大數據之路 阿裏巴巴大數據實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

阿裏巴巴數據技術及産品部 著

圖書標籤:

• 大數據
• 阿裏巴巴
• 數據分析
• 數據挖掘
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• 數據平颱
• 大數據實踐
• 技術實踐

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121314384

版次：1

商品編碼：12105759

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：336

産品特色

編輯推薦

　　阿裏巴巴，作為距離大數據最近的公司之一，近幾年對大數據卻鮮有高談闊論。實際上，阿裏巴巴一開始就自然生長在數據的黑洞中，並且被越來越多、越來越密集的數據風暴裹挾。從需求→設計→迭代→升華為理論，在無數次的迭代進化中，阿裏巴巴對大數據的理解纔逐漸成形，慢慢能夠在將數據黑洞為我所用的抗爭中扳迴一局。《大數據之路：阿裏巴巴大數據實踐》就是在這個過程中，由阿裏巴巴數據技術及産品部沉澱下來的大數據知識與實踐，值得每一位與大數據相關的人閱讀。

內容簡介

　　在阿裏巴巴集團內，數據人員麵臨的現實情況是：集團數據存儲已經達到EB級彆，部分單張錶每天的數據記錄數高達幾韆億條；在2016年“雙１１購物狂歡節”的24小時中，支付金額達到瞭1207億元人民幣，支付峰值高達12萬筆/秒，下單峰值達17.5萬筆/秒，媒體直播大屏處理的總數據量高達百億級彆且所有數據都需要做到實時、準確地對外披露……巨大的信息量給數據采集、存儲和計算都帶來瞭極大的挑戰。
　　《大數據之路：阿裏巴巴大數據實踐》就是在此背景下完成的。《大數據之路：阿裏巴巴大數據實踐》中講到的阿裏巴巴大數據係統架構，就是為瞭滿足不斷變化的業務需求，同時實現係統的高度擴展性、靈活性以及數據展現的高性能而設計的。
　　《大數據之路：阿裏巴巴大數據實踐》由阿裏巴巴數據技術及産品部組織並完成寫作，是阿裏巴巴分享對大數據的認知，與生態夥伴共創數據智能的重要基石。相信《大數據之路：阿裏巴巴大數據實踐》中的實踐和思考對同行會有很大的啓發和藉鑒意義。

作者簡介

　　阿裏巴巴數據技術及産品部，定位於阿裏集團數據中颱，為阿裏生態內外的業務、用戶、中小企業提供全鏈路、全渠道的數據服務。作為阿裏大數據戰略的核心踐行者，緻力於“讓大數據賦能商業，創造價值”。經過多年的實踐，數據技術及産品部已經構建瞭從底層的數據采集、數據處理，到挖掘算法、數據應用服務以及數據産品的全鏈路、標準化的大數據體係。通過這個體係，超過EB級彆的海量數據能夠高效融閤，並以秒級的響應速度，服務並驅動阿裏巴巴自身的業務和外部韆萬用戶的發展。現在，阿裏巴巴數據技術及産品部正通過技術和産品上的創新，探索全域數據的價值，將阿裏在大數據上沉澱的能力對外分享，為各行各業的發展帶來更多可能性。

目錄

第1篇 數據技術篇

第1章 總述1

第2章 日誌采集 8
2.1 瀏覽器的頁麵日誌采集 8
2.1.1 頁麵瀏覽日誌采集流程 9
2.1.2 頁麵交互日誌采集 14
2.1.3 頁麵日誌的服務器端清洗和預處理 15
2.2 無綫客戶端的日誌采集 16
2.2.1 頁麵事件 17
2.2.2 控件點擊及其他事件 18
2.2.3 特殊場景 19
2.2.4 H5 & Native日誌統一 20
2.2.5 設備標識 22
2.2.6 日誌傳輸 23
2.3 日誌采集的挑戰 24
2.3.1 典型場景 24
2.3.2 大促保障 26

第3章 數據同步 29
3.1 數據同步基礎 29
3.1.1 直連同步 30
3.1.2 數據文件同步 30
3.1.3 數據庫日誌解析同步 31
3.2 阿裏數據倉庫的同步方式 35
3.2.1 批量數據同步 35
3.2.2 實時數據同步 37
3.3 數據同步遇到的問題與解決方案 39
3.3.1 分庫分錶的處理 39
3.3.2 高效同步和批量同步 41
3.3.3 增量與全量同步的閤並 42
3.3.4 同步性能的處理 43
3.3.5 數據漂移的處理 45

第4章 離綫數據開發 48
4.1 數據開發平颱 48
4.1.1 統一計算平颱 49
4.1.2 統一開發平颱 53
4.2 任務調度係統 58
4.2.1 背景 58
4.2.2 介紹 60
4.2.3 特點及應用 65

第5章 實時技術 68
5.1 簡介 69
5.2 流式技術架構 71
5.2.1 數據采集 72
5.2.2 數據處理 74
5.2.3 數據存儲 78
5.2.4 數據服務 80
5.3 流式數據模型 80
5.3.1 數據分層 80
5.3.2 多流關聯 83
5.3.3 維錶使用 84
5.4 大促挑戰&保障 86
5.4.1 大促特徵 86
5.4.2 大促保障 88

第6章 數據服務 91
6.1 服務架構演進 91
6.1.1 DWSOA 92
6.1.2 OpenAPI 93
6.1.3 SmartDQ 94
6.1.4 統一的數據服務層 96
6.2 技術架構 97
6.2.1 SmartDQ 97
6.2.2 iPush 100
6.2.3 Lego 101
6.2.4 uTiming 102
6.3 最佳實踐 103
6.3.1 性能 103
6.3.2 穩定性 111

第7章 數據挖掘 116
7.1 數據挖掘概述 116
7.2 數據挖掘算法平颱 117
7.3 數據挖掘中颱體係 119
7.3.1 挖掘數據中颱 120
7.3.2 挖掘算法中颱 122
7.4 數據挖掘案例 123
7.4.1 用戶畫像 123
7.4.2 互聯網反作弊 125

第2篇 數據模型篇
第8章 大數據領域建模綜述 130
8.1 為什麼需要數據建模 130
8.2 關係數據庫係統和數據倉庫 131
8.3 從OLTP和OLAP係統的區彆看模型方法論的選擇 132
8.4 典型的數據倉庫建模方法論 132
8.4.1 ER模型 132
8.4.2 維度模型 133
8.4.3 Data Vault模型 134
8.4.4 Anchor模型 135
8.5 阿裏巴巴數據模型實踐綜述 136

第9章 阿裏巴巴數據整閤及管理體係 138
9.1 概述 138
9.1.1 定位及價值 139
9.1.2 體係架構 139
9.2 規範定義 140
9.2.1 名詞術語 141
9.2.2 指標體係 141
9.3 模型設計 148
9.3.1 指導理論 148
9.3.2 模型層次 148
9.3.3 基本原則 150
9.4 模型實施 152
9.4.1 業界常用的模型實施過程 152
9.4.2 OneData實施過程 154

第10章 維度設計 159
10.1 維度設計基礎 159
10.1.1 維度的基本概念 159
10.1.2 維度的基本設計方法 160
10.1.3 維度的層次結構 162
10.1.4 規範化和反規範化 163
10.1.5 一緻性維度和交叉探查 165
10.2 維度設計高級主題 166
10.2.1 維度整閤 166
10.2.2 水平拆分 169
10.2.3 垂直拆分 170
10.2.4 曆史歸檔 171
10.3 維度變化 172
10.3.1 緩慢變化維 172
10.3.2 快照維錶 174
10.3.3 極限存儲 175
10.3.4 微型維度 178
10.4 特殊維度 180
10.4.1 遞歸層次 180
10.4.2 行為維度 184
10.4.3 多值維度 185
10.4.4 多值屬性 187
10.4.5 雜項維度 188

第11章 事實錶設計 190
11.1 事實錶基礎 190
11.1.1 事實錶特性 190
11.1.2 事實錶設計原則 191
11.1.3 事實錶設計方法 193
11.2 事務事實錶 196
11.2.1 設計過程 196
11.2.2 單事務事實錶 200
11.2.3 多事務事實錶 202
11.2.4 兩種事實錶對比 206
11.2.5 父子事實的處理方式 208
11.2.6 事實的設計準則 209
11.3 周期快照事實錶 210
11.3.1 特性 211
11.3.2 實例 212
11.3.3 注意事項 217
11.4 纍積快照事實錶 218
11.4.1 設計過程 218
11.4.2 特點 221
11.4.3 特殊處理 223
11.4.4 物理實現 225
11.5 三種事實錶的比較 227
11.6 無事實的事實錶 228
11.7 聚集型事實錶 228
11.7.1 聚集的基本原則 229
11.7.2 聚集的基本步驟 229
11.7.3 阿裏公共匯總層 230
11.7.4 聚集補充說明 234

第3篇 數據管理篇
第12章 元數據 236
12.1 元數據概述 236
12.1.1 元數據定義 236
12.1.2 元數據價值 237
12.1.3 統一元數據體係建設 238
12.2 元數據應用 239
12.2.1 Data Profile 239
12.2.2 元數據門戶 241
12.2.3 應用鏈路分析 241
12.2.4 數據建模 242
12.2.5 驅動ETL開發 243

第13章 計算管理 245
13.1 係統優化 245
13.1.1 HBO 246
13.1.2 CBO 249
13.2 任務優化 256
13.2.1 Map傾斜 257
13.2.2 Join傾斜 261

13.2.3 Reduce傾斜 269

第14章 存儲和成本管理 275
14.1 數據壓縮 275
14.2 數據重分布 276
14.3 存儲治理項優化 277
14.4 生命周期管理 278
14.4.1 生命周期管理策略 278
14.4.2 通用的生命周期管理矩陣 280
14.5 數據成本計量 283
14.6 數據使用計費 284

第15章 數據質量 285
15.1 數據質量保障原則 285
15.2 數據質量方法概述 287
15.2.1 消費場景知曉 289
15.2.2 數據加工過程卡點校驗 292
15.2.3 風險點監控 295
15.2.4 質量衡量 299

第4篇 數據應用篇
第16章 數據應用 304
16.1 生意參謀 305
16.1.1 背景概述 305
16.1.2 功能架構與技術能力 307
16.1.3 商傢應用實踐 310
16.2 對內數據産品平颱 313
16.2.1 定位 313
16.2.2 産品建設曆程 314
16.2.3 整體架構介紹 317

附錄A 本書插圖索引 320

前言/序言

　　序
　　大數據是什麼？在過去的5年裏，恐怕沒有另外一個詞比大數據更高頻；也沒有另外一個概念如大數據一樣，被紛繁解讀，著書立說。有趣的是，作為距離大數據最近的公司之一——盡管我們的初心或許和大數據沒有直接關係——在關於大數據的理論和概念的爭論中，阿裏巴巴卻鮮有高談闊論。
　　因為自知而敬畏，因為敬畏而謙遜。甚至在大數據這個概念齣現很久之前，阿裏巴巴就不得不直麵、認知、探索，並架構和大數據有關的一切。數據作為一個生態級的平颱企業最直接的沉澱，亦是最基本的再生産資料。如果沒有基於大數據的人工智能的應用，淘寶根本不可能麵對每天億級的用戶訪問數量。因此，僅僅因為本能，阿裏巴巴一開始就自然生長在這樣一個數據的黑洞中，並且被越來越多、越來越密集的數據風暴裹挾。阿裏巴巴在大數據方麵所做的各種艱苦努力，其實就是力圖對抗這種無序和復雜的熵增，從中梳理結構，提煉價值。
　　這是一個曆經磨煉、也卓有成效的長期過程。如書中所提到的，阿裏巴巴不僅數據量超宇宙級，而且更是因為業務場景的復雜和多元化，其麵對著甚至超過Google和Facebook的更復雜的難題。大部分時候，阿裏巴巴都是在無人區艱難跋涉。每一組功能和邏輯，每一套架構與係統，都與業務和場景息息相關。這個黑洞膨脹之快，以至於大部分時候都是在齣現痛點從而刺激瞭架構升級。換言之，大數據係統——如果我們非要用一個係統去描述的話——其復雜度之高，是幾乎不可能在一開始就完整和完美地進行自上而下定義和設計的。從需求→設計→迭代→升華為理論，在無數次的迭代進化中，我們對大數據的理解纔逐漸成形，慢慢能夠在將數據黑洞為我所用的抗爭中扳迴一局。
　　這個係統生長和進化的過程實際上已經暗暗揭示瞭阿裏巴巴對大數據真髓的理解。大、快、多樣性隻是錶象，大數據的真正價值在於生命性和生態性。阿裏巴巴稱之為“活數據”。活數據是全本記錄、實時驅動決策和迭代，其價值是隨著使用場景和方式動態變化的。簡單地把數據定義為正/負資産都太簡單。數據也不是會枯竭的能源。數據可以被重復使用，並在使用中升值；數據與數據鏈接可能會像核反應一樣産生價值的聚變。數據使用和數據聚變又産生新的數據。活數據的基礎設施就需要來承載、管理和促進這個生態體的最大價值實現（以及相應的成本最小化）。豐富的數據形式、多樣化的參與角色和動機，以及迥異的計算場景都使得這個係統的復雜度無限升級。阿裏巴巴的大數據之路就是在深刻理解這種復雜性的基礎上，摸索到瞭一些重要的秩序和原理，並通過技術架構來驗證和夯實。
　　如果說互聯網實現瞭人人互聯和通信，並沒有深度地協同計算，那麼這樣的一個大數據平颱和架構就是一張升級的、智能的互聯網。這是人類自己設計齣來的復雜的信息處理係統，同時也將是真正意義上人類智力大聯閤的基礎設施。這是一個偉大的藍圖，我們敬畏其復雜度和潛能。《大數據之路——阿裏巴巴大數據實踐》便是阿裏巴巴分享對大數據的認知、與世界共創數據智能的重要基石。數據技術及産品部作為阿裏巴巴集團的數據中颱，一直緻力為阿裏巴巴集團內、外提供大數據方麵的係統服務，承載瞭阿裏巴巴集團大數據夢想至關重要的數據平颱建設。相信他們的實踐和思考對同行會有很大的啓發和藉鑒意義。
　　曾鳴教授
　　阿裏巴巴集團學術委員會主席、湖畔大學教務長

《數據時代：洞悉未來商業的底層邏輯》 序言 我們正身處一個由數據驅動的時代。從宏觀的全球經濟脈搏，到微觀的個體消費習慣，數據如同空氣般滲透到現代社會的每一個角落，重塑著我們的認知、決策與行動。曾經，數據僅僅是科研人員和分析師手中冰冷的數字，而如今，它已成為引領商業變革、激發創新活力、構建未來競爭力的核心要素。然而，海量數據的湧現也帶來瞭前所未有的挑戰：如何有效地收集、存儲、處理、分析和應用這些信息？如何在紛繁復雜的數據洪流中捕捉真正的價值？如何將數據轉化為可執行的洞察，驅動企業實現持續增長與突破？ 《數據時代：洞悉未來商業的底層邏輯》並非一本技術手冊，也不是一套枯燥的理論梳理。它是一次深入的探險，一次對數據時代商業本質的解構與重塑。本書旨在帶領讀者穿越數據迷霧，抵達商業智能的彼岸，理解數據如何成為企業最寶貴的戰略資産，以及如何構建一套應對未來挑戰、把握時代機遇的數據驅動體係。我們將從數據的“前世今生”講起，剖析數據對商業模式演進的深遠影響，揭示那些成功運用數據的企業如何悄然改變遊戲規則，並在此基礎上，係統地梳理齣企業轉型為數據驅動型組織的底層邏輯與實踐路徑。 本書的價值在於，它將宏大的數據趨勢與具體的商業實踐巧妙地結閤起來。我們不會止步於對“大數據”這一概念的泛泛而談，而是深入挖掘其背後驅動商業變革的核心動能。我們將探討不同行業在數據應用上的創新範例，分析技術進步如何賦能數據價值釋放，更重要的是，我們將聚焦於企業管理者、戰略規劃者、産品創新者等關鍵角色，為他們提供一套清晰的認知框架和可操作的指導，幫助他們理解數據驅動的戰略意義，並在實際工作中落地執行，最終實現商業的數字化轉型與智能化升級。 第一章：數據之潮：重塑商業版圖的無形力量 數字時代的曙光早已照亮瞭商業世界的每一個角落。從互聯網的興起到移動設備的普及，再到物聯網和人工智能技術的飛速發展，海量數據的生成與匯聚已成為不可逆轉的趨勢。本章將帶領讀者迴顧數據發展的曆史軌跡，理解數據從簡單的記錄工具演變為驅動經濟增長的關鍵引擎的過程。我們將分析不同類型的數據（如交易數據、用戶行為數據、社交數據、傳感器數據等）所蘊含的商業潛力，並探討數據規模、多樣性和速度的指數級增長如何為企業帶來前所未有的機遇與挑戰。 數據的演變：從信息到洞察：追溯數據在不同曆史階段的角色變化，理解數據分析方法的進步如何解鎖更深層次的價值。 海量數據的時代特徵：解析“大數據”的核心要素（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），闡述這些特徵如何改變瞭商業運作的邏輯。 數據驅動的商業變革：通過一係列典型案例，展示數據如何顛覆傳統行業，催生新的商業模式，例如精準營銷、個性化推薦、風險控製、供應鏈優化等。 數據的戰略意義：強調數據已不再是IT部門的職能，而是上升為企業核心競爭力的一部分，是戰略決策、産品創新和客戶體驗提升的基石。 未來的數據圖景：展望物聯網、邊緣計算、5G等新技術將如何進一步拓展數據的邊界，以及這些發展趨勢對商業的潛在影響。 第二章：商業洞察的引擎：數據分析的層層遞進 數據的價值並非天然存在，它需要通過科學的分析方法和工具纔能被挖掘和提煉。本章將深入剖析數據分析的不同維度和層級，從描述性分析到預測性分析，再到規範性分析，層層遞進，揭示數據如何從“是什麼”轉化為“為什麼”和“該怎麼做”。我們將探討數據科學傢和業務分析師的角色，以及如何構建一個高效的數據分析流程，將原始數據轉化為有價值的商業洞察。 數據分析的層級體係： 描述性分析（Descriptive Analytics）：理解“發生瞭什麼”，例如銷售額、用戶增長率等指標的統計與可視化。 診斷性分析（Diagnostic Analytics）：探究“為什麼會發生”，通過鑽取、關聯分析等方法發現數據背後的原因。 預測性分析（Predictive Analytics）：預判“未來會發生什麼”，利用機器學習、統計模型等進行趨勢預測、風險評估。 規範性分析（Prescriptive Analytics）：指導“應該怎麼做”，基於預測結果，給齣最優的行動建議，例如優化定價策略、推薦最佳産品。 數據分析的工具與技術：簡要介紹數據可視化工具、BI平颱、數據挖掘技術、機器學習算法等，強調技術是實現分析的手段，而非目的。 從數據到洞察的流程：闡述數據清洗、數據整閤、特徵工程、模型構建、結果解讀等關鍵步驟，強調質量與準確性。 洞察的應用場景：展示數據洞察在市場營銷、産品研發、運營管理、客戶服務等各業務環節的具體應用，如何為決策提供科學依據。 構建數據分析能力：探討企業如何建立一支專業的數據分析團隊，以及如何培養業務人員的數據素養，形成全員參與的數據驅動文化。 第三章：構建數據驅動的組織：戰略、文化與人纔 將數據轉化為商業價值，絕非僅僅是技術和工具的堆砌，更需要組織層麵的深刻變革。本章將聚焦於數據驅動型組織的構建，從戰略規劃、企業文化到人纔隊伍建設，全麵解析企業如何為數據的充分應用奠定堅實的基礎。我們將強調數據治理的重要性，以及如何打破組織壁壘，促進數據在企業內部的順暢流動與共享。 數據戰略的頂層設計：闡述數據戰略如何與企業整體戰略深度融閤，明確數據應用的優先領域和目標。 數據驅動的企業文化：探討如何營造一種鼓勵數據探索、相信數據依據、以數據驅動決策的企業文化氛圍。 數據治理的基石：理解數據標準、數據質量管理、數據安全與隱私保護、數據生命周期管理等在數據治理中的核心作用。 跨部門協作與數據共享：分析如何打破部門孤島，建立高效的跨部門數據溝通與協作機製，實現數據的價值最大化。 人纔的培養與引進：探討對數據科學傢、數據工程師、數據分析師以及具備數據素養的業務人員的需求，以及如何構建人纔梯隊。 從技術驅動到業務驅動：強調數據分析的最終目的是服務於業務目標，如何確保技術成果能夠真正轉化為業務增長和效率提升。 第四章：智能應用的實踐：重塑客戶體驗與運營效率 數據驅動的最終落腳點在於具體的業務應用。本章將通過豐富的實際案例，深入探討數據在提升客戶體驗、優化運營效率、驅動産品創新等方麵的具體應用。我們將重點關注個性化推薦、智能客服、風險定價、供應鏈協同等前沿應用場景，展示數據如何幫助企業實現精細化運營，贏得客戶忠誠，並在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 個性化營銷與客戶旅程優化：如何利用用戶數據進行精準畫像，實現韆人韆麵的營銷策略，並貫穿客戶旅程的每一個觸點。 智能客服與用戶支持：探討AI與數據分析結閤，如何提升客戶服務的效率與質量，實現更高效的問題解答與情感連接。 風險管理與欺詐檢測：分析數據在信貸審批、保險定價、交易風險識彆等領域的應用，如何有效降低企業風險。 供應鏈的智能化升級：展示數據如何在庫存管理、需求預測、物流優化、供應商協同等方麵發揮作用，提升整個供應鏈的響應速度與效率。 産品創新與用戶增長：如何通過用戶行為數據和市場反饋，指導産品迭代，發現新的增長點，並進行A/B測試優化。 數據倫理與隱私保護的挑戰：在追求數據價值的同時，如何平衡商業利益與用戶隱私，建立負責任的數據應用體係。 第五章：麵嚮未來的數據生態：挑戰與機遇 數據驅動的浪潮仍在不斷演進，新的技術和應用模式層齣不窮。本章將展望未來數據發展趨勢，探討企業在迎接這些趨勢時將麵臨的挑戰，以及如何抓住新的機遇。我們將關注人工智能、邊緣計算、聯邦學習等前沿技術如何進一步釋放數據潛力，以及構建開放、閤作的數據生態係統的重要性。 人工智能與數據智能的融閤：深入探討AI算法如何與海量數據結閤，實現更高級的模式識彆、決策自動化與智能預測。 邊緣計算與實時數據處理：分析邊緣計算如何為物聯網設備和實時應用提供低延遲的數據處理能力，拓展數據應用的場景。 聯邦學習與隱私計算：探討在數據隱私日益受到重視的情況下，聯邦學習等技術如何實現模型訓練與數據保護的平衡。 數據孤島的打破與生態構建：分析企業間、行業間數據閤作的重要性，以及構建開放、互信的數據共享生態的潛力。 數據安全與閤規性的新挑戰：隨著數據應用範圍的擴大，數據安全和閤規性將麵臨更嚴峻的考驗。 擁抱不確定性，駕馭未來：鼓勵企業保持敏銳的洞察力，持續學習與適應，以數據為基石，在波詭雲譎的商業環境中乘風破浪，實現持續的創新與成長。 結語 《數據時代：洞悉未來商業的底層邏輯》是一場關於認知升級的旅程。數據已不再是冰冷的數字，而是驅動商業變革的強大引擎。理解數據的力量，掌握數據分析的精髓，構建數據驅動的組織，並將其應用於具體的業務場景，是每一個追求卓越的現代企業必須麵對的課題。本書的目的是點燃你對數據價值的認知，啓發你對商業未來的思考。願本書能成為你在這場激動人心的數據時代浪潮中，洞悉機遇、把握方嚮、引領變革的智慧指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有分量，“大數據之路”，再加上“阿裏巴巴大數據實踐”，立刻勾起瞭我對這個領域的好奇心。雖然我還沒有深入閱讀這本書，但僅從書名就能感受到它所承載的深度和廣度。我一直對大數據技術在真實世界中的應用充滿興趣，尤其是在國內，阿裏巴巴作為行業巨頭，其在大數據領域的探索和實踐無疑具有極高的參考價值。我設想這本書不僅僅是冰冷的技術理論堆砌，更應該像一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者一步步走過大數據從概念到落地的整個過程。我期待它能解答一些我一直思考的問題，比如，在海量數據的衝擊下，企業如何構建穩定高效的數據平颱？數據從采集、清洗、存儲到分析、應用的整個生命周期，有哪些關鍵的技術難點和解決方案？阿裏巴巴是如何將這些技術創新融入到其龐大的業務生態中，支撐起電商、支付、物流等眾多核心業務的？我更希望書中能分享一些阿裏巴巴在大數據實踐中遇到的挑戰、踩過的坑以及從中總結齣的寶貴經驗，這些“過來人”的視角往往比純粹的技術文檔更有啓發性，也更能幫助我們少走彎路。這本書讓我看到瞭理解和駕馭大數據的希望，仿佛就在前方，等待我去探索。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找能夠係統性理解大數據技術體係的書籍，而“大數據之路 阿裏巴巴大數據實踐”這個書名，無疑給瞭我一個非常明確的方嚮。我理解“之路”二字，意味著它會是一個循序漸進、層層遞進的學習過程，從基礎概念到高級應用，應該都有所涵蓋。我尤其關注的是“實踐”二字，這意味著書中不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入到阿裏巴巴如何將這些技術落地。我期待看到書中對於數據架構設計的深入探討，例如，阿裏巴巴是如何設計其數據湖、數據倉庫以及實時數倉的？不同的業務場景下，又會有哪些不同的數據存儲和處理方案？此外，在大數據時代，數據安全和隱私保護也越來越重要，我希望書中能分享阿裏巴巴在這方麵的經驗和考量。還有，對於數據治理、元數據管理、數據質量保障等這些容易被忽視但又至關重要的環節，書中是否會有詳盡的闡述？我希望這本書能夠提供一個宏觀的視角，讓我瞭解大數據體係的全貌，並且在微觀層麵，也能學到一些實用的方法和技巧。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，“大數據之路 阿裏巴巴大數據實踐”，我的腦海中立刻浮現齣一條由無數數據節點組成的浩瀚圖景，而阿裏巴巴，正是這條道路上最重要的導航者之一。我一直對大數據背後的驅動力以及它所帶來的顛覆性變革充滿敬畏，尤其是在中國互聯網的領軍企業阿裏巴巴，其在大數據領域的投入和創新，無疑是中國乃至全球的標杆。我期待這本書能夠為我打開一扇窗，讓我能夠更深入地理解大數據技術在企業級應用中的深度和廣度。我希望書中能不僅僅是技術的羅列，而是能講述“為什麼”和“怎麼做”的故事。比如，阿裏巴巴是如何在早期就洞察到大數據的價值，並為此進行戰略布局？在技術選型上，他們是如何平衡創新與穩定，選擇最適閤自己業務發展的大數據技術棧？我更希望看到書中能夠分享一些關於數據資産管理、數據價值挖掘以及數據驅動的組織變革方麵的經驗。這些都是大數據落地過程中不可或缺的關鍵要素。這本書，讓我看到瞭一個更真實、更立體的大數據世界，充滿瞭挑戰，也充滿瞭機遇。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對“大數據”這個詞的理解一直有些模糊，感覺它既熟悉又陌生，好像無處不在，但具體怎麼做，又常常感到無從下手。這本書的名字，尤其是“阿裏巴巴大數據實踐”這幾個字，一下子擊中瞭我的痛點。我希望這本書能像一本操作手冊，提供清晰、可執行的步驟和方法。比如，對於一個初學者來說，如何搭建自己的大數據環境？需要掌握哪些核心技術棧？是Hadoop、Spark，還是更前沿的雲原生大數據解決方案？書中會不會詳細介紹這些技術的原理，並且給齣實踐指南？我特彆好奇阿裏巴巴是如何處理數以億計的用戶行為數據，如何從中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為商業價值的。我希望書中能有具體的案例分析，展現大數據技術如何驅動業務創新，解決實際問題。是推薦算法的優化，還是精準營銷的實現？或者是風險控製、欺詐檢測？這些應用場景的描述，如果能結閤阿裏巴巴的實際業務來解讀，那就太有價值瞭。我期待這本書能將抽象的大數據概念具象化，讓像我這樣的讀者，能夠真正理解大數據是如何工作的，並且知道如何去應用它。

評分☆☆☆☆☆

我一直對互聯網巨頭如何構建和運營其龐大的技術體係感到好奇，而阿裏巴巴無疑是其中的佼佼者。這本書的名字——“大數據之路 阿裏巴巴大數據實踐”，聽起來就像是揭開神秘麵紗的一把鑰匙。我希望這本書能讓我窺探到阿裏巴巴在大數據領域的核心能力和發展曆程。我設想書中會描繪齣一條清晰的“大數據之路”，這條路可能充滿瞭技術的革新、業務的驅動以及團隊的協作。我期待能讀到關於阿裏巴巴在數據平颱建設方麵的經驗，比如，他們是如何應對PB乃至EB級彆的數據規模？如何保證數據處理的高效性和低延遲？另外，我對於阿裏巴巴如何通過大數據賦能其多樣化的業務場景充滿興趣。從電商的個性化推薦，到金融服務的風險評估，再到本地生活的智能調度，這些背後都離不開強大的數據能力。我希望書中能有具體的案例，展示大數據技術如何解決實際業務問題，創造商業價值。我更希望能夠從中學習到阿裏巴巴在構建數據驅動文化、培養數據人纔方麵的經驗，這對於任何希望在大數據領域有所作為的組織來說，都具有重要的藉鑒意義。

評分☆☆☆☆☆

東西很不錯，送貨也很快。

評分☆☆☆☆☆

生活用品一直在京東買。方便，快捷。傢裏缺什麼，馬上買，用plus又能免運費。第二天一早就到瞭。以後不用囤貨瞭

評分☆☆☆☆☆

書挺不錯的

評分☆☆☆☆☆

支持京東 支持東哥 又快又好 以後還來

評分☆☆☆☆☆

還不錯哦。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

一直相信京東商城的品質，纔能讓我放心購買，等我用過之後再來追評

評分☆☆☆☆☆

差評！！！既然不能提供紙質發票，就該提前說，或者根本不要設置“普通發票”的選項。承諾做不到的事情，完全是在忽悠消費者！

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

還可以吧還可以還可以還可以還可以還可以