大數據技術體系詳解：原理、架構與實踐

兩年後重讀了紙質版，觀感和兩年前完全不一樣。我要撤回來之前給的差評，補一個好評。當時應該是看得太匆忙了，自己慌慌張張囫圇吞棗，反而怪人書寫得不好。 這本書非常詳細地介紹了目前大數據領域的主流技術框架，提供了一個完整的鳥瞰視圖。作爲大數據入門書籍是非常好的選擇，詳略得當，350頁非常合理，沒有瞎展開，沒有瞎貼源碼來湊字數。適當地貼了一些示例程序代碼，讓人有一個初步的印象，也能快速開始。 美中不足的是漏掉了當前國內實時流處理領域事實上的標準框架—flink。不過也可以理解，畢竟是18年出的書，彼時flink才起步不久，並沒有現在這樣炙手可熱。 期待作者出第二版，跟進大數據領域的最新進展。

大數據從業者必看之書，沒有業務大邏輯，全部都是技術小邏輯。深入而透徹的把大數據技術體系講了一遍，告訴我底層的實現邏輯和可選組件。瞭解原理和架構之後，就可以根據實際業務情況“裁剪”了，看完這本書再努力實踐一下，每個人都可以是一個“好裁縫”，也都能做出美麗可愛的衣裳。

二零壹玖年讀完的第七十三本書，此刻眼睛有點痛，腦子有點亂。從宏觀上上把大數據所用到的技術都過了一遍，談不上理解有多深，但是至少對這一塊的每個環節都有一定的印象，今年稍後的時間會投入時間去更進一步學習。

先淺看了一遍，後面有時間再研讀一遍，書中整體介紹了大數據的幾個層次，以及每個層次的技術原理。

從大數據體系的總體架構入手，詳細介紹了大數據體系的各個環節。包括數據抽取，數據存儲，數據處理，資源管理和任務調度，大數據計算，機器學習等。比較詳細的介紹了每個技術環節當前走哪些主流的技術（因成書時間原因，這個稍微有點老），這些技術產生的背景，用來解決了什麼問題，自身有什麼特點，這方面的習慣技術是如何演進的。之前背八股文，想着數據傳輸爲什麼會有這麼多種格式，爲什麼會有列式存儲，背完就忘了，因爲沒有看到具體的應用場景和他們解決的痛點。看了這本書，對這些會有比較深刻得理解。除了這些，偏上層應用方面的使用沒怎麼介紹，像數倉和自動化報表等數據平臺方面的，但看過後對大數據架構還是有更加清晰的認識

粗略過了一下目錄和部分感興趣的章節，確定這本書值得一讀。如其名字所示，涉及了整個大數據技術體系，對比了大部分流行的架構，還有代碼實例，這已經比較全面，而且有一定深度。尤其在目錄中沒有看到flink，有點失望，然而在相應的章節內部看到有論述，於是放下心來。

企業級大數據技術體系 改編自工業和信息化部電信研究院《2014大數據白皮書》，由五層架構擴展爲六層，增加了資源管理與服務協調層 經過6個主要環節[插圖]，包括數據收集、數據存儲、資源管理與服務協調、計算引擎、數據分析和數據可視化 人5囸

比較系統的介紹了當前大數據技術的整體架構，從最底層的數據採集層到最上層的可視化展現，同時，簡單介紹了各個層面上用到的比較主流的技術，包括技術原理和簡單的實踐。對於想從整體架構上了解大數據技術棧的人來說，是值得一讀的好書，如果想深究各種大數據技術的細節，還需要結合相關書籍進行進一步的學習。

本書專業性較強，適合從事大數據相關工作的專業人才。對於沒有開發實踐經驗的我來說，看着着實非常喫力，好在堅持看完了。 對大數據技術框架和實踐應用有了一個較爲宏觀的認識， 起碼提起相關專業術語spark，YARN之類，不會犯傻了[偷笑]

系統性介紹了大數據的相關概念和知識點，作爲大數據入門和系統工程學習都有一定的學習意義。