大数据架构商业之路pdf

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《DT时代：从“互联网+”到“大数据×”》（大数据战略重点实验室 著；连玉明 编）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：DT时代：从“互联网+”到“大数据×”

作者：大数据战略重点实验室 著；连玉明 编

豆瓣评分：4.8

出版社：中信出版集团

出版年份：2015-5-1

页数：354

内容简介：

知识就是力量，信息就是能量，数据就是变量。本书全面阐述了人类从IT时代走向DT时代的基本特征和规律。《DT时代》认为，大数据正成为人类的第二母语，大数据已经成为DT时代一个国家最重要的战略资源之一。

DT不仅仅是技术的提升，而是思想的革命。《DT时代》首次提出块数据的数量（volume）、速度（velocity）、多样（variety）、价值（value）和数聚（variable）的五V空间理论，将对大数据的认知推进到新的高度。《DT时代》认为，块数据作为大数据的解决方案，实现了从数据到数聚、从解构到重构、从多维到共享的跨越，块数据社会、慢数据决策和流数据价值三位一体，标志着大数据时代的真正到来。

《DT时代》强调，众联、众包、众创、众筹为人们越来越熟知，平等思维、共享思维、扁平化思维、跨界思维、场景思维被越来越多地掌握和运用。把大数据产业作为创新驱动的引领性产业，是实现经济发展和生态保护双赢的唯一选择。

《DT时代》还提出，安全是大数据的生命线。以大数据技术对抗大数据平台安全威胁是大数据成功的必由之路，在此基础上本书对大数据立法问题进行了探讨并提出，必须建立健全安全防护体系，切实强化大数据安全管理和“公开的隐私”的保护。只有更好的保护，才有更好的分享。

精彩书评

★《DT时代》是一部极具影响力的全视角解读大数据时代的新著。大数据是社会变革的工具，是改变世界的战略高地。对于大数据，人们的已知远不如未知，更大的发展和变革在未来。

——美国《中美邮报》

★从IT时代到DT时代，大数据开启了一个重大的时代转型和新常态节点。大数据及以大数据为核心的产业价值链正在影响和主导新的经济范式和国家战略，并为推进中国国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。通过阅读《DT时代》一书或许可以有一个全新的认识。

——日本《中日新报》

★《DT时代》让我们真切地意识到，大数据改变了我们的思维方式、生产方式、生活方式。我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。大数据不仅仅是一门技术，更是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统。

——匈牙利《联合报》

★《DT时代》一书最大限度地刺激你的大脑神经，它告诉我们，我们正在经历一场意义堪比工业革命的重大转变，企业只有洞悉大趋势，随势而变，才能成为数字经济时代的赢家；个人只有正视当下的冲击，才能在数据化浪潮里游刃有余。《DT时代》告诉读者如何在大数据时代中生存。

——加拿大《世界华人周刊》

★大数据对人类社会发展的推动和人们生活方式的改变是史无前例的。《DT时代》一书提出，DT时代对我们生活的5个新改变，可用5个“H”来概括：以别人为中心的生活更Happy（快乐）；透明数据的“剧透”很Harmonious（和谐）；越小的企业越High-speed（高速）；“活雷锋”让“众”创更Heated（激昂兴奋）；跨界融合更Hotsy-totsy（精彩）。

——澳大利亚《华夏时报》

★大数据是人类认识世界、改造世界的一次飞跃，蕴含着巨大的价值。通过翔实的案例和严谨的叙述，本书向人们揭示了大数据在社会发展中的革命性作用，众联、众包、众创、众筹被人们越来越熟知，平台思维、扁平思维、网络思维、跨界思维、精准思维被越来越多地掌握和运用。DT的核心，是关于数据驱动的创新。

——西班牙《侨声报》

★除了上帝，任何人都必须用数据来说话。大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。“大数据战略”，是当下领航全球的先机。《DT时代》是一本“预言式”的书。

——瑞典《北欧时报》

★马云曾经在一次演讲中说道：“人类正从IT时代走向DT时代。”IT时代是以自我控制、自我管理为主的时代，而DT时代是以服务大众、激发生产力为主的时代。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。《DT时代》一书提出，大数据成为人类的第二母语，DT不再只是一种技术工具、一种工作手段，它将深刻改变我们的生活方式、生产方式和思维方式。

——英国《侨报》

★当今社会，创新创业的源泉是新思想，而《DT时代》带给我们的就是新思想。如果说方块字是华人的第一母语，告诉我们从哪里来，那么大数据就是我们的第二母语，指引我们到哪里去。这个“哪里”就是未来。谁相信未来，谁就能成功。

——韩国《新华报》

★大数据产业是具有战略意义的前沿性、高端性、新兴性产业，在新一轮科技革命和产业变革中占据重要位置。《DT时代》一书提出，在中国经济新常态大背景下，以大数据应用为战略引领，实现从“互联网+”到“大数据×”的融合效应，打通大数据成果向现实生产力转化的通道。

——南非《华侨新闻报》

作者简介：

大数据战略重点实验室，是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台。实验室聚集国内外大数据相关专业研究者、管理者和决策者，发挥独立、客观、公正、持续的科学精神和创新方法，立足全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践，以大数据发展的重大理论和现实问题为主攻方向，进行大数据发展全局性、战略性、前瞻性研究和咨询，构建“块数据”理论模型和应用模型。曾研究编制“大数据指数”，出版年度《大数据蓝皮书》，建立大数据发展规划数据库，举办“中国DT产业50人论坛”，搭建开放式协作创新平台、专业化决策咨询平台、网络化成果转化平台和国际化合作交流平台，奋力打造具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。

连玉明，著名城市专家，教授，工学博士。现任大数据战略重点实验室主任，北京国际城市发展研究院院长，贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院院长。兼任北京市社会科学界联合会副主席，北京市哲学社会科学京津冀协同发展研究基地首席专家，城市科学研究北京市重点实验室主任。

❷ 北大清华学霸合伙开烧烤店，高学历开店是否更易成功

所以我觉得开实体烧烤店成功的关键在于：

1、地段要选好，店铺地段选好了就成功了一半；

2、手艺要精，味道好了手艺高了，自然会吸引人；

3、店面环境一定要干净卫生，环保，最好有自己的独特装修风格；

4、食材一定要新鲜，干净卫生；

5、服务要热情周到，上菜速度要快；

6、懂得运营，像现在大互联网时代要懂得运用网络去推销和吸引客户。

7、取一个让人容易记住的名字也很重要。

当然这只是作为一个没开过店的门外汉的一些个人想法和观点，还望行内高手多多指教。

我是V妈，立志从言行上做孩子榜样的好学妈妈。希望通过手百问答这个平台和大家一起聊聊有关孩子的那些事，让我们和孩子一起快乐成长吧。如果喜欢V妈就点击关注“V妈问答”多多支持我吧！谢谢了！

❸ 大数据之路

人类从“IT时代”进入“DT时代”。本书介绍了阿里巴巴的大数据系统架构，为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的 高扩展性 、 灵活性 以及 数据展现的高性能 。
数据体系主要包括： 数据采集 、 数据计算 、 数据服务 和 数据应用 四大层次。

事实表包括引用的 维度 和描述具体业务的 度量 。

事实表中一条记录描述的业务的细节程度称为 粒度 。粒度可以使用两种方式来表示：（1）维度属性组合（2）所表示的具体业务含义。

事实包括可加性、半可加性和不可加性三种类型：
半可加性：只可以针对特定维度做聚合，例如库存（不能按照日期，可按照仓库聚合）。
可加性：可以按照任意维度聚合。
不可加性：完全不具备可加性。（例如：比率，事实表可以拆分存储分子分母）

维度属性也可以存到事实表中，称为 退化维度 。

事实表有三种类型：事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表。
事务事实表描述的是业务过程上的原子事务，也称为 原子事实表 。
周期快照事实表是按照周期性规律的时间间隔记录事实。
累计快照事实表：累计快照事实表用来表示过程开始和结束过程之间的关键步骤事件，覆盖整个生命周期，通常用多个日期字段记录关键时间点，记录会随着时间变化而修改。

事实表设计原则：
原则1： 尽可能包含所有与业务过程相关的事实。
即时存在冗余，也尽可能存储。

原则2：只选择与业务过程相关的事实。

原则3：分解不可加事实为可加的组件。
例如：不存成单率，转而存储成单数和提单数。

原则4：选择维度和事实前，必须先声明粒度。
建议粒度设置的越细越好，这样可以最大限度的提高灵活性。可以通过业务描述或者维度属性组合的方式来定义粒度。

原则5：在同一个事实表中，不应该有不同粒度的事实。
例如：一个事实表中不应该包含某些精确到订单粒度的度量，同时又包含只精确到城市的度量。

原则6：事实的单位一致。

原则7：尽量处理掉事实表中的null值。
SQL中大于，小于的条件不适用与null值，所以尽量用数值替代null，例如0.

原则8：使用退化维度增加事实表的易用性。
在Kimball的维度设计模型中，分拆出单独的维度表，为了节省存储。但是为了减少使用时的关联次数，可以多使用退化维度提供事实表易用性。

事实表设计方法：
1.选择业务过程及确定事实表类型。2. 声明粒度。3.确定维度。4.确定事实。5.冗余维度（设计退化维度）。

事务事实表，即针对业务过程构建的一类事实表，用来跟踪定义业务过程的个体行为，提供丰富的分析能力，作为数据仓库原子的明细数据。

单事务事实表，即针对每一个业务过程设计一个事实表，这样可以方便地对每一个业务过程进行分析研究。

表示同一个事实表包含不同的业务过程。多事务事实表有两种实现方法：（1）使用两个不同的事实字段来保存各自业务过程。（2）使用同一个字段保存，但是增加一个业务过程标签。
下面举例说明，淘宝交易事务事实表同时包含下单、支付和成功完结三个过程，三个过程粒度一致，可以放在一个事实表。下面确定维度和事实，该表中的下单度量、支付度量和成功完结度量信息分别存在不同字段，如果不是当前业务处理，则用0来处理。
当不同业务过程的度量比较相似、差异不大时使用第二种事实表（使用一个字段保存），当不同业务过程的度量差异大时，使用第一种（多字段保存）。

对于单事务事实表和多事务事实表的选择上，可以从以下一些方面来区分：
业务过程、粒度和维度（不同业务过程粒度相同，并且维度相似时，可以选用单事务事实表）、事实、下游业务使用、计算存储成本。电商环境下，有父子订单的概念，店铺多商品各生成一个订单，在一个店铺合成一个父订单。

1.事实完整性：事实表包含与其描述的过程有关的所有事实。
2.事实一致性：明确存储每一个事实以确保度量一致性。例如，有下单商品数和商品价格2个事实，同时保存下单金额（价格*商品数）。这样下游使用时，直接取下单金额，而不是再次计算，以保证指标的一致性。
3.事实可加性：为确保下游使用时，指标的可聚合性，尽量保存原始数，而不是计算后的比率指标。

对于事务度量，事务性事实表可以很好地表征。但是对于一些 状态度量 ，例如买卖家累计交易金额、商品库存、买卖家星级、温度（事务事实表无法聚合得到）等，事务事实表的效率较低或者无法处理。为了解决状态度量问题，引入周期性快照事实表（也称为 快照事实表 ）。

1.用快照采样状态：快照事实表以预定的间隔采样状态度量。
2.快照粒度：快照事实表通常总是被多维声明，即快照需要采样的周期以及什么将被采样。
3.密度和稠密性：稠密性是快照事实表的重要特征。事务事实表一般都是稀疏的，只要发生业务才会有相应记录。
4.半可加性：快照事实表的状态度量都是半可加的，例如商品库存，只针对商品维度可加，对日期维度不可加。

设计快照事实表，首先确定快照粒度，然后确定采样的状态度量。下面介绍几个快照事实表实例。
单维度每天快照事实表、混合维度每天快照事实表，这两种快照表都可以从事务事实表汇总得到。另外的一种产出模式是直接使用操作型系统作为数据源来加工，例如淘宝卖家的星级评分是在操作型系统中计算得出的，仓库直接拿来这部分数据加入事实表。全量快照事实表，是特殊类型的周期快照表，例如设计无事实的事实表来记录评论的状态度量。

对于研究事件之间的时间间隔需求时，累计快照事实表能较好符合需求。
特点：
1.数据不断更新：例如，在下单、支付和确认收货三个业务过程中，事务事实表会生成3条记录，而累计快照表会不断更新一条记录（不生成新记录）。
2.多业务过程日期：
累计快照表适用于具有较明确起止时间的短生命周期的实体，对于每个实体都经历从诞生到消亡等步骤。
3.存储历史全量数据。

1.事件类的，例如浏览日志。
2.条件范围资格类的，例如客户和销售人员的分配情况。

主要是提前聚合，为了增加数据访问的效率（不用再聚合了），减少数据不一致的情况。这类聚集汇总数据，被称为“公共汇总层”。
聚集的基本步骤：1.确定聚集维度。2.确定一致性上钻。3.确定聚集事实。

元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL任务的运行状态。元数据分为 技术元数据 和 业务元数据 。
阿里巴巴技术元数据包括：
数据表、列等信息；ETL作业的信息；数据同步、任务调度、计算任务等信息。数据质量和运维相关元数据。
阿里巴巴业务元数据包括：
维度属性、业务过程、指标等。数据应用元数据，例如数据报表、数据产品等。

元数据价值：
元数据在数据管理方面为集团数据在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上提供数据支持。

阿里MaxCompute提供了archive压缩方法，采用了具有更高压缩比压缩算法，将数据以RAID file的形式存储。这样可以节省空间，但是恢复起来也更复杂，所以适用于冷备份的数据。

MaxCompute基于列存储，通过修改表的数据重分布，避免列热点，将会节省一定存储空间。

存储治理项以元数据为基础，列出例如“62天内未访问的分区”、“数据无更新的任务列表”等等管理项推动ETL优化。形成现状分析、问题诊断、管理优化、效果反馈的存储治理项优化的闭环。

生命周期管理的目的是用最少的存储成本来满足最大业务需求，实现数据价值最大化。
1.周期性删除策略：
2.彻底删除策略：主要针对无用表，ETL中间过程表。
3.永久保存策略：
4.极限存储策略：
5.冷数据管理策略：针对重要且访问频率低的数据。
6.增量表merge全量表策略：

将一个数据表的成本分为存储成本和计算成本，除此之外，上游表对该表的扫描成本也应该计入。相应的计费分别核算为：计算付费、存储付费和扫描付费。数据资产的成本管理分为数据成本计量和数据使用计费。

❹ 大数据学习入门规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课，相反的话就自己看书。
三，学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多，其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路！
大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。

❺ 市面上大数据的书不少，如果只挑一本，哪本值得推荐

市场上大数据的说不少，但是你要挑一本的话，其实我还是觉得你在网络上选择一些自己可以公开的数据。因为每个人需要的每个程度的书是不一样的，你可以选择购买一些书的电子版本。电子版本反而比书籍会更好一点。

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《大数据架构商业之路》（黄申）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：大数据架构商业之路

作者：黄申

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-5-1

页数：298

内容简介：

目前大数据技术已经日趋成熟，但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难，技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快，门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案，要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事，来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求，以及相对应的技术方案，甚至是实践解析；让读者身临其境，一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点，并提供相应的背景知识介绍，对于想进一步深入研究细节的读者，也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

作者简介：

黄申，博士，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者，IBMExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职，带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利，兼任《计算机工程》期刊特邀审稿专家。因其对业界的卓越贡献，2015年获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。

❼ 经济大数据分析综合实训需要什么基础，都是学习什么内容

大数据需要什么基础？学习大数据需要以下几个方面的基础：

1、 编程语言基础

2、 Linux系统的基本操作

3、 数据库

4、 Hadoop架构基础

5、 机器学习

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

二、Linux系统的基本操作

Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。

三、数据库

只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路。

❽ 大数据都需要学什么

第一阶段：大数据技术入门
1、大数据入门：介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
2、Linux大数据必备：介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。
3、CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。
第二阶段：海量数据高级分析语言
介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
1、HadoopHDFS分布式存储
2、HBase分布式存储
第四阶段：海量数据分析分布式计算
1、HadoopMapRece分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。
2、Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。
3、Spare分布式计算：Spare是类MapRece的通用并行框架。

❾ 大数据的主要学习内容有哪些

大数据主要的学习内容,看下图

大数据学习内容

按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。