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内容简介

许多公司会在大数据项目的实施细节上下很多功夫，例如研究分布式处理引擎和数据分析算法。这并没有错，但不要因为一棵树而错过整片森林。本书将为你打开更广阔的视野，展示如何从大数据项目的规划阶段开始，一步步走向成功。无论是首席信息官、首席技术官、项目经理，还是架构师和开发人员，都能通过本书得到启迪。 - 开始规划：思考大数据项目的主要类型 - 评估和选择数据管理解决方案 - 降低与技术、团队、需求相关的风险 - 探索良好的接口设计模式 - 为项目选择合适的分布式存储系统 - 规划和实施元数据收集 - 使用数据管道确保数据完整性 - 根据并行处理引擎的特征评估处理框架

作者简介

作者简介： 特德·马拉斯卡（Ted Malaska） Capital One的企业架构主管，曾在暴雪娱乐公司担任全球视野工程总监，负责为《魔兽世界》《守望先锋》《炉石传说》等游戏提供支持。他为众多开源项目贡献过代码，并与塞德曼等人合著有《Hadoop应用架构》。 乔纳森·塞德曼（Jonathan Seidman） Cloudera云计算团队的软件工程师。在加入Cloudera之前，他是Orbitz Worldwide大数据团队的技术负责人，负责为一个流量巨大的网站管理Hadoop集群。塞德曼与马拉斯卡等人合著有《Hadoop应用架构》。 译者简介： 薛命灯 InfoQ高级社区编辑，毕业于厦门大学软件学院，拥有十余年软件开发和架构经验，曾在多家大型软件公司任职，另译有《Kafka权威指南》等技术图书。

网友热评

小萌: 感觉更像是大数据创业指南，内容比较精悍，值得一翻。2022-03-23@水澜轩，借于浙江图书馆 蓬山远: 非常不喜欢引进书的时候对标题胡乱修改，原名明明是“大数据架构”谈的是建设数据系统的架构方面的常见问题，跟项目管理半毛钱都没有。书的内容挺全面的，但趣味性很弱。 chuang8: 算是科普吧，大概过一下，做项目前期设计的时候，参考参考

图书目录

前言　　ix 第1章　数据项目的主要类型及考虑因素　　1 1.1　数据项目的主要类型　　1 1.2　数据管道和数据暂存　　3 1.2.1　主要考虑因素和风险管理　　4 1.2.2　数据管道和数据暂存团队的人员组成　　13 1.3　数据的处理和分析　　14 1.3.1　主要考虑因素和风险管理　　14 1.3.2　数据处理和分析团队的人员组成　　17 1.4　应用程序开发　　17 1.4.1　主要考虑因素和风险管理　　18 1.4.2　应用程序开发团队的人员组成　　22 1.5　小结　　22 第2章　评估和选择数据管理解决方案　　25 2.1　开源项目的阶段　　26 2.1.1　孵化阶段　　27 2.1.2　发布阶段　　27 2.1.3　“治愈癌症”阶段　　27 2.1.4　打破承诺阶段　　28 2.1.5　强化阶段　　29 2.1.6　企业阶段　　30 2.1.7　终结阶段　　30 2.2　开源项目的常见生命周期　　31 2.2.1　使产品起死回生　　32 2.2.2　追随者　　33 2.3　评估基准测试　　34 2.4　技术选型的考虑因素　　35 2.4.1　了解构建块　　36 2.4.2　寻求建议　　37 2.4.3　从分析师那里获得见解　　37 2.4.4　研究市场趋势　　37 2.5　小结　　39 第3章　数据项目的风险管理　　41 3.1　风险类型　　41 3.1.1　技术风险　　41 3.1.2　团队风险　　42 3.1.3　需求风险　　42 3.2　风险管理　　42 3.2.1　对架构中的风险进行分类　　42 3.2.2　技术风险　　45 3.2.3　团队的优势　　45 3.2.4　外部团队风险　　47 3.2.5　需求风险　　47 3.2.6　融会贯通　　47 3.3　使用原型和PoC　　50 3.3.1　找到两三种方法　　50 3.3.2　进行PoC，然后丢弃　　50 3.3.3　部署的注意事项　　50 3.4　使用接口　　51 3.5　尽早开始构建　　52 3.6　频繁测试并保留记录　　52 3.7　监控和警报　　53 3.8　沟通风险　　54 3.8.1　合作并获得信任　　54 3.8.2　公开风险　　54 3.9　将风险作为谈判工具　　55 3.10　小结　　55 第4章　接口设计　　57 4.1　人体　　57 4.1.1　人体与数据架构　　57 4.1.2　解耦　　61 4.1.3　解耦的注意事项　　63 4.1.4　专门化　　64 4.2　什么造就了好的接口设计　　64 4.2.1　合约　　64 4.2.2　抽象　　64 4.2.3　版本控制　　65 4.2.4　防御　　65 4.2.5　接口的文档和命名　　66 4.3　非功能性考虑因素　　67 4.3.1　可用性　　67 4.3.2　响应时间　　68 4.3.3　负载容量　　68 4.3.4　使用测试来确定SLA　　69 4.4　通用接口示例　　69 4.4.1　发布–订阅　　69 4.4.2　异步请求–响应　　71 4.4.3　同步请求–响应　　72 4.5　小结　　73 第5章　分布式存储系统　　75 5.1　分布式存储系统的属性　　75 5.1.1　谱系　　76 5.1.2　分区　　77 5.1.3　处理数据变更　　78 5.1.4　读取路径　　80 5.1.5　可用性与一致性　　84 5.1.6　主要用例　　85 5.2　存储系统细分　　85 5.2.1　HDFS　　86 5.2.2　S3和对象存储系统　　87 5.2.3　ApacheHBase　　89 5.2.4　ApacheCassandra　　90 5.2.5　Elasticsearch和ApacheSolr　　94 5.2.6　新进者：ApacheKudu和CockroachDB　　95 5.2.7　内存存储系统　　96 5.3　小结　　99 第6章　企业元数据　　101 6.1　为什么要关注元数据　　102 6.1.1　数据可见性　　102 6.1.2　数据之间的关系　　103 6.1.3　数据监管　　104 6.2　数据架构中的元数据类型　　105 6.2.1　静态数据　　106 6.2.2　动态数据　　107 6.2.3　数据源的元数据　　110 6.2.4　有关数据处理的元数据　　111 6.2.5　报告和仪表盘　　112 6.3　元数据收集　　112 6.3.1　声明式元数据收集　　113 6.3.2　发现式元数据收集　　114 6.4　元数据管理实践　　115 6.5　小结　　116 第7章　确保数据完整性　　117 7.1　构建数据管道　　118 7.2　验证数据管道　　123 7.2.1　行数　　123 7.2.2　唯一计数　　124 7.2.3　全字节比较　　124 7.2.4　校验和比较　　125 7.3　小结　　126 第8章　数据处理　　127 8.1　处理引擎的属性　　127 8.1.1　DAG管理　　128 8.1.2　计算隔离　　130 8.1.3　性能　　132 8.1.4　容错　　132 8.1.5　交互模型　　135 8.1.6　批处理或流处理　　135 8.2　数据处理演变史　　136 8.3　小结　　138 关于作者　　139 关于封面　　139