大數據架構商業之路pdf

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《DT時代：從「互聯網+」到「大數據×」》（大數據戰略重點實驗室 著；連玉明 編）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：DT時代：從「互聯網+」到「大數據×」

作者：大數據戰略重點實驗室 著；連玉明 編

豆瓣評分：4.8

出版社：中信出版集團

出版年份：2015-5-1

頁數：354

內容簡介：

知識就是力量，信息就是能量，數據就是變數。本書全面闡述了人類從IT時代走向DT時代的基本特徵和規律。《DT時代》認為，大數據正成為人類的第二母語，大數據已經成為DT時代一個國家最重要的戰略資源之一。

DT不僅僅是技術的提升，而是思想的革命。《DT時代》首次提出塊數據的數量（volume）、速度（velocity）、多樣（variety）、價值（value）和數聚（variable）的五V空間理論，將對大數據的認知推進到新的高度。《DT時代》認為，塊數據作為大數據的解決方案，實現了從數據到數聚、從解構到重構、從多維到共享的跨越，塊數據社會、慢數據決策和流數據價值三位一體，標志著大數據時代的真正到來。

《DT時代》強調，眾聯、眾包、眾創、眾籌為人們越來越熟知，平等思維、共享思維、扁平化思維、跨界思維、場景思維被越來越多地掌握和運用。把大數據產業作為創新驅動的引領性產業，是實現經濟發展和生態保護雙贏的唯一選擇。

《DT時代》還提出，安全是大數據的生命線。以大數據技術對抗大數據平台安全威脅是大數據成功的必由之路，在此基礎上本書對大數據立法問題進行了探討並提出，必須建立健全安全防護體系，切實強化大數據安全管理和「公開的隱私」的保護。只有更好的保護，才有更好的分享。

精彩書評

★《DT時代》是一部極具影響力的全視角解讀大數據時代的新著。大數據是社會變革的工具，是改變世界的戰略高地。對於大數據，人們的已知遠不如未知，更大的發展和變革在未來。

——美國《中美郵報》

★從IT時代到DT時代，大數據開啟了一個重大的時代轉型和新常態節點。大數據及以大數據為核心的產業價值鏈正在影響和主導新的經濟範式和國家戰略，並為推進中國國家治理體系和治理能力現代化提供強勁的動力。通過閱讀《DT時代》一書或許可以有一個全新的認識。

——日本《中日新報》

★《DT時代》讓我們真切地意識到，大數據改變了我們的思維方式、生產方式、生活方式。我們的精神世界和物質世界都將構建在大數據之上。大數據不僅僅是一門技術，更是一種全新的商業模式，它與雲計算共同構成了下一代經濟的生態系統。

——匈牙利《聯合報》

★《DT時代》一書最大限度地刺激你的大腦神經，它告訴我們，我們正在經歷一場意義堪比工業革命的重大轉變，企業只有洞悉大趨勢，隨勢而變，才能成為數字經濟時代的贏家；個人只有正視當下的沖擊，才能在數據化浪潮里游刃有餘。《DT時代》告訴讀者如何在大數據時代中生存。

——加拿大《世界華人周刊》

★大數據對人類社會發展的推動和人們生活方式的改變是史無前例的。《DT時代》一書提出，DT時代對我們生活的5個新改變，可用5個「H」來概括：以別人為中心的生活更Happy（快樂）；透明數據的「劇透」很Harmonious（和諧）；越小的企業越High-speed（高速）；「活雷鋒」讓「眾」創更Heated（激昂興奮）；跨界融合更Hotsy-totsy（精彩）。

——澳大利亞《華夏時報》

★大數據是人類認識世界、改造世界的一次飛躍，蘊含著巨大的價值。通過翔實的案例和嚴謹的敘述，本書向人們揭示了大數據在社會發展中的革命性作用，眾聯、眾包、眾創、眾籌被人們越來越熟知，平台思維、扁平思維、網路思維、跨界思維、精準思維被越來越多地掌握和運用。DT的核心，是關於數據驅動的創新。

——西班牙《僑聲報》

★除了上帝，任何人都必須用數據來說話。大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器。「大數據戰略」，是當下領航全球的先機。《DT時代》是一本「預言式」的書。

——瑞典《北歐時報》

★馬雲曾經在一次演講中說道：「人類正從IT時代走向DT時代。」IT時代是以自我控制、自我管理為主的時代，而DT時代是以服務大眾、激發生產力為主的時代。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。《DT時代》一書提出，大數據成為人類的第二母語，DT不再只是一種技術工具、一種工作手段，它將深刻改變我們的生活方式、生產方式和思維方式。

——英國《僑報》

★當今社會，創新創業的源泉是新思想，而《DT時代》帶給我們的就是新思想。如果說方塊字是華人的第一母語，告訴我們從哪裡來，那麼大數據就是我們的第二母語，指引我們到哪裡去。這個「哪裡」就是未來。誰相信未來，誰就能成功。

——韓國《新華報》

★大數據產業是具有戰略意義的前沿性、高端性、新興性產業，在新一輪科技革命和產業變革中占據重要位置。《DT時代》一書提出，在中國經濟新常態大背景下，以大數據應用為戰略引領，實現從「互聯網+」到「大數據×」的融合效應，打通大數據成果向現實生產力轉化的通道。

——南非《華僑新聞報》

作者簡介：

大數據戰略重點實驗室，是一個跨學科、專業化、國際化、開放型研究平台。實驗室聚集國內外大數據相關專業研究者、管理者和決策者，發揮獨立、客觀、公正、持續的科學精神和創新方法，立足全球大數據發展趨勢和中國大數據發展實踐，以大數據發展的重大理論和現實問題為主攻方向，進行大數據發展全局性、戰略性、前瞻性研究和咨詢，構建「塊數據」理論模型和應用模型。曾研究編制「大數據指數」，出版年度《大數據藍皮書》，建立大數據發展規劃資料庫，舉辦「中國DT產業50人論壇」，搭建開放式協作創新平台、專業化決策咨詢平台、網路化成果轉化平台和國際化合作交流平台，奮力打造具有較大影響力和國際知名度的大數據高端戰略智庫。

連玉明，著名城市專家，教授，工學博士。現任大數據戰略重點實驗室主任，北京國際城市發展研究院院長，貴州大學貴陽創新驅動發展戰略研究院院長。兼任北京市社會科學界聯合會副主席，北京市哲學社會科學京津冀協同發展研究基地首席專家，城市科學研究北京市重點實驗室主任。

❷ 北大清華學霸合夥開燒烤店，高學歷開店是否更易成功

所以我覺得開實體燒烤店成功的關鍵在於：

1、地段要選好，店鋪地段選好了就成功了一半；

2、手藝要精，味道好了手藝高了，自然會吸引人；

3、店面環境一定要干凈衛生，環保，最好有自己的獨特裝修風格；

4、食材一定要新鮮，干凈衛生；

5、服務要熱情周到，上菜速度要快；

6、懂得運營，像現在大互聯網時代要懂得運用網路去推銷和吸引客戶。

7、取一個讓人容易記住的名字也很重要。

當然這只是作為一個沒開過店的門外漢的一些個人想法和觀點，還望行內高手多多指教。

我是V媽，立志從言行上做孩子榜樣的好學媽媽。希望通過手百問答這個平台和大家一起聊聊有關孩子的那些事，讓我們和孩子一起快樂成長吧。如果喜歡V媽就點擊關注「V媽問答」多多支持我吧！謝謝了！

❸ 大數據之路

人類從「IT時代」進入「DT時代」。本書介紹了阿里巴巴的大數據系統架構，為了滿足不斷變化的業務需求，同時實現系統的 高擴展性 、 靈活性 以及 數據展現的高性能 。
數據體系主要包括： 數據採集 、 數據計算 、 數據服務 和 數據應用 四大層次。

事實表包括引用的 維度 和描述具體業務的 度量 。

事實表中一條記錄描述的業務的細節程度稱為 粒度 。粒度可以使用兩種方式來表示：（1）維度屬性組合（2）所表示的具體業務含義。

事實包括可加性、半可加性和不可加性三種類型：
半可加性：只可以針對特定維度做聚合，例如庫存（不能按照日期，可按照倉庫聚合）。
可加性：可以按照任意維度聚合。
不可加性：完全不具備可加性。（例如：比率，事實表可以拆分存儲分子分母）

維度屬性也可以存到事實表中，稱為 退化維度 。

事實表有三種類型：事務事實表、周期快照事實表、累計快照事實表。
事務事實表描述的是業務過程上的原子事務，也稱為 原子事實表 。
周期快照事實表是按照周期性規律的時間間隔記錄事實。
累計快照事實表：累計快照事實表用來表示過程開始和結束過程之間的關鍵步驟事件，覆蓋整個生命周期，通常用多個日期欄位記錄關鍵時間點，記錄會隨著時間變化而修改。

事實表設計原則：
原則1： 盡可能包含所有與業務過程相關的事實。
即時存在冗餘，也盡可能存儲。

原則2：只選擇與業務過程相關的事實。

原則3：分解不可加事實為可加的組件。
例如：不存成單率，轉而存儲成單數和提單數。

原則4：選擇維度和事實前，必須先聲明粒度。
建議粒度設置的越細越好，這樣可以最大限度的提高靈活性。可以通過業務描述或者維度屬性組合的方式來定義粒度。

原則5：在同一個事實表中，不應該有不同粒度的事實。
例如：一個事實表中不應該包含某些精確到訂單粒度的度量，同時又包含只精確到城市的度量。

原則6：事實的單位一致。

原則7：盡量處理掉事實表中的null值。
SQL中大於，小於的條件不適用與null值，所以盡量用數值替代null，例如0.

原則8：使用退化維度增加事實表的易用性。
在Kimball的維度設計模型中，分拆出單獨的維度表，為了節省存儲。但是為了減少使用時的關聯次數，可以多使用退化維度提供事實表易用性。

事實表設計方法：
1.選擇業務過程及確定事實表類型。2. 聲明粒度。3.確定維度。4.確定事實。5.冗餘維度（設計退化維度）。

事務事實表，即針對業務過程構建的一類事實表，用來跟蹤定義業務過程的個體行為，提供豐富的分析能力，作為數據倉庫原子的明細數據。

單事務事實表，即針對每一個業務過程設計一個事實表，這樣可以方便地對每一個業務過程進行分析研究。

表示同一個事實表包含不同的業務過程。多事務事實表有兩種實現方法：（1）使用兩個不同的事實欄位來保存各自業務過程。（2）使用同一個欄位保存，但是增加一個業務過程標簽。
下面舉例說明，淘寶交易事務事實表同時包含下單、支付和成功完結三個過程，三個過程粒度一致，可以放在一個事實表。下面確定維度和事實，該表中的下單度量、支付度量和成功完結度量信息分別存在不同欄位，如果不是當前業務處理，則用0來處理。
當不同業務過程的度量比較相似、差異不大時使用第二種事實表（使用一個欄位保存），當不同業務過程的度量差異大時，使用第一種（多欄位保存）。

對於單事務事實表和多事務事實表的選擇上，可以從以下一些方面來區分：
業務過程、粒度和維度（不同業務過程粒度相同，並且維度相似時，可以選用單事務事實表）、事實、下游業務使用、計算存儲成本。電商環境下，有父子訂單的概念，店鋪多商品各生成一個訂單，在一個店鋪合成一個父訂單。

1.事實完整性：事實表包含與其描述的過程有關的所有事實。
2.事實一致性：明確存儲每一個事實以確保度量一致性。例如，有下單商品數和商品價格2個事實，同時保存下單金額（價格*商品數）。這樣下游使用時，直接取下單金額，而不是再次計算，以保證指標的一致性。
3.事實可加性：為確保下游使用時，指標的可聚合性，盡量保存原始數，而不是計算後的比率指標。

對於事務度量，事務性事實表可以很好地表徵。但是對於一些 狀態度量 ，例如買賣家累計交易金額、商品庫存、買賣家星級、溫度（事務事實表無法聚合得到）等，事務事實表的效率較低或者無法處理。為了解決狀態度量問題，引入周期性快照事實表（也稱為 快照事實表 ）。

1.用快照采樣狀態：快照事實表以預定的間隔采樣狀態度量。
2.快照粒度：快照事實表通常總是被多維聲明，即快照需要采樣的周期以及什麼將被采樣。
3.密度和稠密性：稠密性是快照事實表的重要特徵。事務事實表一般都是稀疏的，只要發生業務才會有相應記錄。
4.半可加性：快照事實表的狀態度量都是半可加的，例如商品庫存，只針對商品維度可加，對日期維度不可加。

設計快照事實表，首先確定快照粒度，然後確定采樣的狀態度量。下面介紹幾個快照事實表實例。
單維度每天快照事實表、混合維度每天快照事實表，這兩種快照表都可以從事務事實表匯總得到。另外的一種產出模式是直接使用操作型系統作為數據源來加工，例如淘寶賣家的星級評分是在操作型系統中計算得出的，倉庫直接拿來這部分數據加入事實表。全量快照事實表，是特殊類型的周期快照表，例如設計無事實的事實表來記錄評論的狀態度量。

對於研究事件之間的時間間隔需求時，累計快照事實表能較好符合需求。
特點：
1.數據不斷更新：例如，在下單、支付和確認收貨三個業務過程中，事務事實表會生成3條記錄，而累計快照表會不斷更新一條記錄（不生成新記錄）。
2.多業務過程日期：
累計快照表適用於具有較明確起止時間的短生命周期的實體，對於每個實體都經歷從誕生到消亡等步驟。
3.存儲歷史全量數據。

1.事件類的，例如瀏覽日誌。
2.條件范圍資格類的，例如客戶和銷售人員的分配情況。

主要是提前聚合，為了增加數據訪問的效率（不用再聚合了），減少數據不一致的情況。這類聚集匯總數據，被稱為「公共匯總層」。
聚集的基本步驟：1.確定聚集維度。2.確定一致性上鑽。3.確定聚集事實。

元數據主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL任務的運行狀態。元數據分為 技術元數據 和 業務元數據 。
阿里巴巴技術元數據包括：
數據表、列等信息；ETL作業的信息；數據同步、任務調度、計算任務等信息。數據質量和運維相關元數據。
阿里巴巴業務元數據包括：
維度屬性、業務過程、指標等。數據應用元數據，例如數據報表、數據產品等。

元數據價值：
元數據在數據管理方面為集團數據在計算、存儲、成本、質量、安全、模型等治理領域上提供數據支持。

阿里MaxCompute提供了archive壓縮方法，採用了具有更高壓縮比壓縮演算法，將數據以RAID file的形式存儲。這樣可以節省空間，但是恢復起來也更復雜，所以適用於冷備份的數據。

MaxCompute基於列存儲，通過修改表的數據重分布，避免列熱點，將會節省一定存儲空間。

存儲治理項以元數據為基礎，列出例如「62天內未訪問的分區」、「數據無更新的任務列表」等等管理項推動ETL優化。形成現狀分析、問題診斷、管理優化、效果反饋的存儲治理項優化的閉環。

生命周期管理的目的是用最少的存儲成本來滿足最大業務需求，實現數據價值最大化。
1.周期性刪除策略：
2.徹底刪除策略：主要針對無用表，ETL中間過程表。
3.永久保存策略：
4.極限存儲策略：
5.冷數據管理策略：針對重要且訪問頻率低的數據。
6.增量表merge全量表策略：

將一個數據表的成本分為存儲成本和計算成本，除此之外，上游表對該表的掃描成本也應該計入。相應的計費分別核算為：計算付費、存儲付費和掃描付費。數據資產的成本管理分為數據成本計量和數據使用計費。

❹ 大數據學習入門規劃

大數據方向的工作目前分為三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家
04.其他（數據挖掘本質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解為大數據的一個方向吧）
一、大數據工程師的技能要求
二、大數據學習路徑
三、學習資源推薦（書籍、博客、網站）
一、大數據工程師的技能要求總結如下:
必須技能10條:01.Java高級編程(虛擬機、並發)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此處指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）進階技能6條:11.機器學習演算法以及mahout庫加MLlib12.R語言13.Lambda 架構14.Kappa架構15.Kylin16.Aluxio
二、學習路徑
第一階段:
01.Linux學習（跟鳥哥學就ok了）
02.Java 高級學習（《深入理解Java虛擬機》、《Java高並發實戰》
第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）04.HBase（《HBase權威指南》）05.Hive（《Hive開發指南》）06.Scala（《快學Scala》）07.Spark （《Spark 快速大數據分析》）08.Python （跟著廖雪峰的博客學習就ok了）
第三階段:對應技能需求，到網上多搜集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學什麼告訴你了)，剩下的就是你去搜集對應的資料學習就ok了當然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個完全根據自己情況決定,如果看書效率不高就上網課，相反的話就自己看書。
三，學習資源推薦:01.Apache 官網02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官網04.Databrick官網05.過往的記憶（技術博客）06.CSDN，51CTO 07.至於書籍當當、京東一搜會有很多，其實內容都差不多
那麼如何從零開始規劃大數據學習之路！
大數據的領域非常廣泛，往往使想要開始學習大數據及相關技術的人望而生畏。大數據技術的種類眾多，這同樣使得初學者難以選擇從何處下手。本文將為你開始學習大數據的征程以及在大數據產業領域找到工作指明道路，提供幫助。

❺ 市面上大數據的書不少，如果只挑一本，哪本值得推薦

市場上大數據的說不少，但是你要挑一本的話，其實我還是覺得你在網路上選擇一些自己可以公開的數據。因為每個人需要的每個程度的書是不一樣的，你可以選擇購買一些書的電子版本。電子版本反而比書籍會更好一點。

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書名：大數據架構商業之路

作者：黃申

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-5-1

頁數：298

內容簡介：

目前大數據技術已經日趨成熟，但是業界發現與大數據相關的產品設計和研發仍然非常困難，技術、產品和商業的結合度還遠遠不夠。這主要是因為大數據涉及范圍廣、技術含量高、更新換代快，門檻也比其他大多數IT行業更高。人們要麼使用昂貴的商業解決方案，要麼花費巨大的精力摸索。本書通過一個虛擬的互聯網O2O創業故事，來逐步展開介紹創業各個階段可能遇到的大數據課題、業務需求，以及相對應的技術方案，甚至是實踐解析；讓讀者身臨其境，一起來探尋大數據的奧秘。書中會覆蓋較廣泛的技術點，並提供相應的背景知識介紹，對於想進一步深入研究細節的讀者，也可輕松獲得繼續閱讀的方向和指導性建議。

作者簡介：

黃申，博士，畢業於上海交通大學計算機科學與工程專業，師從俞勇教授。微軟學者，IBMExtremeBlue天才計劃成員。長期專注於大數據相關的搜索、推薦、廣告以及用戶精準化領域。曾在微軟亞洲研究院、eBay中國、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網擔任要職，帶隊完成了若干公司級的戰略項目。同時著有20多篇國際論文和10多項國際專利，兼任《計算機工程》期刊特邀審稿專家。因其對業界的卓越貢獻，2015年獲得美國政府頒發的「美國傑出人才」稱號。

❼ 經濟大數據分析綜合實訓需要什麼基礎，都是學習什麼內容

大數據需要什麼基礎？學習大數據需要以下幾個方面的基礎：

1、 編程語言基礎

2、 Linux系統的基本操作

3、 資料庫

4、 Hadoop架構基礎

5、 機器學習

一、編程語言基礎

新手學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，如Java、C++等，要初步掌握面向對象、抽象類、介面、繼承、多態和數據流及對象流等基礎，編程語言在大數據中占據了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

二、Linux系統的基本操作

Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。重點是要學習一下Linux環境的搭建，搭建平台有Ubuntu、Centos。內容包括系統配置、系統安裝、SSH、軟體安裝等。

三、資料庫

只要跟數據打交道就離不開資料庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能，當然，學習大數據SQL也是必經之路。

❽ 大數據都需要學什麼

第一階段：大數據技術入門
1、大數據入門：介紹大數據技術培訓課程，概要介紹。
2、Linux大數據必備：介紹LinuxShell的變數，控制，循環基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。
3、CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。
第二階段：海量數據高級分析語言
介紹Scala的函數，函數按名稱調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進行動手的操作。
第三階段：海量數據存儲分布式存儲
1、HadoopHDFS分布式存儲
2、HBase分布式存儲
第四階段：海量數據分析分布式計算
1、HadoopMapRece分布式計算：是一種編程模型，用於打過莫數據集的並行運算。
2、Hiva數據挖掘：對其進行概要性簡介，數據定義，創建，修改，刪除等操作。
3、Spare分布式計算：Spare是類MapRece的通用並行框架。

❾ 大數據的主要學習內容有哪些

大數據主要的學習內容,看下圖

大數據學習內容

按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。