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大数据项目管理:从规划到实现:managing successful data projects 版权信息
- ISBN：9787115457363
- 条形码：9787115457363 ; 978-7-115-45736-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据项目管理:从规划到实现:managing successful data projects 本书特色
本书提供了一个框架，从整体上介绍与大数据项目开发相关的基本概念，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、接口设计、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。
大数据项目管理:从规划到实现:managing successful data projects 内容简介
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。本书将为你打开更广阔的视野，展示如何从大数据项目的规划阶段开始，一步步走向成功。无论是首席信息官、首席技术官、项目经理，还是架构师和开发人员，都能通过本书得到启迪。 - 开始规划：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 - 探索良好的接口设计模式 - 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
大数据项目管理:从规划到实现:managing successful data projects 目录
前言 ix
第 1章 数据项目的主要类型及考虑因素 1
1.1 数据项目的主要类型 1
1.2 数据管道和数据暂存 3
1.2.1 主要考虑因素和风险管理 4
1.2.2 数据管道和数据暂存团队的人员组成 13
1.3 数据的处理和分析 14
1.3.1 主要考虑因素和风险管理 14
1.3.2 数据处理和分析团队的人员组成 17
1.4 应用程序开发 17
1.4.1 主要考虑因素和风险管理 18
1.4.2 应用程序开发团队的人员组成 22
1.5 小结 22
第 2章 评估和选择数据管理解决方案 25
2.1 开源项目的阶段 26
2.1.1 孵化阶段 27
2.1.2 发布阶段 27
2.1.3 “治愈癌症”阶段 27
2.1.4 打破承诺阶段 28
2.1.5 强化阶段 29
2.1.6 企业阶段 30
2.1.7 终结阶段 30
2.2 开源项目的常见生命周期 31
2.2.1 使产品起死回生 32
2.2.2 追随者 33
2.3 评估基准测试 34
2.4 技术选型的考虑因素 35
2.4.1 了解构建块 36
2.4.2 寻求建议 37
2.4.3 从分析师那里获得见解 37
2.4.4 研究市场趋势 37
2.5 小结 39
第3章 数据项目的风险管理 41
3.1 风险类型 41
3.1.1 技术风险 41
3.1.2 团队风险 42
3.1.3 需求风险 42
3.2 风险管理 42
3.2.1 对架构中的风险进行分类 42
3.2.2 技术风险 45
3.2.3 团队的优势 45
3.2.4 外部团队风险 47
3.2.5 需求风险 47
3.2.6 融会贯通 47
3.3 使用原型和PoC 50
3.3.1 找到两三种方法 50
3.3.2 进行PoC，然后丢弃 50
3.3.3 部署的注意事项 50
3.4 使用接口 51
3.5 尽早开始构建 52
3.6 频繁测试并保留记录 52
3.7 监控和警报 53
3.8 沟通风险 54
3.8.1 合作并获得信任 54
3.8.2 公开风险 54
3.9 将风险作为谈判工具 55
3.10 小结 55
第4章 接口设计 57
4.1 人体 57
4.1.1 人体与数据架构 57
4.1.2 解耦 61
4.1.3 解耦的注意事项 63
4.1.4 专门化 64
4.2 什么造就了好的接口设计 64
4.2.1 合约 64
4.2.2 抽象 64
4.2.3 版本控制 65
4.2.4 防御 65
4.2.5 接口的文档和命名 66
4.3 非功能性考虑因素 67
4.3.1 可用性 67
4.3.2 响应时间 68
4.3.3 负载容量 68
4.3.4 使用测试来确定SLA 69
4.4 通用接口示例 69
4.4.1 发布?C订阅 69
4.4.2 异步请求?C响应 71
4.4.3 同步请求?C响应 72
4.5 小结 73
第5章 分布式存储系统 75
5.1 分布式存储系统的属性 75
5.1.1 谱系 76
5.1.2 分区 77
5.1.3 处理数据变更 78
5.1.4 读取路径 80
5.1.5 可用性与一致性 84
5.1.6 主要用例 85
5.2 存储系统细分 85
5.2.1 HDFS 86
5.2.2 S3和对象存储系统 87
5.2.3 Apache HBase 89
5.2.4 Apache Cassandra 90
5.2.5 Elasticsearch和Apache Solr 94
5.2.6 新进者：Apache Kudu和CockroachDB 95
5.2.7 内存存储系统 96
5.3 小结 99
第6章 企业元数据 101
6.1 为什么要关注元数据 102
6.1.1 数据可见性 102
6.1.2 数据之间的关系 103
6.1.3 数据监管 104
6.2 数据架构中的元数据类型 105
6.2.1 静态数据 106
6.2.2 动态数据 107
6.2.3 数据源的元数据 110
6.2.4 有关数据处理的元数据 111
6.2.5 报告和仪表盘 112
6.3 元数据收集 112
6.3.1 声明式元数据收集 113
6.3.2 发现式元数据收集 114
6.4 元数据管理实践 115
6.5 小结 116
第7章 确保数据完整性 117
7.1 构建数据管道 118
7.2 验证数据管道 123
7.2.1 行数 123
7.2.2 唯一计数 124
7.2.3 全字节比较 124
7.2.4 校验和比较 125
7.3 小结 126
第8章 数据处理 127
8.1 处理引擎的属性 127
8.1.1 DAG管理 128
8.1.2 计算隔离 130
8.1.3 性能 132
8.1.4 容错 132
8.1.5 交互模型 135
8.1.6 批处理或流处理 135
8.2 数据处理演变史 136
8.3 小结 138
关于作者 139
关于封面 139
第 1章 数据项目的主要类型及考虑因素 1
1.1 数据项目的主要类型 1
1.2 数据管道和数据暂存 3
1.2.1 主要考虑因素和风险管理 4
1.2.2 数据管道和数据暂存团队的人员组成 13
1.3 数据的处理和分析 14
1.3.1 主要考虑因素和风险管理 14
1.3.2 数据处理和分析团队的人员组成 17
1.4 应用程序开发 17
1.4.1 主要考虑因素和风险管理 18
1.4.2 应用程序开发团队的人员组成 22
1.5 小结 22
第 2章 评估和选择数据管理解决方案 25
2.1 开源项目的阶段 26
2.1.1 孵化阶段 27
2.1.2 发布阶段 27
2.1.3 “治愈癌症”阶段 27
2.1.4 打破承诺阶段 28
2.1.5 强化阶段 29
2.1.6 企业阶段 30
2.1.7 终结阶段 30
2.2 开源项目的常见生命周期 31
2.2.1 使产品起死回生 32
2.2.2 追随者 33
2.3 评估基准测试 34
2.4 技术选型的考虑因素 35
2.4.1 了解构建块 36
2.4.2 寻求建议 37
2.4.3 从分析师那里获得见解 37
2.4.4 研究市场趋势 37
2.5 小结 39
第3章 数据项目的风险管理 41
3.1 风险类型 41
3.1.1 技术风险 41
3.1.2 团队风险 42
3.1.3 需求风险 42
3.2 风险管理 42
3.2.1 对架构中的风险进行分类 42
3.2.2 技术风险 45
3.2.3 团队的优势 45
3.2.4 外部团队风险 47
3.2.5 需求风险 47
3.2.6 融会贯通 47
3.3 使用原型和PoC 50
3.3.1 找到两三种方法 50
3.3.2 进行PoC，然后丢弃 50
3.3.3 部署的注意事项 50
3.4 使用接口 51
3.5 尽早开始构建 52
3.6 频繁测试并保留记录 52
3.7 监控和警报 53
3.8 沟通风险 54
3.8.1 合作并获得信任 54
3.8.2 公开风险 54
3.9 将风险作为谈判工具 55
3.10 小结 55
第4章 接口设计 57
4.1 人体 57
4.1.1 人体与数据架构 57
4.1.2 解耦 61
4.1.3 解耦的注意事项 63
4.1.4 专门化 64
4.2 什么造就了好的接口设计 64
4.2.1 合约 64
4.2.2 抽象 64
4.2.3 版本控制 65
4.2.4 防御 65
4.2.5 接口的文档和命名 66
4.3 非功能性考虑因素 67
4.3.1 可用性 67
4.3.2 响应时间 68
4.3.3 负载容量 68
4.3.4 使用测试来确定SLA 69
4.4 通用接口示例 69
4.4.1 发布?C订阅 69
4.4.2 异步请求?C响应 71
4.4.3 同步请求?C响应 72
4.5 小结 73
第5章 分布式存储系统 75
5.1 分布式存储系统的属性 75
5.1.1 谱系 76
5.1.2 分区 77
5.1.3 处理数据变更 78
5.1.4 读取路径 80
5.1.5 可用性与一致性 84
5.1.6 主要用例 85
5.2 存储系统细分 85
5.2.1 HDFS 86
5.2.2 S3和对象存储系统 87
5.2.3 Apache HBase 89
5.2.4 Apache Cassandra 90
5.2.5 Elasticsearch和Apache Solr 94
5.2.6 新进者：Apache Kudu和CockroachDB 95
5.2.7 内存存储系统 96
5.3 小结 99
第6章 企业元数据 101
6.1 为什么要关注元数据 102
6.1.1 数据可见性 102
6.1.2 数据之间的关系 103
6.1.3 数据监管 104
6.2 数据架构中的元数据类型 105
6.2.1 静态数据 106
6.2.2 动态数据 107
6.2.3 数据源的元数据 110
6.2.4 有关数据处理的元数据 111
6.2.5 报告和仪表盘 112
6.3 元数据收集 112
6.3.1 声明式元数据收集 113
6.3.2 发现式元数据收集 114
6.4 元数据管理实践 115
6.5 小结 116
第7章 确保数据完整性 117
7.1 构建数据管道 118
7.2 验证数据管道 123
7.2.1 行数 123
7.2.2 唯一计数 124
7.2.3 全字节比较 124
7.2.4 校验和比较 125
7.3 小结 126
第8章 数据处理 127
8.1 处理引擎的属性 127
8.1.1 DAG管理 128
8.1.2 计算隔离 130
8.1.3 性能 132
8.1.4 容错 132
8.1.5 交互模型 135
8.1.6 批处理或流处理 135
8.2 数据处理演变史 136
8.3 小结 138
关于作者 139
关于封面 139
展开全部
大数据项目管理:从规划到实现:managing successful data projects 作者简介
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。他为众多开源项目贡献过代码，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。在加入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，拥有十余年软件开发和架构经验，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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