大数据之路 阿里巴巴大数据实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿里巴巴数据技术及产品部 著

图书标签:

• 大数据
• 阿里巴巴
• 数据分析
• 数据挖掘
• 云计算
• Hadoop
• Spark
• 数据平台
• 大数据实践
• 技术实践

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314384

版次：1

商品编码：12105759

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：336

产品特色

编辑推荐

　　阿里巴巴，作为距离大数据最近的公司之一，近几年对大数据却鲜有高谈阔论。实际上，阿里巴巴一开始就自然生长在数据的黑洞中，并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。从需求→设计→迭代→升华为理论，在无数次的迭代进化中，阿里巴巴对大数据的理解才逐渐成形，慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在这个过程中，由阿里巴巴数据技术及产品部沉淀下来的大数据知识与实践，值得每一位与大数据相关的人阅读。

内容简介

　　在阿里巴巴集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“双１１购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》由阿里巴巴数据技术及产品部组织并完成写作，是阿里巴巴分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

作者简介

　　阿里巴巴数据技术及产品部，定位于阿里集团数据中台，为阿里生态内外的业务、用户、中小企业提供全链路、全渠道的数据服务。作为阿里大数据战略的核心践行者，致力于“让大数据赋能商业，创造价值”。经过多年的实践，数据技术及产品部已经构建了从底层的数据采集、数据处理，到挖掘算法、数据应用服务以及数据产品的全链路、标准化的大数据体系。通过这个体系，超过EB级别的海量数据能够高效融合，并以秒级的响应速度，服务并驱动阿里巴巴自身的业务和外部千万用户的发展。现在，阿里巴巴数据技术及产品部正通过技术和产品上的创新，探索全域数据的价值，将阿里在大数据上沉淀的能力对外分享，为各行各业的发展带来更多可能性。

目录

第1篇 数据技术篇

第1章 总述1

第2章 日志采集 8
2.1 浏览器的页面日志采集 8
2.1.1 页面浏览日志采集流程 9
2.1.2 页面交互日志采集 14
2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 15
2.2 无线客户端的日志采集 16
2.2.1 页面事件 17
2.2.2 控件点击及其他事件 18
2.2.3 特殊场景 19
2.2.4 H5 & Native日志统一 20
2.2.5 设备标识 22
2.2.6 日志传输 23
2.3 日志采集的挑战 24
2.3.1 典型场景 24
2.3.2 大促保障 26

第3章 数据同步 29
3.1 数据同步基础 29
3.1.1 直连同步 30
3.1.2 数据文件同步 30
3.1.3 数据库日志解析同步 31
3.2 阿里数据仓库的同步方式 35
3.2.1 批量数据同步 35
3.2.2 实时数据同步 37
3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39
3.3.1 分库分表的处理 39
3.3.2 高效同步和批量同步 41
3.3.3 增量与全量同步的合并 42
3.3.4 同步性能的处理 43
3.3.5 数据漂移的处理 45

第4章 离线数据开发 48
4.1 数据开发平台 48
4.1.1 统一计算平台 49
4.1.2 统一开发平台 53
4.2 任务调度系统 58
4.2.1 背景 58
4.2.2 介绍 60
4.2.3 特点及应用 65

第5章 实时技术 68
5.1 简介 69
5.2 流式技术架构 71
5.2.1 数据采集 72
5.2.2 数据处理 74
5.2.3 数据存储 78
5.2.4 数据服务 80
5.3 流式数据模型 80
5.3.1 数据分层 80
5.3.2 多流关联 83
5.3.3 维表使用 84
5.4 大促挑战&保障 86
5.4.1 大促特征 86
5.4.2 大促保障 88

第6章 数据服务 91
6.1 服务架构演进 91
6.1.1 DWSOA 92
6.1.2 OpenAPI 93
6.1.3 SmartDQ 94
6.1.4 统一的数据服务层 96
6.2 技术架构 97
6.2.1 SmartDQ 97
6.2.2 iPush 100
6.2.3 Lego 101
6.2.4 uTiming 102
6.3 最佳实践 103
6.3.1 性能 103
6.3.2 稳定性 111

第7章 数据挖掘 116
7.1 数据挖掘概述 116
7.2 数据挖掘算法平台 117
7.3 数据挖掘中台体系 119
7.3.1 挖掘数据中台 120
7.3.2 挖掘算法中台 122
7.4 数据挖掘案例 123
7.4.1 用户画像 123
7.4.2 互联网反作弊 125

第2篇 数据模型篇
第8章 大数据领域建模综述 130
8.1 为什么需要数据建模 130
8.2 关系数据库系统和数据仓库 131
8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择 132
8.4 典型的数据仓库建模方法论 132
8.4.1 ER模型 132
8.4.2 维度模型 133
8.4.3 Data Vault模型 134
8.4.4 Anchor模型 135
8.5 阿里巴巴数据模型实践综述 136

第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 138
9.1 概述 138
9.1.1 定位及价值 139
9.1.2 体系架构 139
9.2 规范定义 140
9.2.1 名词术语 141
9.2.2 指标体系 141
9.3 模型设计 148
9.3.1 指导理论 148
9.3.2 模型层次 148
9.3.3 基本原则 150
9.4 模型实施 152
9.4.1 业界常用的模型实施过程 152
9.4.2 OneData实施过程 154

第10章 维度设计 159
10.1 维度设计基础 159
10.1.1 维度的基本概念 159
10.1.2 维度的基本设计方法 160
10.1.3 维度的层次结构 162
10.1.4 规范化和反规范化 163
10.1.5 一致性维度和交叉探查 165
10.2 维度设计高级主题 166
10.2.1 维度整合 166
10.2.2 水平拆分 169
10.2.3 垂直拆分 170
10.2.4 历史归档 171
10.3 维度变化 172
10.3.1 缓慢变化维 172
10.3.2 快照维表 174
10.3.3 极限存储 175
10.3.4 微型维度 178
10.4 特殊维度 180
10.4.1 递归层次 180
10.4.2 行为维度 184
10.4.3 多值维度 185
10.4.4 多值属性 187
10.4.5 杂项维度 188

第11章 事实表设计 190
11.1 事实表基础 190
11.1.1 事实表特性 190
11.1.2 事实表设计原则 191
11.1.3 事实表设计方法 193
11.2 事务事实表 196
11.2.1 设计过程 196
11.2.2 单事务事实表 200
11.2.3 多事务事实表 202
11.2.4 两种事实表对比 206
11.2.5 父子事实的处理方式 208
11.2.6 事实的设计准则 209
11.3 周期快照事实表 210
11.3.1 特性 211
11.3.2 实例 212
11.3.3 注意事项 217
11.4 累积快照事实表 218
11.4.1 设计过程 218
11.4.2 特点 221
11.4.3 特殊处理 223
11.4.4 物理实现 225
11.5 三种事实表的比较 227
11.6 无事实的事实表 228
11.7 聚集型事实表 228
11.7.1 聚集的基本原则 229
11.7.2 聚集的基本步骤 229
11.7.3 阿里公共汇总层 230
11.7.4 聚集补充说明 234

第3篇 数据管理篇
第12章 元数据 236
12.1 元数据概述 236
12.1.1 元数据定义 236
12.1.2 元数据价值 237
12.1.3 统一元数据体系建设 238
12.2 元数据应用 239
12.2.1 Data Profile 239
12.2.2 元数据门户 241
12.2.3 应用链路分析 241
12.2.4 数据建模 242
12.2.5 驱动ETL开发 243

第13章 计算管理 245
13.1 系统优化 245
13.1.1 HBO 246
13.1.2 CBO 249
13.2 任务优化 256
13.2.1 Map倾斜 257
13.2.2 Join倾斜 261

13.2.3 Reduce倾斜 269

第14章 存储和成本管理 275
14.1 数据压缩 275
14.2 数据重分布 276
14.3 存储治理项优化 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阵 280
14.5 数据成本计量 283
14.6 数据使用计费 284

第15章 数据质量 285
15.1 数据质量保障原则 285
15.2 数据质量方法概述 287
15.2.1 消费场景知晓 289
15.2.2 数据加工过程卡点校验 292
15.2.3 风险点监控 295
15.2.4 质量衡量 299

第4篇 数据应用篇
第16章 数据应用 304
16.1 生意参谋 305
16.1.1 背景概述 305
16.1.2 功能架构与技术能力 307
16.1.3 商家应用实践 310
16.2 对内数据产品平台 313
16.2.1 定位 313
16.2.2 产品建设历程 314
16.2.3 整体架构介绍 317

附录A 本书插图索引 320

前言/序言

　　序
　　大数据是什么？在过去的5年里，恐怕没有另外一个词比大数据更高频；也没有另外一个概念如大数据一样，被纷繁解读，著书立说。有趣的是，作为距离大数据最近的公司之一——尽管我们的初心或许和大数据没有直接关系——在关于大数据的理论和概念的争论中，阿里巴巴却鲜有高谈阔论。
　　因为自知而敬畏，因为敬畏而谦逊。甚至在大数据这个概念出现很久之前，阿里巴巴就不得不直面、认知、探索，并架构和大数据有关的一切。数据作为一个生态级的平台企业最直接的沉淀，亦是最基本的再生产资料。如果没有基于大数据的人工智能的应用，淘宝根本不可能面对每天亿级的用户访问数量。因此，仅仅因为本能，阿里巴巴一开始就自然生长在这样一个数据的黑洞中，并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。阿里巴巴在大数据方面所做的各种艰苦努力，其实就是力图对抗这种无序和复杂的熵增，从中梳理结构，提炼价值。
　　这是一个历经磨炼、也卓有成效的长期过程。如书中所提到的，阿里巴巴不仅数据量超宇宙级，而且更是因为业务场景的复杂和多元化，其面对着甚至超过Google和Facebook的更复杂的难题。大部分时候，阿里巴巴都是在无人区艰难跋涉。每一组功能和逻辑，每一套架构与系统，都与业务和场景息息相关。这个黑洞膨胀之快，以至于大部分时候都是在出现痛点从而刺激了架构升级。换言之，大数据系统——如果我们非要用一个系统去描述的话——其复杂度之高，是几乎不可能在一开始就完整和完美地进行自上而下定义和设计的。从需求→设计→迭代→升华为理论，在无数次的迭代进化中，我们对大数据的理解才逐渐成形，慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。
　　这个系统生长和进化的过程实际上已经暗暗揭示了阿里巴巴对大数据真髓的理解。大、快、多样性只是表象，大数据的真正价值在于生命性和生态性。阿里巴巴称之为“活数据”。活数据是全本记录、实时驱动决策和迭代，其价值是随着使用场景和方式动态变化的。简单地把数据定义为正/负资产都太简单。数据也不是会枯竭的能源。数据可以被重复使用，并在使用中升值；数据与数据链接可能会像核反应一样产生价值的聚变。数据使用和数据聚变又产生新的数据。活数据的基础设施就需要来承载、管理和促进这个生态体的最大价值实现（以及相应的成本最小化）。丰富的数据形式、多样化的参与角色和动机，以及迥异的计算场景都使得这个系统的复杂度无限升级。阿里巴巴的大数据之路就是在深刻理解这种复杂性的基础上，摸索到了一些重要的秩序和原理，并通过技术架构来验证和夯实。
　　如果说互联网实现了人人互联和通信，并没有深度地协同计算，那么这样的一个大数据平台和架构就是一张升级的、智能的互联网。这是人类自己设计出来的复杂的信息处理系统，同时也将是真正意义上人类智力大联合的基础设施。这是一个伟大的蓝图，我们敬畏其复杂度和潜能。《大数据之路——阿里巴巴大数据实践》便是阿里巴巴分享对大数据的认知、与世界共创数据智能的重要基石。数据技术及产品部作为阿里巴巴集团的数据中台，一直致力为阿里巴巴集团内、外提供大数据方面的系统服务，承载了阿里巴巴集团大数据梦想至关重要的数据平台建设。相信他们的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。
　　曾鸣教授
　　阿里巴巴集团学术委员会主席、湖畔大学教务长

《数据时代：洞悉未来商业的底层逻辑》 序言 我们正身处一个由数据驱动的时代。从宏观的全球经济脉搏，到微观的个体消费习惯，数据如同空气般渗透到现代社会的每一个角落，重塑着我们的认知、决策与行动。曾经，数据仅仅是科研人员和分析师手中冰冷的数字，而如今，它已成为引领商业变革、激发创新活力、构建未来竞争力的核心要素。然而，海量数据的涌现也带来了前所未有的挑战：如何有效地收集、存储、处理、分析和应用这些信息？如何在纷繁复杂的数据洪流中捕捉真正的价值？如何将数据转化为可执行的洞察，驱动企业实现持续增长与突破？ 《数据时代：洞悉未来商业的底层逻辑》并非一本技术手册，也不是一套枯燥的理论梳理。它是一次深入的探险，一次对数据时代商业本质的解构与重塑。本书旨在带领读者穿越数据迷雾，抵达商业智能的彼岸，理解数据如何成为企业最宝贵的战略资产，以及如何构建一套应对未来挑战、把握时代机遇的数据驱动体系。我们将从数据的“前世今生”讲起，剖析数据对商业模式演进的深远影响，揭示那些成功运用数据的企业如何悄然改变游戏规则，并在此基础上，系统地梳理出企业转型为数据驱动型组织的底层逻辑与实践路径。 本书的价值在于，它将宏大的数据趋势与具体的商业实践巧妙地结合起来。我们不会止步于对“大数据”这一概念的泛泛而谈，而是深入挖掘其背后驱动商业变革的核心动能。我们将探讨不同行业在数据应用上的创新范例，分析技术进步如何赋能数据价值释放，更重要的是，我们将聚焦于企业管理者、战略规划者、产品创新者等关键角色，为他们提供一套清晰的认知框架和可操作的指导，帮助他们理解数据驱动的战略意义，并在实际工作中落地执行，最终实现商业的数字化转型与智能化升级。 第一章：数据之潮：重塑商业版图的无形力量 数字时代的曙光早已照亮了商业世界的每一个角落。从互联网的兴起到移动设备的普及，再到物联网和人工智能技术的飞速发展，海量数据的生成与汇聚已成为不可逆转的趋势。本章将带领读者回顾数据发展的历史轨迹，理解数据从简单的记录工具演变为驱动经济增长的关键引擎的过程。我们将分析不同类型的数据（如交易数据、用户行为数据、社交数据、传感器数据等）所蕴含的商业潜力，并探讨数据规模、多样性和速度的指数级增长如何为企业带来前所未有的机遇与挑战。 数据的演变：从信息到洞察：追溯数据在不同历史阶段的角色变化，理解数据分析方法的进步如何解锁更深层次的价值。 海量数据的时代特征：解析“大数据”的核心要素（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value），阐述这些特征如何改变了商业运作的逻辑。 数据驱动的商业变革：通过一系列典型案例，展示数据如何颠覆传统行业，催生新的商业模式，例如精准营销、个性化推荐、风险控制、供应链优化等。 数据的战略意义：强调数据已不再是IT部门的职能，而是上升为企业核心竞争力的一部分，是战略决策、产品创新和客户体验提升的基石。 未来的数据图景：展望物联网、边缘计算、5G等新技术将如何进一步拓展数据的边界，以及这些发展趋势对商业的潜在影响。 第二章：商业洞察的引擎：数据分析的层层递进 数据的价值并非天然存在，它需要通过科学的分析方法和工具才能被挖掘和提炼。本章将深入剖析数据分析的不同维度和层级，从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析，层层递进，揭示数据如何从“是什么”转化为“为什么”和“该怎么做”。我们将探讨数据科学家和业务分析师的角色，以及如何构建一个高效的数据分析流程，将原始数据转化为有价值的商业洞察。 数据分析的层级体系： 描述性分析（Descriptive Analytics）：理解“发生了什么”，例如销售额、用户增长率等指标的统计与可视化。 诊断性分析（Diagnostic Analytics）：探究“为什么会发生”，通过钻取、关联分析等方法发现数据背后的原因。 预测性分析（Predictive Analytics）：预判“未来会发生什么”，利用机器学习、统计模型等进行趋势预测、风险评估。 规范性分析（Prescriptive Analytics）：指导“应该怎么做”，基于预测结果，给出最优的行动建议，例如优化定价策略、推荐最佳产品。 数据分析的工具与技术：简要介绍数据可视化工具、BI平台、数据挖掘技术、机器学习算法等，强调技术是实现分析的手段，而非目的。 从数据到洞察的流程：阐述数据清洗、数据整合、特征工程、模型构建、结果解读等关键步骤，强调质量与准确性。 洞察的应用场景：展示数据洞察在市场营销、产品研发、运营管理、客户服务等各业务环节的具体应用，如何为决策提供科学依据。 构建数据分析能力：探讨企业如何建立一支专业的数据分析团队，以及如何培养业务人员的数据素养，形成全员参与的数据驱动文化。 第三章：构建数据驱动的组织：战略、文化与人才 将数据转化为商业价值，绝非仅仅是技术和工具的堆砌，更需要组织层面的深刻变革。本章将聚焦于数据驱动型组织的构建，从战略规划、企业文化到人才队伍建设，全面解析企业如何为数据的充分应用奠定坚实的基础。我们将强调数据治理的重要性，以及如何打破组织壁垒，促进数据在企业内部的顺畅流动与共享。 数据战略的顶层设计：阐述数据战略如何与企业整体战略深度融合，明确数据应用的优先领域和目标。 数据驱动的企业文化：探讨如何营造一种鼓励数据探索、相信数据依据、以数据驱动决策的企业文化氛围。 数据治理的基石：理解数据标准、数据质量管理、数据安全与隐私保护、数据生命周期管理等在数据治理中的核心作用。 跨部门协作与数据共享：分析如何打破部门孤岛，建立高效的跨部门数据沟通与协作机制，实现数据的价值最大化。 人才的培养与引进：探讨对数据科学家、数据工程师、数据分析师以及具备数据素养的业务人员的需求，以及如何构建人才梯队。 从技术驱动到业务驱动：强调数据分析的最终目的是服务于业务目标，如何确保技术成果能够真正转化为业务增长和效率提升。 第四章：智能应用的实践：重塑客户体验与运营效率 数据驱动的最终落脚点在于具体的业务应用。本章将通过丰富的实际案例，深入探讨数据在提升客户体验、优化运营效率、驱动产品创新等方面的具体应用。我们将重点关注个性化推荐、智能客服、风险定价、供应链协同等前沿应用场景，展示数据如何帮助企业实现精细化运营，赢得客户忠诚，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。 个性化营销与客户旅程优化：如何利用用户数据进行精准画像，实现千人千面的营销策略，并贯穿客户旅程的每一个触点。 智能客服与用户支持：探讨AI与数据分析结合，如何提升客户服务的效率与质量，实现更高效的问题解答与情感连接。 风险管理与欺诈检测：分析数据在信贷审批、保险定价、交易风险识别等领域的应用，如何有效降低企业风险。 供应链的智能化升级：展示数据如何在库存管理、需求预测、物流优化、供应商协同等方面发挥作用，提升整个供应链的响应速度与效率。 产品创新与用户增长：如何通过用户行为数据和市场反馈，指导产品迭代，发现新的增长点，并进行A/B测试优化。 数据伦理与隐私保护的挑战：在追求数据价值的同时，如何平衡商业利益与用户隐私，建立负责任的数据应用体系。 第五章：面向未来的数据生态：挑战与机遇 数据驱动的浪潮仍在不断演进，新的技术和应用模式层出不穷。本章将展望未来数据发展趋势，探讨企业在迎接这些趋势时将面临的挑战，以及如何抓住新的机遇。我们将关注人工智能、边缘计算、联邦学习等前沿技术如何进一步释放数据潜力，以及构建开放、合作的数据生态系统的重要性。 人工智能与数据智能的融合：深入探讨AI算法如何与海量数据结合，实现更高级的模式识别、决策自动化与智能预测。 边缘计算与实时数据处理：分析边缘计算如何为物联网设备和实时应用提供低延迟的数据处理能力，拓展数据应用的场景。 联邦学习与隐私计算：探讨在数据隐私日益受到重视的情况下，联邦学习等技术如何实现模型训练与数据保护的平衡。 数据孤岛的打破与生态构建：分析企业间、行业间数据合作的重要性，以及构建开放、互信的数据共享生态的潜力。 数据安全与合规性的新挑战：随着数据应用范围的扩大，数据安全和合规性将面临更严峻的考验。 拥抱不确定性，驾驭未来：鼓励企业保持敏锐的洞察力，持续学习与适应，以数据为基石，在波诡云谲的商业环境中乘风破浪，实现持续的创新与成长。 结语 《数据时代：洞悉未来商业的底层逻辑》是一场关于认知升级的旅程。数据已不再是冰冷的数字，而是驱动商业变革的强大引擎。理解数据的力量，掌握数据分析的精髓，构建数据驱动的组织，并将其应用于具体的业务场景，是每一个追求卓越的现代企业必须面对的课题。本书的目的是点燃你对数据价值的认知，启发你对商业未来的思考。愿本书能成为你在这场激动人心的数据时代浪潮中，洞悉机遇、把握方向、引领变革的智慧指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，“大数据之路”，再加上“阿里巴巴大数据实践”，立刻勾起了我对这个领域的好奇心。虽然我还没有深入阅读这本书，但仅从书名就能感受到它所承载的深度和广度。我一直对大数据技术在真实世界中的应用充满兴趣，尤其是在国内，阿里巴巴作为行业巨头，其在大数据领域的探索和实践无疑具有极高的参考价值。我设想这本书不仅仅是冰冷的技术理论堆砌，更应该像一位经验丰富的向导，带领读者一步步走过大数据从概念到落地的整个过程。我期待它能解答一些我一直思考的问题，比如，在海量数据的冲击下，企业如何构建稳定高效的数据平台？数据从采集、清洗、存储到分析、应用的整个生命周期，有哪些关键的技术难点和解决方案？阿里巴巴是如何将这些技术创新融入到其庞大的业务生态中，支撑起电商、支付、物流等众多核心业务的？我更希望书中能分享一些阿里巴巴在大数据实践中遇到的挑战、踩过的坑以及从中总结出的宝贵经验，这些“过来人”的视角往往比纯粹的技术文档更有启发性，也更能帮助我们少走弯路。这本书让我看到了理解和驾驭大数据的希望，仿佛就在前方，等待我去探索。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，“大数据之路 阿里巴巴大数据实践”，我的脑海中立刻浮现出一条由无数数据节点组成的浩瀚图景，而阿里巴巴，正是这条道路上最重要的导航者之一。我一直对大数据背后的驱动力以及它所带来的颠覆性变革充满敬畏，尤其是在中国互联网的领军企业阿里巴巴，其在大数据领域的投入和创新，无疑是中国乃至全球的标杆。我期待这本书能够为我打开一扇窗，让我能够更深入地理解大数据技术在企业级应用中的深度和广度。我希望书中能不仅仅是技术的罗列，而是能讲述“为什么”和“怎么做”的故事。比如，阿里巴巴是如何在早期就洞察到大数据的价值，并为此进行战略布局？在技术选型上，他们是如何平衡创新与稳定，选择最适合自己业务发展的大数据技术栈？我更希望看到书中能够分享一些关于数据资产管理、数据价值挖掘以及数据驱动的组织变革方面的经验。这些都是大数据落地过程中不可或缺的关键要素。这本书，让我看到了一个更真实、更立体的大数据世界，充满了挑战，也充满了机遇。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找能够系统性理解大数据技术体系的书籍，而“大数据之路 阿里巴巴大数据实践”这个书名，无疑给了我一个非常明确的方向。我理解“之路”二字，意味着它会是一个循序渐进、层层递进的学习过程，从基础概念到高级应用，应该都有所涵盖。我尤其关注的是“实践”二字，这意味着书中不会仅仅停留在理论层面，而是会深入到阿里巴巴如何将这些技术落地。我期待看到书中对于数据架构设计的深入探讨，例如，阿里巴巴是如何设计其数据湖、数据仓库以及实时数仓的？不同的业务场景下，又会有哪些不同的数据存储和处理方案？此外，在大数据时代，数据安全和隐私保护也越来越重要，我希望书中能分享阿里巴巴在这方面的经验和考量。还有，对于数据治理、元数据管理、数据质量保障等这些容易被忽视但又至关重要的环节，书中是否会有详尽的阐述？我希望这本书能够提供一个宏观的视角，让我了解大数据体系的全貌，并且在微观层面，也能学到一些实用的方法和技巧。

评分☆☆☆☆☆

我一直对互联网巨头如何构建和运营其庞大的技术体系感到好奇，而阿里巴巴无疑是其中的佼佼者。这本书的名字——“大数据之路 阿里巴巴大数据实践”，听起来就像是揭开神秘面纱的一把钥匙。我希望这本书能让我窥探到阿里巴巴在大数据领域的核心能力和发展历程。我设想书中会描绘出一条清晰的“大数据之路”，这条路可能充满了技术的革新、业务的驱动以及团队的协作。我期待能读到关于阿里巴巴在数据平台建设方面的经验，比如，他们是如何应对PB乃至EB级别的数据规模？如何保证数据处理的高效性和低延迟？另外，我对于阿里巴巴如何通过大数据赋能其多样化的业务场景充满兴趣。从电商的个性化推荐，到金融服务的风险评估，再到本地生活的智能调度，这些背后都离不开强大的数据能力。我希望书中能有具体的案例，展示大数据技术如何解决实际业务问题，创造商业价值。我更希望能够从中学习到阿里巴巴在构建数据驱动文化、培养数据人才方面的经验，这对于任何希望在大数据领域有所作为的组织来说，都具有重要的借鉴意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“大数据”这个词的理解一直有些模糊，感觉它既熟悉又陌生，好像无处不在，但具体怎么做，又常常感到无从下手。这本书的名字，尤其是“阿里巴巴大数据实践”这几个字，一下子击中了我的痛点。我希望这本书能像一本操作手册，提供清晰、可执行的步骤和方法。比如，对于一个初学者来说，如何搭建自己的大数据环境？需要掌握哪些核心技术栈？是Hadoop、Spark，还是更前沿的云原生大数据解决方案？书中会不会详细介绍这些技术的原理，并且给出实践指南？我特别好奇阿里巴巴是如何处理数以亿计的用户行为数据，如何从中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为商业价值的。我希望书中能有具体的案例分析，展现大数据技术如何驱动业务创新，解决实际问题。是推荐算法的优化，还是精准营销的实现？或者是风险控制、欺诈检测？这些应用场景的描述，如果能结合阿里巴巴的实际业务来解读，那就太有价值了。我期待这本书能将抽象的大数据概念具象化，让像我这样的读者，能够真正理解大数据是如何工作的，并且知道如何去应用它。

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书可以，主要是给你概括了下大数据整个技术体系，别指望这种书能给你讲多么具体的干货

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挺好的

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不要买～

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这是什么？

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还行吧，还行吧，还可以吧。评价得京豆，赚京豆太难了啊。。还行吧，还行吧，还可以吧。评价得京豆，赚京豆太难了啊。。

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配送挺快的，不过有好几本书上都有黑手印……

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网红书，值得阅读，价格也实惠。

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介绍阿里的，还可以，入门教程