大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案

算是一本對小白友好的入門書！希望這是我這條路的起點！

這本書是大數據商用的入門級別，可以通過這本書來進行宏觀的來看大數據是如何在商業中發揮作用的，一開始我只關注機器學習人工智能，但是在商業中如何使用並不知道，通過這本書可以進行了解全貌。但是如果要細細的去了解的話，還得花時間去閱讀相關知識書籍。

本書的第一大部分概述了大數據的主要技術，包括大數據的獲取、存儲、處理，還有架構設計的基本理念，以及常用的消息和緩存機制。這一部分你會發現關於Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的簡介。對於數據處理的高級技術，本書着墨不少，但不乏對於信息檢索和數據挖掘課題的探討。例如站內搜索引擎、推薦系統、廣告系統、聚類、分類和線性迴歸等。由於商業需求尤其看重實際產出，因此第一部分的最後還會分析常見的效果和性能評估。 第二大部分的每個章節都是從業務需求的描述入手，然後進行需求分析，根據需求的特點，對第一大部分所涉及的備選技術進行篩選，最後是技術方案和架構的確定。不同的商業需求可能會使用類似的技術點。但是具體使用方式不會雷同，根據不同的數據集合、不同的應用場景和不同的進階難度，提供了反覆溫習和加深印象的機會。

電子版看一遍，看的不爽，還是花了69大洋，買本紙質書，再仔細看一遍。

商業之路爲第二篇的頭一本，建議先從本書開始再讀第二本，受益匪淺。 實用性很強，也有很強的實踐借鑑意義，提供原理的同時也有操作推薦，基本手把手教學。

這本書讀完感慨良多，本書出版時間很早了，很多概念什麼的以前都沒聽說過，畢業這些年，自己都去幹啥了，以前聽到大數據，機器學習，自己就感到恐懼，因爲未知所以恐懼。 本書前半部分講技術講知識點，後面通過一個產品的發展，講技術的作用。在大寶公司成立的時候的架構和最終的架構差異很大。沒有最好的技術方案只有最合適的技術方案。N 維問題的解決在 N+1 維的環境中解決。 功能開發的前提是需求，閉門造車，紙上談兵，也就學習交流好使，真正的開發需要對用戶故事有透徹的瞭解。 大數據概念也出來很多年了，市場上也有很多的運用，這個一定是自己以後需要惡補的地方。書中對大數據以及相關的機器學習，數據挖掘，數據分析，數據搜索等都有了介紹。但是對作爲開發的我來說，必須掌握一到兩個相關框架的使用。 本書提供了很多指導，後面的實踐就必須靠自己了。

看了一點點電子書，然後發現這效率不行，果斷買了紙質書來看，花了整整4天時間，終於翻完了，認識了很多耳熟的技術用語，對於書中的算法公式類的知識，大概過了一遍，很難形成記憶...後面的章節——根據業務需求進行產品設計和技術選型寫得很贊，果然聯繫案例講解更容易理解，分析爲什麼選擇這個技術，各個技術的優劣點等等，值得翻閱多遍的好書，如果感興趣，裏面還羅列了不少專業的書籍，贊[愛心]

以故事的形式對電子商務所需要用到的大數據等技術娓娓道來，看上去比較輕鬆有趣，雖然在專業性上不如工具類書籍，但值得稱道的每一章都有總結和推薦參考書，作者還是蠻有心的👍

涉及到的新技術很多，對於我來說，感覺特別有意思和挑戰，或許可以再整幾個項目，18年目標就從中小型企業基於大數據的分析，運營，決策入手了。

很有條理性，對於旁人初窺大數據的知識體系很有幫助。 比較遺憾的是關於深度學習和機器學習的內容非常少，應該多羅列一些。 總的來說是一本很棒的書，完善了我大數據的知識體系，謝謝作者。