大数据架构详解

Posted 2021-04-26 一个黑客创业者

大数据架构详解是一本大数据深度学习书籍，书本全名叫做大数据架构详解:从数据获取到深度学习，由华为大数据服务首席规划师朱洁和罗华霖两人共同编著。本书内容丰富翔实，主要围绕着一个通用技术栈来组织章节，主要聚焦大数据平台的一些知识。作者详细介绍了数据获取（探针、爬虫、日志采集等）、流处理(流式数据处理引擎、storm、spark streaming等)、批处理、机器学习（bsp并行计算模型、人工智能、机器学习等）、技术存储（存储硬件、存储指标、raid技术）等各种技术，从而帮助读者更好的了解大数据。

《大数据架构详解》从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界*新产品，以及学术界*新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。总的来说，本书围绕一个通用技术栈来组织章节，主要聚焦大数据平台的一些知识。主要分为三部分。
第一部分：第1～3章，主要讲述大数据的本质、运营商大数据的架构和一些基本的业务知识。
第1章：阐述大数据的本质和面临的挑战。
第2章：概述大数据架构及背后的驱动因素，以及未来发展的趋势。
第3章：介绍运营商领域的业务，让读者对大数据能做什么有一个直观的感受。
第二部分：第4～11章，围绕大数据平台技术栈来阐述数据获取、处理、分析和应用平台涉及的技术。
第4章：介绍数据获取涉及的探针、爬虫、日志采集、数据分发中间件等技术。
第5章：介绍流式数据处理引擎、CEP、流式应用。
第6章：介绍交互式分析技术、MPP DB、热门的SQL on Hadoop技术。
第7章：介绍批处理技术、Spark，以及大规模机器学习的BSP技术等。
第8章：探讨机器学习、深度学习相关技术。
第9章：统一资源管理是趋势，本章介绍资源管理的核心技术和算法。
第10章：存储是基础，本章介绍存储的关键技术。
第11章：探讨大数据技术怎么云化，以及关键技术是什么。
第三部分：第12章，技术和文化息息相关，技术影响文化，文化影响技术。
第12章：介绍大数据开发文化、开源、DevOps，探讨理念和文化对技术的冲击。

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