大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案

算是一本对小白友好的入门书！希望这是我这条路的起点！

这本书是大数据商用的入门级别，可以通过这本书来进行宏观的来看大数据是如何在商业中发挥作用的，一开始我只关注机器学习人工智能，但是在商业中如何使用并不知道，通过这本书可以进行了解全貌。但是如果要细细的去了解的话，还得花时间去阅读相关知识书籍。

本书的第一大部分概述了大数据的主要技术，包括大数据的获取、存储、处理，还有架构设计的基本理念，以及常用的消息和缓存机制。这一部分你会发现关于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的简介。对于数据处理的高级技术，本书着墨不少，但不乏对于信息检索和数据挖掘课题的探讨。例如站内搜索引擎、推荐系统、广告系统、聚类、分类和线性回归等。由于商业需求尤其看重实际产出，因此第一部分的最后还会分析常见的效果和性能评估。 第二大部分的每个章节都是从业务需求的描述入手，然后进行需求分析，根据需求的特点，对第一大部分所涉及的备选技术进行筛选，最后是技术方案和架构的确定。不同的商业需求可能会使用类似的技术点。但是具体使用方式不会雷同，根据不同的数据集合、不同的应用场景和不同的进阶难度，提供了反复温习和加深印象的机会。

电子版看一遍，看的不爽，还是花了69大洋，买本纸质书，再仔细看一遍。

商业之路为第二篇的头一本，建议先从本书开始再读第二本，受益匪浅。 实用性很强，也有很强的实践借鉴意义，提供原理的同时也有操作推荐，基本手把手教学。

这本书读完感慨良多，本书出版时间很早了，很多概念什么的以前都没听说过，毕业这些年，自己都去干啥了，以前听到大数据，机器学习，自己就感到恐惧，因为未知所以恐惧。 本书前半部分讲技术讲知识点，后面通过一个产品的发展，讲技术的作用。在大宝公司成立的时候的架构和最终的架构差异很大。没有最好的技术方案只有最合适的技术方案。N 维问题的解决在 N+1 维的环境中解决。 功能开发的前提是需求，闭门造车，纸上谈兵，也就学习交流好使，真正的开发需要对用户故事有透彻的了解。 大数据概念也出来很多年了，市场上也有很多的运用，这个一定是自己以后需要恶补的地方。书中对大数据以及相关的机器学习，数据挖掘，数据分析，数据搜索等都有了介绍。但是对作为开发的我来说，必须掌握一到两个相关框架的使用。 本书提供了很多指导，后面的实践就必须靠自己了。

看了一点点电子书，然后发现这效率不行，果断买了纸质书来看，花了整整4天时间，终于翻完了，认识了很多耳熟的技术用语，对于书中的算法公式类的知识，大概过了一遍，很难形成记忆...后面的章节——根据业务需求进行产品设计和技术选型写得很赞，果然联系案例讲解更容易理解，分析为什么选择这个技术，各个技术的优劣点等等，值得翻阅多遍的好书，如果感兴趣，里面还罗列了不少专业的书籍，赞[爱心]

以故事的形式对电子商务所需要用到的大数据等技术娓娓道来，看上去比较轻松有趣，虽然在专业性上不如工具类书籍，但值得称道的每一章都有总结和推荐参考书，作者还是蛮有心的👍

涉及到的新技术很多，对于我来说，感觉特别有意思和挑战，或许可以再整几个项目，18年目标就从中小型企业基于大数据的分析，运营，决策入手了。

很有条理性，对于旁人初窥大数据的知识体系很有帮助。 比较遗憾的是关于深度学习和机器学习的内容非常少，应该多罗列一些。 总的来说是一本很棒的书，完善了我大数据的知识体系，谢谢作者。