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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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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