大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战

实用性很强，特别是搜索、个性推荐章节，涵盖各种场景，解决方案颇有指导意义。 应该结合实际操作再细读一遍，估计更能领悟其中的原理，出彩的是有源码记录。 建议先看作者的另一本《大数据架构的商业之路》，我是看着看着，经常发现作者提及此书，才去订购，看来我是要倒着阅读了！[大兵]

最近竟然用搜索引擎解决一切问题 哈哈 感觉有点跟大数据这个名字有点出入

本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用，包括机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系统。

在生产环境中也许不存在最优秀的架构模板，而是需要根据实际业务的需求，具体情况具体分析，找到最合适的路线。

全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用，包括：机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念以及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch，Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka，Storm等系统。和前作不同之处在于，本书完全是面向技术人员，因此提供了大量详尽的实现步骤和代码分析。不过，本书在技术和商业结合方面，仍然和前作保持一致，从具体业务需求出发演变到合理的技术方案和实现，根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度，我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。

已阅毕。是一本实操性很强的技术文章，干货满满。结合大数据和近几年流行的推荐系统，搜索系统展开说明和应用，值得推荐。

个人感觉适合入门人员构建自己的知识体系

以电商为背景，案例简单生动，适合我这种大数据小白[白眼]

各种瞎编故事的大话模式，很多都是啰嗦，一个专业人员，还要靠故事来哄着学习，能专业到哪里？连基本的抽象和具象能力都没有。可能压根就不适合学习这东西。

大数据架构 电商 很细分的赛道