大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案

为了达到深入浅出、通俗易懂的效果，本书的第一大部分概述了大数据的主要技术，包括大数据的获取、存储、处理，还有架构设计的基本理念，以及常用的消息和缓存机制。这一部分你会发现关于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的简介。对于数据处理的高级技术，本书着墨不少，但不乏对于信息检索和数据挖掘课题的探讨。例如站内搜索引擎、推荐系统、广告系统、聚类、分类和线性回归等。由于商业需求尤其看重实际产出，因此第一部分的最后还会分析常见的效果和性能评估。相信这部分对于构建读者的大数据知识体系会很有帮助。在每一章的最后，我们还会给出重要的参考图书，以便于读者继续深入学习。

这是一本全面而深入地探讨大数据技术的书籍。本书的第一大部分概述了大数据的主要技术，包括大数据的获取、存储、处理，还有架构设计的基本理念，以及常用的消息和缓存机制。这一部分你会发现关于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的简介。对于数据处理的高级技术，本书着墨不少，但不乏对于信息检索和数据挖掘课题的探讨。例如站内搜索引擎、推荐系统、广告系统、聚类、分类和线性回归等。由于商业需求尤其看重实际产出，因此第一部分的最后还会分析常见的效果和性能评估。相信这部分对于构建读者的大数据知识体系会很有帮助。在每一章的最后，我们还会给出重要的参考图书，以便于读者继续深入学习。 本书的第二大部分则是从业务需求的描述入手，然后进行需求分析，根据需求的特点，对第一大部分所涉及的备选技术进行筛选，最后是技术方案和架构的确定。不同的商业需求可能会使用类似的技术点。但是具体使用方式不会雷同，根据不同的数据集合、不同的应用场景和不同的进阶难度，提供了反复温习和加深印象的机会。 在书的最后，作者还详细讨论了大数据在互联网时代CRM中的应用和挑战。