大數據架構詳解：從數據獲取到深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃潔，羅華霖 著

圖書標籤:

• 大數據
• 架構
• 數據工程
• 數據分析
• 深度學習
• 數據挖掘
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• 實時計算

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121300004

版次：1

商品編碼：12052744

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：372

字數：566000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

這是一個數據信息時代，每分每秒都在産生數不盡的數據。這些數據如何獲取，有什麼用途，如何與前沿的深度學習、機器學習等相結閤，如何為我們所用，盡在本書中。

內容簡介

本書從架構、業務、技術三個維度深入淺齣地介紹瞭大數據處理領域端到端的知識。主要內容包括三部分：第一部分從數據的産生、采集、計算、存儲、消費端到端的角度介紹大數據技術的起源、發展、關鍵技術點和未來趨勢，結閤生動的業界新産品，以及學術界新的研究方嚮和成果，讓深奧的技術淺顯易懂；第二部分從業務和技術角度介紹實際案例，讓讀者理解大數據的用途及技術的本質；第三部分介紹大數據技術不是孤立的，講解如何與前沿的雲技術、深度學習、機器學習等相結閤。

作者簡介

硃潔,2008年加入華為，具有8年大數據研發管理經驗，現任華為大數據服務首席規劃師。專注於大數據服務平颱建設、規劃和實踐應用，同時參與多項企業級大數據項目解決方案的規劃、設計和實施工作，在深化大數據行業落地方麵有諸多實踐經驗，對解讀大數據垂直行業的技術創新與開發有諸多獨到的見解和心得。

羅華霖,2002年加入華為，華為大數據首席規劃師，主導完成華為大數據平颱DataSight和華為電信大數據解決方案SmartCare技術規劃和架構設計，支持電信運營商數字化戰略轉型，完成浙江移動、上海聯通、沙特STC等200+電信大數據解決方案項目落地。曾任華為軟交換首席設計師，華為大型電信大數據解決方案SmartCare首席架構師。

目錄

第一部分 大數據的本質
第1章 大數據是什麼 2
1．1 大數據導論 2
1．1．1 大數據簡史 2
1．1．2 大數據現狀 3
1．1．3 大數據與BI 3
1．2 企業數據資産 4
1．3 大數據挑戰 5
1．3．1 成本挑戰 6
1．3．2 實時性挑戰 6
1．3．3 安全挑戰 6
1．4 小結 6
第2章 運營商大數據架構 7
2．1 架構驅動的因素 7
2．2 大數據平颱架構 7
2．3 平颱發展趨勢 8
2．4 小結 8
第3章 運營商大數據業務 9
3．1 運營商常見的大數據業務 9
3．1．1 SQM（運維質量管理） 9
3．1．2 CSE（客戶體驗提升） 9
3．1．3 MSS（市場運維支撐） 10
3．1．4 DMP（數據管理平颱） 10
3．2 小結 11
第二部分 大數據技術
第4章 數據獲取 14
4．1 數據分類 14
4．2 數據獲取組件 14
4．3 探針 15
4．3．1 探針原理 15
4．3．2 探針的關鍵能力 16
4．4 網頁采集 26
4．4．1 網絡爬蟲 26
4．4．2 簡單爬蟲Python代碼示例 32
4．5 日誌收集 33
4．5．1 Flume 33
4．5．2 其他日誌收集組件 47
4．6 數據分發中間件 47
4．6．1 數據分發中間件的作用 47
4．6．2 Kafka架構和原理 47
4．7 小結 82
第5章 流處理 83
5．1 算子 83
5．2 流的概念 83
5．3 流的應用場景 84
5．3．1 金融領域 84
5．3．2 電信領域 85
5．4 業界兩種典型的流引擎 85
5．4．1 Storm 85
5．4．2 Spark Streaming 89
5．4．3 融閤框架 102
5．5 CEP 108
5．5．1 CEP是什麼 108
5．5．2 CEP的架構 109
5．5．3 Esper 110
5．6 實時結閤機器學習 110
5．6．1 Eagle的特點 111
5．6．2 Eagle概覽 111
5．7 小結 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技術 118
6．2．1 MPP的概念 118
6．2．2 典型的MPP數據庫 121
6．2．3 MPP DB調優實戰 131
6．2．4 MPP DB適用場景 162
6．3 SQL on Hadoop 163
6．3．1 Hive 163
6．3．2 Phoenix 165
6．3．3 Impala 166
6．4 大數據倉庫 167
6．4．1 數據倉庫的概念 167
6．4．2 OLTP/OLAP對比 168
6．4．3 大數據場景下的同與不同 168
6．4．4 查詢引擎 169
6．4．5 存儲引擎 170
6．5 小結 171
第7章 批處理技術 172
7．1 批處理技術的概念 172
7．2 MPP DB技術 172
7．3 MapReduce編程框架 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架構和原理 177
7．4．1 Spark的起源和特點 177
7．4．2 Spark的核心概念 178
7．5 BSP框架 217
7．5．1 什麼是BSP模型 217
7．5．2 並行模型介紹 218
7．5．3 BSP模型基本原理 220
7．5．4 BSP模型的特點 222
7．5．5 BSP模型的評價 222
7．5．6 BSP與MapReduce對比 222
7．5．7 BSP模型的實現 223
7．5．8 Apache Hama簡介 223
7．6 批處理關鍵技術 227
7．6．1 CodeGen 227
7．6．2 CPU親和技術 228
7．7 小結 229
第8章 機器學習和數據挖掘 230
8．1 機器學習和數據挖掘的聯係與區彆 230
8．2 典型的數據挖掘和機器學習過程 231
8．3 機器學習概覽 232
8．3．1 學習方式 232
8．3．2 算法類似性 233
8．4 機器學習＆數據挖掘應用案例 235
8．4．1 尿布和啤酒的故事 235
8．4．2 決策樹用於電信領域故障快速定位 236
8．4．3 圖像識彆領域 236
8．4．4 自然語言識彆 238
8．5 交互式分析 239
8．6 深度學習 240
8．6．1 深度學習概述 240
8．6．2 機器學習的背景 241
8．6．3 人腦視覺機理 242
8．6．4 關於特徵 244
8．6．5 需要有多少個特徵 245
8．6．6 深度學習的基本思想 246
8．6．7 淺層學習和深度學習 246
8．6．8 深度學習與神經網絡 247
8．6．9 深度學習的訓練過程 248
8．6．10 深度學習的框架 248
8．6．11 深度學習與GPU 255
8．6．12 深度學習小結與展望 256
8．7 小結 257
第9章 資源管理 258
9．1 資源管理的基本概念 258
9．1．1 資源調度的目標和價值 258
9．1．2 資源調度的使用限製及難點 258
9．2 Hadoop領域的資源調度框架 259
9．2．1 YARN 259
9．2．2 Borg 260
9．2．3 Omega 262
9．2．4 本節小結 263
9．3 資源分配算法 263
9．3．1 算法的作用 263
9．3．2 幾種調度算法分析 263
9．4 數據中心統一資源調度 271
9．4．1 Mesos+Marathon架構和原理 271
9．4．2 Mesos+Marathon小結 283
9．5 多租戶技術 284
9．5．1 多租戶概念 284
9．5．2 多租戶方案 284
9．6 基於應用描述的智能調度 287
9．7 Apache Mesos架構和原理 288
9．7．1 Apache Mesos背景 288
9．7．2 Apache Mesos總體架構 288
9．7．3 Apache Mesos工作原理 290
9．7．4 Apache Mesos關鍵技術 295
9．7．5 Mesos與YARN比較 304
9．8 小結 305
第10章 存儲是基礎 306
10．1 分久必閤，閤久必分 306
10．2 存儲硬件的發展 306
10．2．1 機械硬盤的工作原理 306
10．2．2 SSD的原理 307
10．2．3 3DXPoint 309
10．2．4 硬件發展小結 309
10．3 存儲關鍵指標 309
10．4 RAID技術 309
10．5 存儲接口 310
10．5．1 文件接口 311
10．5．2 裸設備 311
10．5．3 對象接口 312
10．5．4 塊接口 316
10．5．5 融閤是趨勢 328
10．6 存儲加速技術 328
10．6．1 數據組織技術 328
10．6．2 緩存技術 335
10．7 小結 336
第11章 大數據雲化 337
11．1 雲計算定義 337
11．2 應用上雲 337
11．2．1 Cloud Native概念 338
11．2．2 微服務架構 338
11．2．3 Docker配閤微服務架構 342
11．2．4 應用上雲小結 348
11．3 大數據上雲 348
11．3．1 大數據雲服務的兩種模式 348
11．3．2 集群模式AWSEMR 349
11．3．3 服務模式Azure Data Lake Analytics 352
11．4 小結 354
第三部分 大數據文化
第12章 大數據技術開發文化 356
12．1 開源文化 356
12．2 DevOps理念 356
12．2．1 Development和Operations的組閤 357
12．2．2 對應用程序發布的影響 357
12．2．3 遇到的問題 358
12．2．4 協調人 358
12．2．5 成功的關鍵 359
12．3 速度遠比你想的重要 359
12．4 小結 361

前言/序言

　　大數據這幾年真的很火，於是有越來越多的人開始學習大數據技術。很多人會誤以為大數據是一門技術，其實不然，大數據更多的是一門市場宣傳語言，也可以理解為一種思考方式。從技術角度來看，大數據是一係列技術的組閤，所以真正全麵掌握大數據技術也是一件很睏難的事情。編寫這本書的初衷就是總結這些年的工作和學習經驗，希望可以分享給更多人，同時對自己而言也是一個提高、總結和升華的過程。
　　總的來說，本書圍繞一個通用技術棧來組織章節，主要聚焦大數據平颱的一些知識。主要分為三部分。
　　第一部分：第1～3章，主要講述大數據的本質、運營商大數據的架構和一些基本的業務知識。
　　第1章：闡述大數據的本質和麵臨的挑戰。
　　第2章：概述大數據架構及背後的驅動因素，以及未來發展的趨勢。
　　第3章：介紹運營商領域的業務，讓讀者對大數據能做什麼有一個直觀的感受。
　　第二部分：第4～11章，圍繞大數據平颱技術棧來闡述數據獲取、處理、分析和應用平颱涉及的技術。
　　第4章：介紹數據獲取涉及的探針、爬蟲、日誌采集、數據分發中間件等技術。
　　第5章：介紹流式數據處理引擎、CEP、流式應用。
　　第6章：介紹交互式分析技術、MPP DB、熱門的SQL on Hadoop技術。
　　第7章：介紹批處理技術、Spark，以及大規模機器學習的BSP技術等。
　　第8章：探討機器學習、深度學習相關技術。
　　第9章：統一資源管理是趨勢，本章介紹資源管理的核心技術和算法。
　　第10章：存儲是基礎，本章介紹存儲的關鍵技術。
　　第11章：探討大數據技術怎麼雲化，以及關鍵技術是什麼。
　　第三部分：第12章，技術和文化息息相關，技術影響文化，文化影響技術。
　　第12章：介紹大數據開發文化、開源、DevOps，探討理念和文化對技術的衝擊。
　　由於編者水平有限，書中疏漏之處在所難免，敬請諒解。
　　最後以喬布斯的經典名句結尾：Stay hungry，Stay foolish。
　　硃 潔
　　2016年5月於深圳

《海量信息時代的決策引擎：數據分析與商業洞察》 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是企業運營的血脈，是洞察市場趨勢的羅盤，更是驅動創新和決策的關鍵。然而，如何從浩如煙海的數據中提取有價值的信息，並將其轉化為可執行的商業策略，成為瞭擺在所有企業和組織麵前的重大挑戰。《海量信息時代的決策引擎：數據分析與商業洞察》將帶您踏上一段深度探索數據力量的旅程，揭示如何構建一個強大的數據分析體係，從而實現更明智、更精準的商業決策。 本書並非枯燥的技術手冊，而是聚焦於數據分析在實際商業場景中的應用與價值。我們認為，優秀的數據分析不僅僅是數據的“看護”，更是將數據“翻譯”成商業語言，並為企業“賦能”的過程。因此，本書將從宏觀的戰略視角齣發，深入淺齣地解析數據分析的內在邏輯與方法論，幫助您理解數據在不同業務環節中的作用，並掌握有效運用數據以提升效率、降低風險、發現機遇的實操技巧。 第一篇：數據驅動的戰略思維——理解數據的價值與定位 在邁嚮數據驅動的徵程之前，首要任務是建立正確的數據觀。本篇將為您厘清數據的核心價值，闡釋為何在當今商業環境中，忽視數據就是忽視未來。我們將探討： 數據的本質與演變： 從結構化到非結構化，從靜態到動態，理解不同類型數據的特點及其潛在價值。 數據在商業價值鏈中的地位： 數據如何貫穿産品研發、市場營銷、銷售、客戶服務、運營管理等各個環節，並在此過程中創造增值。 構建數據驅動文化的基石： 探討企業內部如何建立擁抱數據、信任數據的文化氛圍，打破部門壁壘，促進數據共享與協同。 數據戰略的製定與實施： 如何根據企業自身業務目標，製定清晰的數據戰略，明確數據采集、存儲、分析、應用的方嚮和優先級。 數據倫理與閤規性的重要性： 在數據應用日益廣泛的同時，如何確保數據的安全、隱私和閤規性，建立可信賴的數據使用規範。 通過本篇的學習，您將能夠站在戰略高度，理解數據分析的戰略意義，並為後續的數據應用打下堅實的思想基礎。 第二篇：數據的全生命周期管理——從源頭到治理 數據的價值體現在其完整性、準確性和可用性上。本篇將聚焦於數據的全生命周期管理，從數據的産生、采集，到存儲、清洗、整閤，再到最終的治理，為您梳理每一個關鍵環節的要點與挑戰。 數據采集的智慧： 多源異構數據的整閤： 如何從內部係統（ERP、CRM、OA等）、外部平颱（社交媒體、行業報告、閤作夥伴數據等）高效、準確地采集數據。 實時數據流的捕捉與處理： 針對電商交易、物聯網傳感器、日誌文件等場景，掌握實時數據采集的技術與挑戰。 數據采集的質量保障： 如何設計閤理的采集策略，減少噪聲和偏差，確保數據的原始質量。 數據的存儲與組織： 不同存儲技術的選型： 關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖等技術在不同場景下的適用性分析。 數據模型的構建與優化： 設計閤理的數據模型，提高數據檢索效率和查詢性能。 雲存儲與本地存儲的權衡： 評估不同存儲方案的成本、安全性和可擴展性。 數據清洗與預處理的藝術： 缺失值、異常值、重復值的處理： 掌握常用的數據清洗技術，如填充、刪除、平滑等。 數據格式統一與標準化： 確保不同來源數據的格式一緻性，便於後續分析。 特徵工程的初步探索： 如何從原始數據中提取有意義的特徵，為模型訓練打好基礎。 數據治理的體係構建： 數據質量管理： 建立數據質量監控、評估和改進機製。 元數據管理： 規範化數據的描述信息，提高數據的可發現性和可理解性。 數據安全與隱私保護： 實施訪問控製、加密、脫敏等安全措施，遵守相關法規。 數據生命周期策略： 製定數據的歸檔、備份和銷毀策略。 本篇旨在幫助您建立起對數據生命周期管理的全麵認知，確保數據資産的健康與活力。 第三篇：洞察的引擎——核心數據分析方法與工具 掌握瞭數據管理的根基，接下來的核心在於如何從數據中挖掘洞察。本篇將深入講解多種核心的數據分析方法，並結閤實際工具，幫助您掌握分析的“利器”。 描述性分析： 數據可視化： 圖錶、儀錶盤等工具的應用，讓數據“說話”，直觀呈現現狀。 指標體係構建： 如何定義關鍵績效指標（KPI），並進行有效的監控與評估。 統計學基礎： 均值、中位數、方差、分布等基本概念在數據分析中的應用。 診斷性分析： 根源分析（Root Cause Analysis）： 運用鑽取、切片、對比等方法，探究現象發生的原因。 相關性與因果性： 理解兩者之間的區彆，避免因果誤判。 細分分析： 將數據按不同維度進行劃分，揭示不同群體或類彆的差異。 預測性分析： 時間序列分析： 預測未來的趨勢，如銷量預測、用戶行為預測。 迴歸分析： 探索變量之間的關係，預測目標變量的值。 分類與聚類： 識彆數據模式，將數據分組，如客戶分群、風險評估。 規範性分析（初步探索）： 優化與模擬： 基於數據分析結果，提齣最優解決方案，進行場景模擬。 推薦係統原理： 簡單介紹協同過濾、基於內容的推薦等基本思想。 常用分析工具的實踐： SQL： 數據庫查詢與數據提取的核心語言。 Excel/Google Sheets： 基礎數據處理與可視化工具。 Python（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn）： 強大的數據分析與可視化庫。 R語言： 統計分析與數據挖掘的利器。 BI工具（Tableau, Power BI等）： 交互式數據可視化與報錶製作平颱。 本篇將理論與實踐相結閤，讓您能夠根據不同的業務問題，選擇閤適的分析方法和工具，高效地從數據中提煉有價值的見解。 第四篇：數據分析的商業實踐——驅動業務增長與創新 理論與方法最終要落地到業務實踐中，纔能真正體現其價值。《海量信息時代的決策引擎：數據分析與商業洞察》的第四篇將聚焦於數據分析在實際業務場景中的應用，幫助您將數據洞察轉化為實實在在的商業成果。 市場營銷的智能化： 客戶畫像構建與細分： 基於行為、偏好、人口統計學信息，精準描繪客戶畫像，實現個性化營銷。 營銷活動效果評估： A/B測試、歸因分析等方法，量化營銷活動ROI，優化投放策略。 用戶生命周期管理： 預測用戶流失，提升用戶留存，設計有效的用戶激活與忠誠度計劃。 社交媒體聆聽與輿情分析： 監測品牌口碑，識彆潛在危機，把握市場熱點。 産品與服務優化的數據驅動： 用戶行為分析： 跟蹤用戶在産品中的交互路徑，發現痛點，優化用戶體驗。 産品功能使用分析： 識彆受歡迎的功能，淘汰低效功能，指導産品迭代。 個性化推薦係統： 提升用戶滿意度和轉化率，驅動內容分發與商品銷售。 服務質量監控與改進： 分析客戶反饋，識彆服務瓶頸，優化服務流程。 運營效率的提升： 供應鏈與庫存優化： 預測需求，優化庫存水平，降低物流成本。 生産流程監控與故障預測： 提高生産效率，減少停機時間。 欺詐檢測與風險管理： 識彆異常交易，降低金融風險。 數據驅動的決策支持： 商業智能（BI）平颱的搭建與應用： 如何構建企業級BI平颱，實現數據可視化報錶和儀錶盤的統一管理。 數據驅動的會議與報告： 如何用數據說話，支持高效的會議討論和決策製定。 構建數據文化與知識共享： 鼓勵員工參與數據分析，建立持續學習的機製。 未來展望： 自動化分析與AI的融閤： 探索自動化機器學習（AutoML）等技術在數據分析中的應用。 新興數據分析趨勢： 圖數據分析、邊緣計算數據分析等前沿技術的簡介。 持續學習與適應： 在快速變化的數據環境中，保持學習的熱情和敏銳度。 本書的每一部分都力求深入淺齣，避免不必要的專業術語堆砌，而是著重於解釋概念背後的商業邏輯和實踐價值。通過閱讀《海量信息時代的決策引擎：數據分析與商業洞察》，您將不僅能夠理解數據分析的力量，更能掌握如何將其轉化為驅動業務增長、實現競爭優勢的強大引擎。我們相信，掌握數據的力量，就是掌握未來的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的“架構”二字深深吸引，因為在大數據領域，一個清晰、可擴展、高容錯的架構設計是成功的關鍵。我理解，這本書不會止步於講解單個技術點，而是會帶領讀者構建起一個完整的體係。我迫切想瞭解書中是如何闡述不同大數據組件之間是如何協同工作的，例如Hadoop生態係統（HDFS, MapReduce, Spark, Hive等）的內在聯係，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，我期待書中能夠深入剖析如何設計一個能夠應對海量數據、高並發訪問以及不斷增長業務需求的大數據平颱。這包括但不限於存儲架構的選擇（如HDFS, S3, NoSQL數據庫）、計算架構的優化（如批處理與流處理的結閤）、數據治理策略的製定（如元數據管理、數據安全、權限控製），以及如何平衡成本與性能。我希望書中能提供一些實際的案例分析，展示在不同行業背景下，優秀的大數據架構是如何構建和演進的，讓我能夠從中汲取靈感，並將這些知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的標題所吸引，因為它清晰地描繪瞭從宏觀到微觀、從基礎到應用的完整旅程。我期待這本書能提供一種係統性的學習路徑，幫助我理解大數據處理的整個生命周期，並能夠將這些知識融會貫通。我非常關注書中在“數據獲取”部分的內容，因為它是我理解整個大數據流程的起點。我希望書中能詳細介紹各種數據采集技術，例如網絡爬蟲、API集成、日誌收集、流式數據攝取等，並闡述它們各自的優缺點以及適用的場景。我希望能夠學到如何處理不同格式、不同來源的數據，以及如何保證數據采集的效率和準確性。此外，書中對“大數據架構”的講解，我希望能夠深入到各個組件的原理、選型以及組閤方式，例如Hadoop、Spark、Kafka、HBase等，並能夠理解如何根據業務需求設計一個可擴展、高可用、高性能的大數據平颱。最終，通過對“深度學習”的介紹，我希望能夠瞭解如何在大數據平颱上進行模型的訓練、部署和應用，解決實際的業務問題，實現數據驅動的決策。

評分☆☆☆☆☆

“深度學習”這個詞匯齣現在書名中，讓我看到瞭本書的深度和前沿性。我知道，大數據不僅僅是數據的堆積，更是為瞭從中挖掘齣有價值的洞察，而深度學習無疑是當前挖掘數據價值最強大的工具之一。我非常好奇書中是如何將大數據架構與深度學習模型緊密結閤起來的。這是否意味著書中會講解如何在大規模數據集上進行深度學習模型的訓練？例如，如何利用分布式計算框架（如Spark MLlib, TensorFlow on Spark）來加速模型的訓練過程？或者，書中會探討如何設計一個能夠高效地存儲、管理和訪問海量用於深度學習的數據集？我期待看到關於特徵工程、模型選擇、超參數調優等方麵的實踐建議，尤其是在大數據環境下，這些操作的挑戰性會大大增加。我希望本書能夠提供一些關於如何構建一個完整的深度學習流水綫（pipeline）的指導，從數據預處理到模型部署，讓我能夠理解整個流程的運作機製，並且能夠在這個基礎上進行創新和優化，最終利用深度學習的力量來解決復雜的業務問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本藏寶圖，雖然我還沒有完全深入探索其中的每一個角落，但光是目錄和前言就足以讓我對即將開啓的旅程充滿期待。我特彆關注其中關於“數據獲取”的部分，因為它直接關係到我們能否拿到高質量的“原材料”。在如今信息爆炸的時代，數據來源的可靠性、多樣性以及如何高效地收集和整閤來自不同渠道的數據，是構建穩固大數據基石的第一步。我希望書中能詳細介紹各種數據采集技術，比如爬蟲、API接口、流式數據處理，以及如何應對數據清洗、去重、格式轉換等一係列挑戰。尤其是在處理實時數據流時，如何保證數據的低延遲和高吞吐量，這方麵的內容是我非常看重的。我設想，通過這本書的學習，我能夠掌握從韆絲萬縷的數據源頭開始，建立起一套係統而 robust 的數據采集流程，為後續的數據分析和應用打下堅實基礎。它不僅僅是關於技術的羅列，更應該包含對不同采集場景的權衡和最佳實踐的指導，讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的方案，避免走彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我聯想到一種從“源頭活水”到“智慧結晶”的完整過程。我理解，它涵蓋的範圍非常廣，從最基礎的數據采集，到最尖端的深度學習應用，提供瞭一個端到端的視角。我希望書中能夠清晰地闡述，在大數據整個生命周期中，各個環節是如何相互依賴、相互促進的。例如，數據獲取的質量和方式，將直接影響到後續數據清洗、存儲和處理的效率。而一個良好設計的架構，將為深度學習模型的訓練和部署提供堅實的基礎和高效的平颱。我特彆關注書中是如何連接“架構”與“深度學習”之間的橋梁。是否存在一些特定的架構模式，能夠更好地支持深度學習任務？或者，深度學習的應用又會反過來推動大數據架構的演進？我期待書中能提供一些宏觀的指導，幫助我理解整個大數據生態係統的全貌，以及如何在其中找到自己的位置，並有效地利用大數據和深度學習解決實際問題，實現商業價值。

評分☆☆☆☆☆

傢裏的東西都是京東買的,希望多多發券

評分☆☆☆☆☆

還沒看，看後評。

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好用，京東快遞速度好，服務好。支持

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買得多，這書非常不錯，可以。

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上.....

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還沒有仔細的看，挺不錯的書，送貨挺快的

評分☆☆☆☆☆

還可以，還不錯，正在看！

評分☆☆☆☆☆

也會推薦給親朋好友的……

評分☆☆☆☆☆

也餓呀禿嚕嚕嚕餓呀呀他他不吧否木馬、在你麵前你不想去皮切成塊……