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大数据项目管理:从规划到实现电子书

许多公司会在大数据项目的实施细节上下很多功夫,例如研究分布式处理引擎和数据分析算法。这并没有错,但不要因为一棵树而错过整片森林。本书将为你更广阔的视野,展示如何从大数据项目的规划阶段始,一步步走向成功。无论是首席信息官、首席技术官、项目经理,还是架构师和发人员,都能通过本书得到启迪。 - 始规划:思考大数据项目的主要类型 - 评估和选择数据管理解决方案 - 降低与技术、团队、需求相关的风险 - 探索良好的口设计模式 - 为项目选择合适的分布式存储系统 - 规划和实施元数据收集 - 使用数据管道确保数据完整性 - 根据并行处理引擎的特征评估处理框架

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作       者:(美) 特德·马拉斯卡(Ted Malaska)(美) 乔纳森·塞德曼(Jonathan Seidman)

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2020-01-01

字       数:9.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书提供了一个框架,从整体上介绍与大数据项目发相关的基本概念,帮助读者评估大数据项目,理解成功的现代数据项目的基本要素。全书共8章,内容包括现代数据项目的主要类型、生命周期、风险管理、口设计、分布式存储系统、元数据管理、数据处理等。本书旨在让读者厘清思路,顺利地从数据项目的规划阶段走到执行阶段,实现健壮、可维护的架构和解决方案。 本书提供了一个框架,从整体上介绍与大数据项目发相关的基本概念,帮助读者评估大数据项目,理解成功的现代数据项目的基本要素。全书共8章,内容包括现代数据项目的主要类型、生命周期、风险管理、口设计、分布式存储系统、元数据管理、数据处理等。本书旨在让读者厘清思路,顺利地从数据项目的规划阶段走到执行阶段,实现健壮、可维护的架构和解决方案。
【推荐语】
许多公司会在大数据项目的实施细节上下很多功夫,例如研究分布式处理引擎和数据分析算法。这并没有错,但不要因为一棵树而错过整片森林。本书将为你更广阔的视野,展示如何从大数据项目的规划阶段始,一步步走向成功。无论是首席信息官、首席技术官、项目经理,还是架构师和发人员,都能通过本书得到启迪。 - 始规划:思考大数据项目的主要类型 - 评估和选择数据管理解决方案 - 降低与技术、团队、需求相关的风险 - 探索良好的口设计模式 - 为项目选择合适的分布式存储系统 - 规划和实施元数据收集 - 使用数据管道确保数据完整性 - 根据并行处理引擎的特征评估处理框架
【作者】
特德·马拉斯卡(Ted Malaska),Capital One的企业架构主管,曾在暴雪娱乐公司担任全球视野工程总监,负责为《魔兽世界》《守望先锋》《炉石传说》等游戏提供支持。他为众多源项目贡献过代码,并与塞德曼等人合著有《Hadoop应用架构》。 乔纳森·塞德曼(Jonathan Seidman),Cloudera云计算团队的软件工程师。在加Cloudera之前,他是Orbitz Worldwide大数据团队的技术负责人,负责为一个流量巨大的网站管理Hadoop集群。塞德曼与马拉斯卡等人合著有《Hadoop应用架构》。 【译者介绍】 薛命灯,InfoQ高级社区编辑,毕业于厦门大学软件学院,拥有十余年软件发和架构经验,曾在多家大型软件公司任职,另译有《Kafka权威指南》等技术图书。
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版权声明

O'Reilly Media, Inc. 介绍

前言

第 1 章 数据项目的主要类型及考虑因素

1.1 数据项目的主要类型

1.2 数据管道和数据暂存

1.3 数据的处理和分析

1.4 应用程序开发

1.5 小结

第 2 章 评估和选择数据管理解决方案

2.1 开源项目的阶段

2.2 开源项目的常见生命周期

2.3 评估基准测试

2.4 技术选型的考虑因素

2.5 小结

第 3 章 数据项目的风险管理

3.1 风险类型

3.2 风险管理

3.3 使用原型和PoC

3.4 使用接口

3.5 尽早开始构建

3.6 频繁测试并保留记录

3.7 监控和警报

3.8 沟通风险

3.9 将风险作为谈判工具

3.10 小结

第 4 章 接口设计

4.1 人体

4.2 什么造就了好的接口设计

4.3 非功能性考虑因素

4.4 通用接口示例

4.5 小结

第 5 章 分布式存储系统

5.1 分布式存储系统的属性

5.2 存储系统细分

5.3 小结

第 6 章 企业元数据

6.1 为什么要关注元数据

6.2 数据架构中的元数据类型

6.3 元数据收集

6.4 元数据管理实践

6.5 小结

第 7 章 确保数据完整性

7.1 构建数据管道

7.2 验证数据管道

7.3 小结

第 8 章 数据处理

8.1 处理引擎的属性

8.2 数据处理演变史

8.3 小结

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