寻路大数据--聚文网

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内容简介

这是一个数据爆发的时代，更是一个数据技术爆发的时代，各行各业都在因此进行深刻的变革。如何从众多的数据技术中选择正确的工具、如何使用这些工具从海量数据中挖掘出有价值的东西，无疑是非常具有挑战性的问题。
《寻路大数据(海量数据与大规模分析)》作者马诺切里结合自己在Google大数据平台工作的丰富经验，阐述了数据技术的方方面面。从数据收集、共享到数据存储，从分布式数据平台、分析型数据库到数据可视化，从数据工作流构建到大规模数据分析，作者不仅进行了全面而深入的介绍，更覆盖了目前流行的各种数据技术与工具，同时对技术选型提出了指导性的建议。最后，作者对数据挑战的非技术因素进行了深刻的分析，并对数据技术的发展趋势进行了展望，引人深思。
本书对企业管理者、技术经理、数据分析师、数据应用开发人员和相关从业者都有很好的参考价值。决策者可以从中看到技术趋势，把握时代发展脉搏；数据分析人员可以看到经验的总结和工具的应用；其他从业者可以从中了解数据技术所涉及的各个方面。

作者简介

Michael Manoochehri 是个企业家、作家和乐观主义者。凭借自己与企业、研究机构和非营利性机构多年的合作经验，他力图让可扩展数据分析变得更加廉价和易获取。Michael 是Google 云平台开发者关系组的成员之一，关注云计算和数据开发者产品，例如Google BigQuery。此外，Michael 是技术博客ProgrammableWeb.com的作者之一，曾在乌干达农村地区研究移动电话的使用，拥有UC Berkeley 信息学院的信息管理与系统文学硕士学位。

第1部分大数据时代指引
第1章数据成功四原则
1.1 当数据成为一件“大”事
1.2 数据和单台服务器
1.3 大数据的权衡
1.3.1 构建可（限）扩展的解决方案
1.3.2 构建可（在互联网上）共享数据的系统
1.3.3 构建解决方案，而非基础设施
1.3.4 关注从数据中解放价值
1.4 大数据流水线剖析
1.5 终极数据库
1.6 总结
第2部分收集和共享海量数据
第2章托管和共享TB级原始数据
2.1 文件之殇
2.1.1 共享大量文件的挑战
2.2 存储：基础设施即服务
2.2.1 网络很慢
2.3 选择合适的数据格式
2.3.1 XML：数据，描述你自己
2.3.2 JSON：程序员的选择
2.4 字符编码
2.4.1 文件转换
……

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