大数据架构详解：从数据获取到深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱洁，罗华霖 著

图书标签:

• 大数据
• 架构
• 数据工程
• 数据分析
• 深度学习
• 数据挖掘
• 云计算
• Hadoop
• Spark
• 实时计算

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121300004

版次：1

商品编码：12052744

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：372

字数：566000

正文语种：中文

产品特色

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

本书从架构、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，结合生动的业界新产品，以及学术界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。

作者简介

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。

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
3．1．2 CSE（客户体验提升） 9
3．1．3 MSS（市场运维支撑） 10
3．1．4 DMP（数据管理平台） 10
3．2 小结 11
第二部分 大数据技术
第4章 数据获取 14
4．1 数据分类 14
4．2 数据获取组件 14
4．3 探针 15
4．3．1 探针原理 15
4．3．2 探针的关键能力 16
4．4 网页采集 26
4．4．1 网络爬虫 26
4．4．2 简单爬虫Python代码示例 32
4．5 日志收集 33
4．5．1 Flume 33
4．5．2 其他日志收集组件 47
4．6 数据分发中间件 47
4．6．1 数据分发中间件的作用 47
4．6．2 Kafka架构和原理 47
4．7 小结 82
第5章 流处理 83
5．1 算子 83
5．2 流的概念 83
5．3 流的应用场景 84
5．3．1 金融领域 84
5．3．2 电信领域 85
5．4 业界两种典型的流引擎 85
5．4．1 Storm 85
5．4．2 Spark Streaming 89
5．4．3 融合框架 102
5．5 CEP 108
5．5．1 CEP是什么 108
5．5．2 CEP的架构 109
5．5．3 Esper 110
5．6 实时结合机器学习 110
5．6．1 Eagle的特点 111
5．6．2 Eagle概览 111
5．7 小结 116
第6章 交互式分析 117
6．1 交互式分析的概念 117
6．2 MPP DB技术 118
6．2．1 MPP的概念 118
6．2．2 典型的MPP数据库 121
6．2．3 MPP DB调优实战 131
6．2．4 MPP DB适用场景 162
6．3 SQL on Hadoop 163
6．3．1 Hive 163
6．3．2 Phoenix 165
6．3．3 Impala 166
6．4 大数据仓库 167
6．4．1 数据仓库的概念 167
6．4．2 OLTP/OLAP对比 168
6．4．3 大数据场景下的同与不同 168
6．4．4 查询引擎 169
6．4．5 存储引擎 170
6．5 小结 171
第7章 批处理技术 172
7．1 批处理技术的概念 172
7．2 MPP DB技术 172
7．3 MapReduce编程框架 173
7．3．1 MapReduce起源 173
7．3．2 MapReduce原理 173
7．3．3 Shuffle 174
7．3．4 性能差的主要原因 177
7．4 Spark架构和原理 177
7．4．1 Spark的起源和特点 177
7．4．2 Spark的核心概念 178
7．5 BSP框架 217
7．5．1 什么是BSP模型 217
7．5．2 并行模型介绍 218
7．5．3 BSP模型基本原理 220
7．5．4 BSP模型的特点 222
7．5．5 BSP模型的评价 222
7．5．6 BSP与MapReduce对比 222
7．5．7 BSP模型的实现 223
7．5．8 Apache Hama简介 223
7．6 批处理关键技术 227
7．6．1 CodeGen 227
7．6．2 CPU亲和技术 228
7．7 小结 229
第8章 机器学习和数据挖掘 230
8．1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230
8．2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231
8．3 机器学习概览 232
8．3．1 学习方式 232
8．3．2 算法类似性 233
8．4 机器学习＆数据挖掘应用案例 235
8．4．1 尿布和啤酒的故事 235
8．4．2 决策树用于电信领域故障快速定位 236
8．4．3 图像识别领域 236
8．4．4 自然语言识别 238
8．5 交互式分析 239
8．6 深度学习 240
8．6．1 深度学习概述 240
8．6．2 机器学习的背景 241
8．6．3 人脑视觉机理 242
8．6．4 关于特征 244
8．6．5 需要有多少个特征 245
8．6．6 深度学习的基本思想 246
8．6．7 浅层学习和深度学习 246
8．6．8 深度学习与神经网络 247
8．6．9 深度学习的训练过程 248
8．6．10 深度学习的框架 248
8．6．11 深度学习与GPU 255
8．6．12 深度学习小结与展望 256
8．7 小结 257
第9章 资源管理 258
9．1 资源管理的基本概念 258
9．1．1 资源调度的目标和价值 258
9．1．2 资源调度的使用限制及难点 258
9．2 Hadoop领域的资源调度框架 259
9．2．1 YARN 259
9．2．2 Borg 260
9．2．3 Omega 262
9．2．4 本节小结 263
9．3 资源分配算法 263
9．3．1 算法的作用 263
9．3．2 几种调度算法分析 263
9．4 数据中心统一资源调度 271
9．4．1 Mesos+Marathon架构和原理 271
9．4．2 Mesos+Marathon小结 283
9．5 多租户技术 284
9．5．1 多租户概念 284
9．5．2 多租户方案 284
9．6 基于应用描述的智能调度 287
9．7 Apache Mesos架构和原理 288
9．7．1 Apache Mesos背景 288
9．7．2 Apache Mesos总体架构 288
9．7．3 Apache Mesos工作原理 290
9．7．4 Apache Mesos关键技术 295
9．7．5 Mesos与YARN比较 304
9．8 小结 305
第10章 存储是基础 306
10．1 分久必合，合久必分 306
10．2 存储硬件的发展 306
10．2．1 机械硬盘的工作原理 306
10．2．2 SSD的原理 307
10．2．3 3DXPoint 309
10．2．4 硬件发展小结 309
10．3 存储关键指标 309
10．4 RAID技术 309
10．5 存储接口 310
10．5．1 文件接口 311
10．5．2 裸设备 311
10．5．3 对象接口 312
10．5．4 块接口 316
10．5．5 融合是趋势 328
10．6 存储加速技术 328
10．6．1 数据组织技术 328
10．6．2 缓存技术 335
10．7 小结 336
第11章 大数据云化 337
11．1 云计算定义 337
11．2 应用上云 337
11．2．1 Cloud Native概念 338
11．2．2 微服务架构 338
11．2．3 Docker配合微服务架构 342
11．2．4 应用上云小结 348
11．3 大数据上云 348
11．3．1 大数据云服务的两种模式 348
11．3．2 集群模式AWSEMR 349
11．3．3 服务模式Azure Data Lake Analytics 352
11．4 小结 354
第三部分 大数据文化
第12章 大数据技术开发文化 356
12．1 开源文化 356
12．2 DevOps理念 356
12．2．1 Development和Operations的组合 357
12．2．2 对应用程序发布的影响 357
12．2．3 遇到的问题 358
12．2．4 协调人 358
12．2．5 成功的关键 359
12．3 速度远比你想的重要 359
12．4 小结 361

前言/序言

　　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
　　2016年5月于深圳

《海量信息时代的决策引擎：数据分析与商业洞察》 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是企业运营的血脉，是洞察市场趋势的罗盘，更是驱动创新和决策的关键。然而，如何从浩如烟海的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的商业策略，成为了摆在所有企业和组织面前的重大挑战。《海量信息时代的决策引擎：数据分析与商业洞察》将带您踏上一段深度探索数据力量的旅程，揭示如何构建一个强大的数据分析体系，从而实现更明智、更精准的商业决策。 本书并非枯燥的技术手册，而是聚焦于数据分析在实际商业场景中的应用与价值。我们认为，优秀的数据分析不仅仅是数据的“看护”，更是将数据“翻译”成商业语言，并为企业“赋能”的过程。因此，本书将从宏观的战略视角出发，深入浅出地解析数据分析的内在逻辑与方法论，帮助您理解数据在不同业务环节中的作用，并掌握有效运用数据以提升效率、降低风险、发现机遇的实操技巧。 第一篇：数据驱动的战略思维——理解数据的价值与定位 在迈向数据驱动的征程之前，首要任务是建立正确的数据观。本篇将为您厘清数据的核心价值，阐释为何在当今商业环境中，忽视数据就是忽视未来。我们将探讨： 数据的本质与演变： 从结构化到非结构化，从静态到动态，理解不同类型数据的特点及其潜在价值。 数据在商业价值链中的地位： 数据如何贯穿产品研发、市场营销、销售、客户服务、运营管理等各个环节，并在此过程中创造增值。 构建数据驱动文化的基石： 探讨企业内部如何建立拥抱数据、信任数据的文化氛围，打破部门壁垒，促进数据共享与协同。 数据战略的制定与实施： 如何根据企业自身业务目标，制定清晰的数据战略，明确数据采集、存储、分析、应用的方向和优先级。 数据伦理与合规性的重要性： 在数据应用日益广泛的同时，如何确保数据的安全、隐私和合规性，建立可信赖的数据使用规范。 通过本篇的学习，您将能够站在战略高度，理解数据分析的战略意义，并为后续的数据应用打下坚实的思想基础。 第二篇：数据的全生命周期管理——从源头到治理 数据的价值体现在其完整性、准确性和可用性上。本篇将聚焦于数据的全生命周期管理，从数据的产生、采集，到存储、清洗、整合，再到最终的治理，为您梳理每一个关键环节的要点与挑战。 数据采集的智慧： 多源异构数据的整合： 如何从内部系统（ERP、CRM、OA等）、外部平台（社交媒体、行业报告、合作伙伴数据等）高效、准确地采集数据。 实时数据流的捕捉与处理： 针对电商交易、物联网传感器、日志文件等场景，掌握实时数据采集的技术与挑战。 数据采集的质量保障： 如何设计合理的采集策略，减少噪声和偏差，确保数据的原始质量。 数据的存储与组织： 不同存储技术的选型： 关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等技术在不同场景下的适用性分析。 数据模型的构建与优化： 设计合理的数据模型，提高数据检索效率和查询性能。 云存储与本地存储的权衡： 评估不同存储方案的成本、安全性和可扩展性。 数据清洗与预处理的艺术： 缺失值、异常值、重复值的处理： 掌握常用的数据清洗技术，如填充、删除、平滑等。 数据格式统一与标准化： 确保不同来源数据的格式一致性，便于后续分析。 特征工程的初步探索： 如何从原始数据中提取有意义的特征，为模型训练打好基础。 数据治理的体系构建： 数据质量管理： 建立数据质量监控、评估和改进机制。 元数据管理： 规范化数据的描述信息，提高数据的可发现性和可理解性。 数据安全与隐私保护： 实施访问控制、加密、脱敏等安全措施，遵守相关法规。 数据生命周期策略： 制定数据的归档、备份和销毁策略。 本篇旨在帮助您建立起对数据生命周期管理的全面认知，确保数据资产的健康与活力。 第三篇：洞察的引擎——核心数据分析方法与工具 掌握了数据管理的根基，接下来的核心在于如何从数据中挖掘洞察。本篇将深入讲解多种核心的数据分析方法，并结合实际工具，帮助您掌握分析的“利器”。 描述性分析： 数据可视化： 图表、仪表盘等工具的应用，让数据“说话”，直观呈现现状。 指标体系构建： 如何定义关键绩效指标（KPI），并进行有效的监控与评估。 统计学基础： 均值、中位数、方差、分布等基本概念在数据分析中的应用。 诊断性分析： 根源分析（Root Cause Analysis）： 运用钻取、切片、对比等方法，探究现象发生的原因。 相关性与因果性： 理解两者之间的区别，避免因果误判。 细分分析： 将数据按不同维度进行划分，揭示不同群体或类别的差异。 预测性分析： 时间序列分析： 预测未来的趋势，如销量预测、用户行为预测。 回归分析： 探索变量之间的关系，预测目标变量的值。 分类与聚类： 识别数据模式，将数据分组，如客户分群、风险评估。 规范性分析（初步探索）： 优化与模拟： 基于数据分析结果，提出最优解决方案，进行场景模拟。 推荐系统原理： 简单介绍协同过滤、基于内容的推荐等基本思想。 常用分析工具的实践： SQL： 数据库查询与数据提取的核心语言。 Excel/Google Sheets： 基础数据处理与可视化工具。 Python（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn）： 强大的数据分析与可视化库。 R语言： 统计分析与数据挖掘的利器。 BI工具（Tableau, Power BI等）： 交互式数据可视化与报表制作平台。 本篇将理论与实践相结合，让您能够根据不同的业务问题，选择合适的分析方法和工具，高效地从数据中提炼有价值的见解。 第四篇：数据分析的商业实践——驱动业务增长与创新 理论与方法最终要落地到业务实践中，才能真正体现其价值。《海量信息时代的决策引擎：数据分析与商业洞察》的第四篇将聚焦于数据分析在实际业务场景中的应用，帮助您将数据洞察转化为实实在在的商业成果。 市场营销的智能化： 客户画像构建与细分： 基于行为、偏好、人口统计学信息，精准描绘客户画像，实现个性化营销。 营销活动效果评估： A/B测试、归因分析等方法，量化营销活动ROI，优化投放策略。 用户生命周期管理： 预测用户流失，提升用户留存，设计有效的用户激活与忠诚度计划。 社交媒体聆听与舆情分析： 监测品牌口碑，识别潜在危机，把握市场热点。 产品与服务优化的数据驱动： 用户行为分析： 跟踪用户在产品中的交互路径，发现痛点，优化用户体验。 产品功能使用分析： 识别受欢迎的功能，淘汰低效功能，指导产品迭代。 个性化推荐系统： 提升用户满意度和转化率，驱动内容分发与商品销售。 服务质量监控与改进： 分析客户反馈，识别服务瓶颈，优化服务流程。 运营效率的提升： 供应链与库存优化： 预测需求，优化库存水平，降低物流成本。 生产流程监控与故障预测： 提高生产效率，减少停机时间。 欺诈检测与风险管理： 识别异常交易，降低金融风险。 数据驱动的决策支持： 商业智能（BI）平台的搭建与应用： 如何构建企业级BI平台，实现数据可视化报表和仪表盘的统一管理。 数据驱动的会议与报告： 如何用数据说话，支持高效的会议讨论和决策制定。 构建数据文化与知识共享： 鼓励员工参与数据分析，建立持续学习的机制。 未来展望： 自动化分析与AI的融合： 探索自动化机器学习（AutoML）等技术在数据分析中的应用。 新兴数据分析趋势： 图数据分析、边缘计算数据分析等前沿技术的简介。 持续学习与适应： 在快速变化的数据环境中，保持学习的热情和敏锐度。 本书的每一部分都力求深入浅出，避免不必要的专业术语堆砌，而是着重于解释概念背后的商业逻辑和实践价值。通过阅读《海量信息时代的决策引擎：数据分析与商业洞察》，您将不仅能够理解数据分析的力量，更能掌握如何将其转化为驱动业务增长、实现竞争优势的强大引擎。我们相信，掌握数据的力量，就是掌握未来的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本藏宝图，虽然我还没有完全深入探索其中的每一个角落，但光是目录和前言就足以让我对即将开启的旅程充满期待。我特别关注其中关于“数据获取”的部分，因为它直接关系到我们能否拿到高质量的“原材料”。在如今信息爆炸的时代，数据来源的可靠性、多样性以及如何高效地收集和整合来自不同渠道的数据，是构建稳固大数据基石的第一步。我希望书中能详细介绍各种数据采集技术，比如爬虫、API接口、流式数据处理，以及如何应对数据清洗、去重、格式转换等一系列挑战。尤其是在处理实时数据流时，如何保证数据的低延迟和高吞吐量，这方面的内容是我非常看重的。我设想，通过这本书的学习，我能够掌握从千丝万缕的数据源头开始，建立起一套系统而 robust 的数据采集流程，为后续的数据分析和应用打下坚实基础。它不仅仅是关于技术的罗列，更应该包含对不同采集场景的权衡和最佳实践的指导，让我能够根据实际需求选择最合适的方案，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

“深度学习”这个词汇出现在书名中，让我看到了本书的深度和前沿性。我知道，大数据不仅仅是数据的堆积，更是为了从中挖掘出有价值的洞察，而深度学习无疑是当前挖掘数据价值最强大的工具之一。我非常好奇书中是如何将大数据架构与深度学习模型紧密结合起来的。这是否意味着书中会讲解如何在大规模数据集上进行深度学习模型的训练？例如，如何利用分布式计算框架（如Spark MLlib, TensorFlow on Spark）来加速模型的训练过程？或者，书中会探讨如何设计一个能够高效地存储、管理和访问海量用于深度学习的数据集？我期待看到关于特征工程、模型选择、超参数调优等方面的实践建议，尤其是在大数据环境下，这些操作的挑战性会大大增加。我希望本书能够提供一些关于如何构建一个完整的深度学习流水线（pipeline）的指导，从数据预处理到模型部署，让我能够理解整个流程的运作机制，并且能够在这个基础上进行创新和优化，最终利用深度学习的力量来解决复杂的业务问题。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的“架构”二字深深吸引，因为在大数据领域，一个清晰、可扩展、高容错的架构设计是成功的关键。我理解，这本书不会止步于讲解单个技术点，而是会带领读者构建起一个完整的体系。我迫切想了解书中是如何阐述不同大数据组件之间是如何协同工作的，例如Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, Spark, Hive等）的内在联系，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，我期待书中能够深入剖析如何设计一个能够应对海量数据、高并发访问以及不断增长业务需求的大数据平台。这包括但不限于存储架构的选择（如HDFS, S3, NoSQL数据库）、计算架构的优化（如批处理与流处理的结合）、数据治理策略的制定（如元数据管理、数据安全、权限控制），以及如何平衡成本与性能。我希望书中能提供一些实际的案例分析，展示在不同行业背景下，优秀的大数据架构是如何构建和演进的，让我能够从中汲取灵感，并将这些知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的标题所吸引，因为它清晰地描绘了从宏观到微观、从基础到应用的完整旅程。我期待这本书能提供一种系统性的学习路径，帮助我理解大数据处理的整个生命周期，并能够将这些知识融会贯通。我非常关注书中在“数据获取”部分的内容，因为它是我理解整个大数据流程的起点。我希望书中能详细介绍各种数据采集技术，例如网络爬虫、API集成、日志收集、流式数据摄取等，并阐述它们各自的优缺点以及适用的场景。我希望能够学到如何处理不同格式、不同来源的数据，以及如何保证数据采集的效率和准确性。此外，书中对“大数据架构”的讲解，我希望能够深入到各个组件的原理、选型以及组合方式，例如Hadoop、Spark、Kafka、HBase等，并能够理解如何根据业务需求设计一个可扩展、高可用、高性能的大数据平台。最终，通过对“深度学习”的介绍，我希望能够了解如何在大数据平台上进行模型的训练、部署和应用，解决实际的业务问题，实现数据驱动的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到一种从“源头活水”到“智慧结晶”的完整过程。我理解，它涵盖的范围非常广，从最基础的数据采集，到最尖端的深度学习应用，提供了一个端到端的视角。我希望书中能够清晰地阐述，在大数据整个生命周期中，各个环节是如何相互依赖、相互促进的。例如，数据获取的质量和方式，将直接影响到后续数据清洗、存储和处理的效率。而一个良好设计的架构，将为深度学习模型的训练和部署提供坚实的基础和高效的平台。我特别关注书中是如何连接“架构”与“深度学习”之间的桥梁。是否存在一些特定的架构模式，能够更好地支持深度学习任务？或者，深度学习的应用又会反过来推动大数据架构的演进？我期待书中能提供一些宏观的指导，帮助我理解整个大数据生态系统的全貌，以及如何在其中找到自己的位置，并有效地利用大数据和深度学习解决实际问题，实现商业价值。

评分☆☆☆☆☆

618活动很合适，每年都会买，今年买的特多，今天买了一千左右的吧

评分☆☆☆☆☆

这本??“大数据架构详解：从数据获取到深度学习”涵盖了很多大数据的架构组件，对工作原理深入jian

评分☆☆☆☆☆

期待，准备好好学学

评分☆☆☆☆☆

好好学习，天天向上.....

评分☆☆☆☆☆

非常感谢京东，感谢店家，东西很满意。

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好，有点像教科书，一直想买了，终于到手

评分☆☆☆☆☆

挺好的。京东物流非常快，相信京东品质！物有所值。618！

评分☆☆☆☆☆

还需要加强学习，关键要实际操作

评分☆☆☆☆☆

书质量很好 快递很快。内容还没看 不过是根据自己需要买的 应该有用。