基本信息
编辑推荐
这是一个数据信息时代，每分每秒都在产生数不尽的数据。这些数据如何获取，有什么用途，如何与前沿的深度学习、机器学习等相结合，如何为我们所用，尽在本书中。
内容简介
书籍
计算机书籍
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》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，结合生动的业界最新产品，以及学术界最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。
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》内容深入浅出，技术结合实践，从实践中理解架构和技术的本质，适合大数据技术领域的从业人员如架构师、工程师、产品经理等，以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读。
计算机书籍
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》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，结合生动的业界最新产品，以及学术界最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。
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》内容深入浅出，技术结合实践，从实践中理解架构和技术的本质，适合大数据技术领域的从业人员如架构师、工程师、产品经理等，以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读。
作译者
朱洁,2008年加入华为，具有8年大数据研发管理经验，现任华为大数据服务首席规划师。专注于大数据服务平台建设、规划和实践应用，同时参与多项企业级大数据项目解决方案的规划、设计和实施工作，在深化大数据行业落地方面有诸多实践经验，对解读大数据垂直行业的技术创新与开发有诸多独到的见解和心得。
罗华霖,2002年加入华为，华为大数据首席规划师，主导完成华为大数据平台DataSight和华为电信大数据解决方案SmartCare技术规划和架构设计，支持电信运营商数字化战略转型，完成浙江移动、上海联通、沙特STC等200+电信大数据解决方案项目落地。曾任华为软交换首席设计师，华为大型电信大数据解决方案SmartCare首席架构师。
罗华霖,2002年加入华为，华为大数据首席规划师，主导完成华为大数据平台DataSight和华为电信大数据解决方案SmartCare技术规划和架构设计，支持电信运营商数字化战略转型，完成浙江移动、上海联通、沙特STC等200+电信大数据解决方案项目落地。曾任华为软交换首席设计师，华为大型电信大数据解决方案SmartCare首席架构师。
目录
第一部分 大数据的本质
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.1.3 大数据与BI 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.1 成本挑战 6
1.3.2 实时性挑战 6
1.3.3 安全挑战 6
1.4 小结 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
2.4 小结 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM（运维质量管理） 9
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.1.3 大数据与BI 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.1 成本挑战 6
1.3.2 实时性挑战 6
1.3.3 安全挑战 6
1.4 小结 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
2.4 小结 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM（运维质量管理） 9
前言
大数据这几年真的很火，于是有越来越多的人开始学习大数据技术。很多人会误以为大数据是一门技术，其实不然，大数据更多的是一门市场宣传语言，也可以理解为一种思考方式。从技术角度来看，大数据是一系列技术的组合，所以真正全面掌握大数据技术也是一件很困难的事情。编写这本书的初衷就是总结这些年的工作和学习经验，希望可以分享给更多人，同时对自己而言也是一个提高、总结和升华的过程。
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。
由于编者水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请谅解。
最后以乔布斯的经典名句结尾：Stay hungry，Stay foolish。
朱 洁
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。
由于编者水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请谅解。
最后以乔布斯的经典名句结尾：Stay hungry，Stay foolish。
朱 洁
