池级别文档　105

13.3　什么样的数据会流入数据湖/数据池　105

13.4　分析在何处发生　107

13.5　数据的年龄　110

13.6　数据的安全　110

13.7　小结　111

第14章　分析与整合工具　112

14.1　可视化　112

14.2　搜索与修正　113

14.3　文本消歧　114

14.4　统计分析　114

14.5　**的ETL处理　115

14.6　小结　116

第15章　归档数据池　117

15.1　数据的移除标准　118

15.2　结构性改动　118

15.3　小结　119

术语表　120

参考资料　124

作者介绍

Bill Inmon是“数据仓库之父”，他著有57本书，并以9种语言在**出版。Bill近期的创举是建立了叫做“文本消歧”的技术，这项技术能以叙述性格式读取初始文本，并能够将文本置于常规的数据库中，以便使用标准的分析技术进行分析处理，从而为大数据/非结构化数据创造独特的业务价值。Bill曾被《计算机世界杂志（ComputerWorld）》评选为“历史上对计算机行业影响**da的十个人之一”。Bill住在美国科罗拉多州的堡石城（Castle Rock）。关于文本消歧的更多资料，请访问 .forestrimtech.。

文摘

序言

《数据湖架构》：洞察前沿，塑造未来 在信息爆炸的时代，数据早已成为企业决策、创新驱动的核心引擎。然而，海量、异构、高速增长的数据，却也让传统的存储与分析模式举步维艰。如何有效地汇聚、管理、加工和利用这些珍贵的数据资产，构建一个灵活、可扩展、安全可靠的数据处理平台，是当下企业面临的重大挑战。《数据湖架构》正是应运而生，它并非是对数据湖概念的简单介绍，而是一部深度剖析数据湖构建、优化与应用的实践指南，旨在为读者提供一套系统性的方法论和前沿的技术视角，引领企业踏上数据驱动的卓越之路。 本书以严谨的学术视角和丰富的实战经验为基础，系统地阐述了数据湖的本质、核心价值以及其在现代企业数据战略中的关键地位。它将带领读者深入理解数据湖与传统数据仓库、数据中台等概念的差异与联系，厘清其各自的优势与适用场景，帮助读者在纷繁的数据架构选项中做出明智的选择。本书不会止步于理论的探讨，更注重将抽象的概念转化为具体的实践指导，帮助读者构建一个既能满足当前需求，又能面向未来发展的稳健数据湖。 深度解析核心构建模块，奠定坚实基础 《数据湖架构》将数据湖的构建过程分解为一系列相互关联的核心模块，并对每一个模块进行详尽的阐述。 数据采集与接入： 数据的生命周期始于采集。本书将详细介绍各种数据采集策略，包括批量采集、实时流式采集，以及针对不同数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件、物联网设备、社交媒体、API接口等）的适配技术。读者将学习如何构建高吞吐量、低延迟的数据摄取管道，确保数据的及时性和完整性。同时，针对数据清洗、格式转换、元数据提取等前期处理环节，本书也会提供详实的指导，为后续的数据处理奠定高质量的基础。 数据存储与管理： 数据湖的核心在于其弹性、可扩展的存储能力。本书将深入探讨数据湖的存储介质选择，包括对象存储（如Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage）、分布式文件系统（如HDFS）等的优缺点，以及如何在成本、性能、持久性之间找到最佳平衡点。更重要的是，本书将重点关注数据湖的逻辑分层策略，例如原始区域（Raw Zone）、暂存区域（Staging Zone）、精炼区域（Refined Zone）或黄金区域（Gold Zone）等，以及每层数据的生命周期管理、数据版本控制、数据安全和访问控制机制。读者将学习如何构建一个结构清晰、易于管理、能够满足不同分析需求的存储体系。 数据目录与元数据管理： 数据湖之所以能够从“数据沼泽”转变为“数据宝藏”，关键在于其强大的元数据管理能力。本书将深入讲解元数据的重要性，包括技术元数据（数据结构、格式、位置、 Schema）、业务元数据（数据定义、业务含义、数据所有权、数据质量规则）和操作元数据（数据血缘、数据访问日志、性能指标）。读者将学习如何利用Apache Hive Metastore、AWS Glue Data Catalog、Azure Data Catalog等工具构建一个统一、可搜索、可发现的数据目录，确保数据的透明度和可追溯性。 数据处理与转换： 数据湖的价值最终体现在数据的处理与转换上。本书将全面介绍大数据处理框架，包括但不限于Apache Spark（用于批处理和流处理）、Apache Flink（用于低延迟流处理）、Apache Hive（用于SQL查询）等。读者将学习如何利用这些框架进行ETL/ELT（Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform）操作，实现数据的清洗、丰富、聚合、降维等复杂转换。针对不同的处理场景，本书将提供相应的优化技巧和最佳实践，帮助读者提升数据处理效率和性能。 数据安全与治理： 在享受数据湖带来的强大能力的同时，数据安全与治理显得尤为重要。《数据湖架构》将把数据安全放在核心位置，详细阐述数据的加密（静态加密与传输加密）、访问控制（基于角色的访问控制RBAC、细粒度访问控制）、数据脱敏、数据审计等关键技术。同时，本书还将深入探讨数据治理框架，包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据合规性（如GDPR、CCPA等）要求、数据所有权和责任分配，以及如何建立一套行之有效的数据治理流程，确保数据资产的安全、合规和可靠。 探索高级主题与应用场景，拓展解决方案边界 在打下坚实的基础之后，《数据湖架构》将进一步带领读者探索更高级的数据湖架构主题，并将其应用于实际业务场景。 数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse）： 随着技术的发展，数据湖和数据仓库的界限逐渐模糊。本书将深入分析“Lakehouse”这一新兴架构模式，即结合数据湖的灵活性和数据仓库的事务处理能力、Schema enforcing能力。读者将了解Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake等技术如何实现数据湖上的ACID事务、Schema演进、数据版本控制，从而为BI报表、实时分析提供更可靠的支持。 流式数据处理与实时分析： 随着物联网、用户行为日志等实时数据量的激增，实时分析能力成为企业竞争的关键。《数据湖架构》将重点介绍构建实时数据管道的技术，包括Apache Kafka、Pulsar等消息队列，以及Spark Streaming、Flink等流处理引擎的应用。读者将学习如何设计和实现端到端的流式数据处理解决方案，支持实时仪表盘、欺诈检测、推荐系统等场景。 数据虚拟化与联邦查询： 当企业数据分布在多个孤立的数据源时，数据虚拟化和联邦查询技术能够实现“无数据移动”的集成。《数据湖架构》将探讨这些技术如何提供一个统一的数据视图，允许用户在无需将数据迁移到数据湖的情况下进行跨源查询和分析，从而降低集成成本，加速数据访问。 人工智能与机器学习平台集成： 数据湖为人工智能和机器学习提供了丰富的训练数据。《数据湖架构》将重点介绍如何将数据湖与MLOps（Machine Learning Operations）平台进行集成，包括数据科学家如何方便地访问和准备训练数据，如何管理模型版本，如何部署和监控模型。本书还将探讨特征存储（Feature Store）在数据湖中的作用。 云原生数据湖架构： 随着云计算的普及，云原生数据湖架构已成为主流。《数据湖架构》将分析如何利用云服务商提供的托管服务，如AWS EMR、Azure Databricks、Google Cloud Databricks，以及托管的存储、计算、元数据服务，来构建高效、可扩展、经济的数据湖。本书还将探讨Serverless数据湖的优势和实现方式。 赋能业务价值，驱动持续创新 《数据湖架构》的最终目标是帮助读者将数据湖转化为驱动业务增长和创新的强大引擎。本书将通过丰富的案例分析，展示数据湖在不同行业和业务场景中的实际应用，例如： 客户360度画像构建： 整合多渠道客户数据，形成全面的客户视图，从而实现精准营销、个性化服务和客户流失预测。 运营效率优化： 分析生产、物流、供应链等运营数据，发现瓶颈，优化流程，降低成本，提升效率。 风险管理与合规： 对金融交易、用户行为等数据进行分析，识别潜在风险，确保业务合规性。 产品创新与研发： 利用用户反馈、市场趋势数据，指导产品设计和功能迭代，驱动产品创新。 实时决策支持： 构建实时数据仪表盘和预警系统，帮助企业管理者快速响应市场变化，做出明智的决策。 本书的语言力求清晰、严谨，避免使用晦涩的专业术语，但对于必要的概念和技术，会进行详尽的解释。大量的图表、流程图和代码示例，将帮助读者更直观地理解复杂的概念和技术细节。我们相信，《数据湖架构》将成为所有致力于构建现代数据驱动型企业的技术领导者、数据工程师、数据科学家、架构师以及业务分析师的必备参考书，助您在数据价值的挖掘之路上，行稳致远，成就非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，纯色的背景搭配一抹抽象的蓝色线条，仿佛勾勒出数据流动的脉络。我在书店里偶然翻开它，立刻被书名的“数据湖”三个字吸引住了。数据湖，这个概念对我来说既熟悉又陌生。我知道它是一种存储海量、多样化数据的方式，但具体的架构、技术实现以及它如何为企业带来价值，我一直感到模糊。我常常思考，在当今数据爆炸的时代，如何才能更有效地管理和利用这些宝贵的信息资产，而不是让它们变成难以触及的“数据沼泽”。这本书的书名直接切入了我的痛点，让我产生了强烈的阅读欲望，渴望从中找到答案。我尤其期待书中能详细阐述构建一个成功的数据湖需要考虑哪些关键因素，比如数据采集、存储、处理、治理以及安全等方面。是否会有一些实际的案例分析，帮助我理解不同行业如何应用数据湖来驱动业务增长？这本书的出现，让我看到了解决这些困惑的希望。

评分☆☆☆☆☆

我在工作中经常接触到大量来自不同源头的数据，如何有效地整合、管理和分析这些数据，一直是困扰我的一个难题。数据仓库虽然能够提供结构化的数据分析，但对于非结构化和半结构化数据的处理能力相对有限。数据湖的出现，让我看到了解决这一挑战的曙光。我希望这本书能够深入剖析数据湖的设计理念，并提供切实可行的技术方案。我特别关注书中是否会讲解如何构建一个灵活且可扩展的数据湖，以应对不断增长的数据量和多样化的数据类型。同时，我也希望书中能够提供一些关于数据治理的最佳实践，例如数据生命周期管理、数据访问控制和数据安全策略等。这本书的出现，给了我一个机会，去深入了解这个能够颠覆传统数据处理模式的技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新技术充满好奇心的技术爱好者，尤其关注那些能够解决实际业务问题的创新性方案。数据湖的概念虽然听起来很吸引人，但我一直缺乏一个系统性的学习途径，来理解其背后的原理和实现细节。我希望能通过阅读这本书，对数据湖的“是什么”、“为什么”以及“怎么做”有一个深入的了解。我非常期待书中能够用通俗易懂的语言，讲解数据湖的核心组件，例如分布式文件系统、数据处理引擎、数据目录等，并说明它们是如何协同工作的。同时，我也希望能了解到在不同业务场景下，如何设计和优化数据湖的架构，以满足特定的需求。这本书的出现，让我看到了一个全面掌握数据湖技术的可能性，我相信它会成为我学习道路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

最近公司正在考虑引入新的数据存储和分析方案，而“数据湖”正是大家讨论的焦点之一。作为团队的一员，我肩负着研究和评估新技术的重要任务。我需要了解数据湖到底能为我们带来什么，它与传统的数据仓库有什么本质区别，以及在实际落地过程中会遇到哪些挑战。这本书的出现，对于我来说无疑是一份及时雨。我非常期待它能够提供一套完整的、可操作的数据湖构建指南，从概念的普及到技术的选型，再到实施的步骤，都能够有详尽的介绍。特别是关于数据湖的安全性、合规性以及与其他系统（如机器学习平台、BI工具）的集成方面，我希望能够有深入的讲解。我需要这本书能帮助我建立起对数据湖的全面认知，从而能够自信地向管理层汇报，并推动项目的顺利进行。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据处理和分析领域的技术演进保持着高度关注，而“数据湖”这个概念近几年无疑是最热门的词汇之一。然而，市面上关于它的书籍，要么过于理论化，要么过于碎片化，很难系统性地梳理清楚。我曾尝试阅读过几篇技术文章，但它们往往只聚焦于某个具体的工具或技术，缺乏整体的架构视角。我希望这本书能够填补这一空白，为我提供一个清晰、全面的数据湖架构蓝图。我期待书中能够详细讲解不同类型的数据湖实现方式，例如基于Hadoop的、基于云存储的，以及它们各自的优缺点。此外，对于数据湖中的数据治理、元数据管理、数据质量保障等核心问题，我希望能够有深入的探讨。毕竟，一个杂乱无章的数据湖，其价值将大打折扣。这本书的书名恰好点出了核心——“架构”，这让我相信它能够从更高的层面，提供一种系统性的解决方案，帮助我构建一个健壮、可扩展且易于管理的数据湖。