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出版者:Prentice Hall

作者:Clovis L. Tondo

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-06-01

价格:USD 30.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780135546192

丛书系列:

图书标签:

• Make
• 构建工具
• 自动化构建
• 软件开发
• GNU Make
• Makefile
• 项目管理
• Linux
• Unix
• 命令行工具

深入剖析现代数据仓库架构与实践 作者： [在此处填写真实作者姓名，例如：张伟、李明等] 出版社： [在此处填写真实出版社名称，例如：机械工业出版社、人民邮电出版社等] 出版日期： [在此处填写真实出版日期，例如：2024年5月] --- 卷首语：数据洪流中的灯塔 我们正生活在一个数据爆炸的时代。从传感器、社交媒体、物联网设备到企业内部的交易系统，海量、高速、多样化的数据以前所未有的速度涌现。传统的数据处理和存储方案已无法有效应对这种规模和复杂性。企业迫切需要一个强大、灵活且能提供实时洞察的数据基础设施——现代数据仓库（Modern Data Warehouse, MDW）。 本书《深入剖析现代数据仓库架构与实践》旨在为数据工程师、数据架构师、BI 开发者以及技术决策者提供一份详尽的路线图，引导他们穿越复杂的技术选型迷雾，构建出能够支撑未来十年业务增长的数据中枢。我们不关注构建工具本身，而是深入挖掘驱动现代数据仓库演进的核心设计理念、模式选择以及最佳实践。 --- 第一部分：现代数据仓库的设计哲学与演进（约 300 字） 本部分首先追溯数据仓库的历史脉络，从经典的 Inmon 范式模型（3NF）和 Kimball 维度建模（星型/雪花型）的优缺点出发，阐述它们在应对 PB 级数据和半结构化数据时的局限性。随后，我们将聚焦于现代数据仓库的设计哲学转变：从单一真理源到“数据湖仓一体”（Lakehouse）架构的兴起。 核心讨论将围绕数据治理、数据弹性、成本效益三大支柱展开。我们将详细解析数据分层策略（例如，原始层 Raw/Bronze、清洗层 Staging/Silver、聚合层 Marts/Gold）如何优化数据质量和查询性能，并深入探讨如何平衡 SQL 优化与 NoSQL 灵活性的需求。此外，本章还将分析去中心化数据治理（Data Mesh）对传统集中式数据仓库管理模式带来的挑战与机遇。 --- 第二部分：核心技术栈的深入剖析（约 450 字） 现代数据仓库的实现依赖于一系列高度专业化的技术组件。本部分将对构建 MDW 的关键技术进行非厂商倾向性的深度剖析。 2.1 云原生计算与存储分离 我们首先探讨云原生架构如何彻底改变数据存储和计算的耦合关系。重点分析列式存储格式（如 Parquet、ORC）在压缩率、I/O 效率和 MPP（大规模并行处理）查询性能上的优势。随后，我们将对比不同云平台（AWS、Azure、GCP）提供的托管式数据仓库服务（如 Snowflake、BigQuery、Redshift Spectrum）的核心执行引擎差异，分析它们在工作负载隔离、自动伸缩和资源定价模型上的权衡。 2.2 数据湖与数据湖仓一体（Lakehouse） 本章将详细解构 Lakehouse 架构的基石——事务性数据湖层技术（如 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg）。我们将深入研究这些技术如何为数据湖提供 ACID 事务保证、Schema 演进能力以及时间旅行（Time Travel）功能，从而有效地弥合传统数据仓库与数据湖之间的鸿沟。探讨使用开放表格式（Open Table Formats）进行元数据管理的重要性及其对数据可移植性的影响。 2.3 ELT 范式的重塑与工程实践 本部分强调从 ETL（提取-转换-加载）向 ELT（提取-加载-转换）的范式转移。重点分析现代转换工具（如 dbt）如何利用 SQL 的声明式能力，将复杂的业务逻辑和数据转换迁移至数据仓库内部的高性能计算层，从而实现更快的迭代速度和更清晰的版本控制。我们将讨论 CI/CD 流程在数据建模中的应用，以及如何利用版本控制系统管理数据模型和业务规则。 --- 第三部分：构建高性能与高可靠性的关键模式（约 450 字） 一个优秀的数据仓库不仅仅是技术的堆砌，更是一系列经过验证的设计模式的集合。 3.1 实时/近实时数据管道设计 随着业务对时效性要求的提高，本章探讨构建低延迟数据管道的策略。我们将分析流处理引擎（如 Apache Flink 或 Kafka Streams）如何无缝集成到数据仓库的构建流程中。重点研究流批一体化（Lambda/Kappa 架构的演进）的实现细节，包括如何设计统一的数据模型以兼容历史批处理和实时增量数据。讨论 CDC（Change Data Capture）技术在捕获源系统变更并高效同步至数据湖仓中的应用。 3.2 数据建模的高级主题：面向分析的范式 回归数据建模的核心，本章深入讨论超越传统星型模型的复杂场景解决方案。例如，如何有效建模层次化数据（如组织架构、产品分类）和快速变化维度（SCD Type 6 或混合方法）。分析使用数据立交桥（Data Vault 2.0）模式来处理高度集成和审计需求的优势与挑战，尤其是在需要应对频繁的源系统结构变化时。讨论如何使用物化视图和预聚合表（Aggregates）来优化 BI 报表和仪表盘的查询响应时间。 3.3 性能调优与成本优化 本节聚焦于提升用户体验和控制云资源消耗。我们将深入探讨 MPP 数据库的查询执行计划分析，如何识别并解决数据倾斜（Data Skew）问题。讲解集群大小调整、工作负载管理（WLM）的策略，以及如何利用查询缓存和自动聚类技术来优化成本效益。此外，还将涵盖数据生命周期管理（DLM），即如何自动将冷数据迁移至成本更低的存储层（如 S3 Glacier 或 Cold Storage），同时保持其可查询性。 --- 第四部分：数据治理、安全与未来展望（约 300 字） 数据仓库的价值必须建立在信任和合规的基础之上。 4.1 现代数据治理与数据可观察性 本章强调元数据管理在 MDW 中的中心地位。讨论如何通过主动式的数据血缘（Data Lineage）工具来追踪数据从源头到最终报告的完整路径，确保合规性审计和影响分析的准确性。探讨如何实施统一的数据目录（Data Catalog），让业务用户能够轻松发现、理解和信任他们使用的数据资产。引入数据可观察性（Data Observability）的概念，通过监控数据质量指标、新鲜度和延迟，实现对数据管道的预防性维护。 4.2 数据安全与隐私保护 数据仓库是企业最敏感数据的集中地。本节详细阐述如何实施多层次安全策略，包括网络隔离（VPC/Private Link）、基于角色的访问控制（RBAC）和行/列级安全（Row/Column Level Security）。深入分析数据屏蔽（Masking）、假名化（Pseudonymization）和差分隐私技术在保护用户隐私同时，仍能满足分析需求的应用场景。 4.3 展望：AI/ML 与数据仓库的融合 最后，本书将探讨数据仓库如何演进以更好地服务于机器学习工作负载。分析 Feature Store（特征商店）的概念如何与 MDW 的聚合层集成，实现特征的标准化、版本化和共享。展望下一代数据平台在流式特征工程和模型训练数据准备方面的自动化趋势。 --- 结语 《深入剖析现代数据仓库架构与实践》不是一本 API 手册，而是一本关于系统思维和架构权衡的指南。它期望读者在构建数据基础设施时，能够超越具体的供应商锁定，掌握底层原理，从而设计出既面向未来、又兼顾当前业务需求的健壮、高效的数据驱动平台。

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Table of Contents Preface 1. Fundamentals of MAKE 1.1 The Theory Behind MAKE 1.2 The Makefile 1.2.1 Syntax Rules 1.2.2 Targets 1.2.3 Dependencies 1.3 MAKE Operations 1.4 Summary 2. Invoking MAKE 2.1 Common MAKE Options 2.2 Examples 2.3 Using Hard-Coded C...

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我必须承认，起初我对这样一本专注于构建工具的书抱有一些怀疑，毕竟市面上充斥着太多浮于表面的“速成”教程。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它以一种近乎“文学性”的严谨态度，解构了自动化构建的艺术。叙事节奏非常流畅，作者并没有直接抛出复杂的语法，而是循序渐进地引导我们理解“为什么”要这么做，而不是仅仅教我们“怎么做”。那种对细节的执着——比如如何精确地定义文件时间戳、如何处理跨操作系统的路径差异——体现了作者深厚的工程素养。读到关于并行处理和分布式构建的部分时，我完全被说服了。它不仅是关于让代码跑起来，更是关于如何用最少的资源，在最短的时间内，将想法转化为可靠产品的哲学体现。这本书的价值在于，它教会你如何像一个老练的工匠那样去对待你的构建流程，充满敬畏和精确性。

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我最欣赏这本书的地方在于其前瞻性和实践性达到了完美的平衡。它既没有沉溺于过时的技术细节，也没有空谈那些尚未成熟的前沿概念，而是专注于当前工业界最核心、最可靠的构建范式，并展示了如何将其运用到极致。书中对于定制化构建流程的讨论，简直是为那些拥有独特需求的小团队量身定做的。作者非常擅长用清晰的比喻来解释复杂的概念，比如将构建依赖关系比作一张精心编织的挂毯，这种比喻让那些抽象的图论概念变得触手可及。而且，书中对版本控制系统与构建流程的集成分析，提供了非常具有操作性的指导，确保了代码提交和部署之间的无缝衔接。总而言之，这本书不仅仅是关于“如何构建”，更是关于“如何优雅地、可持续地管理你的软件资产”，对于任何严肃对待代码交付的工程师来说，它都是一本值得反复研读的经典之作。

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这本书的深度让我感到震撼。它不是那种你可以在咖啡馆轻松读完的休闲读物，而是一部需要你泡在键盘前，边看边敲才能真正消化的技术圣经。最让我印象深刻的是对高级特性和底层机制的深入挖掘。例如，书中对高级函数和宏的运用简直是教科书级别的示范，它展示了如何用极少的代码行，实现原本需要几十行脚本才能完成的复杂逻辑。这不仅仅是提高了开发效率，更是提升了代码的可维护性和可读性，这对任何大型项目来说都是至关重要的。我发现自己开始重新审视我过去那些“能跑就行”的构建脚本，并意识到其中隐藏了多少性能上的陷阱和逻辑上的冗余。这本书成功地将一个原本枯燥的自动化工具，提升到了一个值得深思的“领域特定语言设计”的高度。对于那些希望从“会用”迈向“精通”的资深开发者来说，这是一次不容错过的思维升级。

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这本书简直是为那些在技术世界里摸爬滚打，渴望将自己的效率提升到一个新层次的人准备的终极指南。它没有停留在那些基础的、人人都会的“点击一下”的层面，而是深入剖析了软件构建流程的底层逻辑。读完之后，我感觉自己不再是那个被动地等待编译完成的“用户”，而是真正掌握了构建过程的“架构师”。作者对依赖管理和增量构建的论述尤为精妙，那些曾经困扰我的构建时间过长、重复编译的问题，在阅读了关于如何优化规则和模式匹配的章节后，迎刃而解。书中提供的那些巧妙的脚本片段和配置示例，不仅仅是复制代码，更像是通往更高效率的捷径。我尤其欣赏作者在强调最佳实践的同时，也兼顾了对不同平台和项目规模的适应性，确保了知识的普适性。这本书不是那种读完就束之高阁的参考书，它更像是一本需要时常翻阅、并在实践中不断印证的“工具箱使用手册”，让每一次项目构建都变得清晰、可预测且令人愉悦。

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作为一个在敏捷开发环境中摸爬滚打多年的老兵，我一直觉得构建过程中的“黑箱”部分是效率的最大杀手。这本书就像一束强光，打进了这个黑箱。它极其细致地描绘了从源代码文件到最终可执行文件的每一步转换过程，并且明确指出了在这个链条上可能出现的所有瓶颈和不确定性。作者的写作风格简洁有力，没有丝毫的冗余赘述，每一个句子似乎都承载着经过实战检验的重量。我特别欣赏它对错误处理和调试策略的详尽介绍，这部分内容在其他同类书籍中往往被一带而过。这本书提供的不仅仅是工具的使用技巧，更是一种系统化的、面向健壮性的思维模式。它教会我如何构建一个“自愈合”的构建系统，使其在面对环境变化或代码修改时，总能给出最精确、最快的反馈。读完它，我感觉自己对整个软件生命周期的理解都得到了质的飞跃。

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