Data Just Right

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出版者:Addison-Wesley Professional
作者:Michael Manoochehri
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2013-12-19
价格:USD 39.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780321898654
丛书系列:
图书标签:
  • BigData
  • 数据挖掘
  • datascience
  • 数据分析
  • 数据可视化
  • 数据科学
  • 商业智能
  • 数据驱动
  • 数据策略
  • 数据文化
  • 数据治理
  • 数据素养
  • 决策支持
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具体描述

Large-scale data analysis ("Big Data") is suddenly of crucial importance to virtually every enterprise. Mobile and social technologies are generating massive datasets, and distributed cloud computing is providing better ways to analyzing and processing that data. Accelerating technological change is turning long-accepted ideas about Big Data upside down, forcing companies to evaluate daunting new technologies, including NoSQL databases. Until now, however, most books on "Big Data" have been little more than business polemics and product catalogs. Data Just Right is different -- and utterly invaluable to every Big Data decision-maker, implementer, and strategist. Google's Michael Manoochehri organizes this book around today's key Big Data use cases, showing how they can be best addressed by combining technologies in hybrid solutions. Drawing on his own extensive experience, Manoochehri presents the technical detail you need to implement each solution, and best practices you can apply to any Big Data project. You'll learn how to: * "Build for infinity," supporting rapid growth * Break down data silos * Decide what to insource and what to outsource * Focus on applications, not infrastructure, since that's where you can drive the most value Throughout, Manoochehri shows how to use and integrate cutting-edge technologies including Hadoop, Hive, Pig, Tableau, R, and Google Bigquery. No other Big Data guide offers as much practical, actionable insight -- or even comes close.

《代码的艺术:构建健壮、可维护软件的实践指南》 内容简介 在信息技术飞速迭代的今天,软件的复杂度与日俱增。代码不再仅仅是机器可以执行的指令集,它更是一种人类智慧的结晶,是团队协作的载体,更是企业核心竞争力的体现。《代码的艺术:构建健壮、可维护软件的实践指南》深入探讨了如何从根本上提升软件开发的质量与效率。本书旨在超越简单的语法教学,聚焦于软件工程中那些经久不衰的、关于“好代码”的哲学与实践。 本书的结构经过精心设计,旨在引导读者构建一套全面的、系统化的代码质量保障体系。我们首先从软件设计的基石——抽象与模块化——开始,强调如何识别清晰的边界,设计松耦合、高内聚的组件。这部分内容将深入剖析面向对象设计原则(SOLID)在现代编程范式下的演进与应用,并引入更前沿的函数式编程思想,展示如何在混合范式中达到最佳平衡。读者将学习到如何通过设计模式的恰当运用,解决常见的设计难题,同时警惕“模式滥用”的陷阱。 紧接着,我们将进入可读性与清晰性的殿堂。代码阅读时间远超编写时间,因此,清晰的代码是高效协作的前提。本书细致阐述了命名规范的艺术——如何选择富有意义且无歧义的标识符。同时,我们将探讨注释的哲学:何时需要注释,何时注释本身就是代码的缺陷。我们鼓励读者将“意图”直接嵌入代码逻辑中,而非依赖冗长的解释性文字。风格指南(Style Guides)的制定与遵循,以及如何利用现代工具自动化格式化,确保团队风格的一致性,都将作为关键实践被详尽介绍。 软件的健壮性是其生存的基础。《错误处理与防御性编程》章节将系统梳理异常处理的层次结构、错误传播的机制,以及如何设计优雅的失败路径。我们将探讨断言(Assertions)在开发和测试阶段的不同作用,以及如何有效地区分运行时错误与编译期错误。防御性编程不仅仅是检查输入参数,更是一种思维模式,它要求开发者始终假设外部环境是不完美的,并为此做好准备。 在现代软件交付流程中,测试驱动开发(TDD)已成为衡量专业性的重要标准。本书不仅介绍了单元测试、集成测试和端到端测试的层次划分,更侧重于如何编写“可测试”的代码。我们将深入讨论依赖注入(Dependency Injection)与模拟(Mocking/Stubbing)的技术,确保测试的隔离性和速度。对于复杂业务逻辑,如何构建有效的测试场景,覆盖边界条件和异常流,是本章的重点。 代码的演化永无止境。重构的实践是本书中极为重要的一环。我们不会将重构视为一次性的任务,而是持续性的、融入日常开发的活动。本书将介绍一系列经典重构手法,如“提取方法”、“内联类”、“用对象取代魔术数字”等,并提供一套实用的“重构清单”。更重要的是,我们将讨论如何在不破坏现有功能的前提下,安全地、小步快跑地进行重构,确保“每次提交都比上次更好”。 随着项目规模的扩大,性能考量与优化成为不可回避的话题。本书采取审慎的态度,强调“过早优化是万恶之源”。我们将教授读者如何使用性能分析工具(Profilers)来精确定位性能瓶颈,而不是盲目猜测。优化策略将从算法复杂度(Big O)入手,延伸到数据结构的选择,以及对底层内存管理和I/O操作的理解。 最后,本书触及了代码维护与团队协作的层面。版本控制系统(如Git)的高级用法,分支策略(如Git Flow或Trunk-Based Development),以及如何进行高效的代码审查(Code Review)是确保长期项目健康的关键。我们探讨了如何建立一个鼓励高质量代码共享和知识传递的工程文化,使得新成员能够迅速融入,并理解既有代码库的深层设计意图。 《代码的艺术》面向所有渴望提升自身专业水平的软件开发者、架构师以及技术领导者。它不是一本速成手册,而是一本需要时间沉淀、反复实践的工具书。通过阅读和应用书中的原则,读者将学会如何驾驭代码的复杂性,构建出不仅能工作,而且能够持久、优雅地运行的软件系统。 目标读者: 有1年以上工作经验的软件工程师 希望从“能写代码”迈向“写好代码”的初级开发者 需要规范团队技术标准的架构师和技术经理 所有对软件工程哲学有深刻兴趣的从业者 本书特色: 实践导向: 理论结合大量实际场景和代码示例(语言不限,概念通用)。 原则优先: 强调软件工程中的不变真理,而非追逐短暂的技术潮流。 系统性: 覆盖从设计、编码、测试、重构到维护的完整生命周期。

作者简介

Michael Manoochehri is an entrepreneur, writer, and optimist. With many years of experience working with enterprise, research, and non-profit organizations, his goal is to help make scalable data analytics more affordable and accessible. Michael has been a member of Google's Cloud Platform developer relations team, focusing on cloud computing and data developer products such as Google BigQuery. In addition, Michael has written for the tech blog ProgrammableWeb.com, has spent time in rural Uganda researching mobile phone use, and holds a master's degree in information management and systems from UC Berkeley's School of Information.

目录信息

读后感

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本书内容专业,作者从实践的角度,把宽泛的大数据领域的问题和需求讲的很透彻,并且也附带了很全面的解决方案,结尾还对大数据自研还是外购,大数据科学家兴衰等问题提出了指导意见。 我觉得这本书好就好在,没有迷信hadoop或者其他某一种解决方案,而是从特定情境...

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