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具体描述
There's been a massive amount of innovation in data tools over the last few years, thanks to a few key trends: * *Learning from the web*. Techniques originally developed by website developers coping with scaling issues are increasingly being applied to other domains. * *CS+?=$$$*. Google have proven that research techniques from computer science can be effective at solving problems and creating value in many real-world situations. That's led to increased interest in cross-pollination and investment in academic research from commercial organizations. * *Cheap hardware*. Now that machines with a decent amount of processing power can be hired for just a few cents an hour, many more people can afford to do large-scale data processing. They can't afford the traditional high prices of professional data software though, so they've turned to open-source alternatives. These trends have led to a Cambrian Explosion of new tools, which means when you're planning a new data project you have a lot to choose from. This guide aims to help you make those choices by describing each tool from the perspective of a developer looking to use them in an application. Wherever possible, this will be from my first-hand experiences, or from colleagues who have used the systems in production environments. I've made a deliberate choice to include my own opinions and impressions, so you should see this guide as a starting point for exploring the tools, not the final word. I'll do my best to explain what I like about each service but your tastes and requirements may well be quite different. Since the goal is to help experienced engineers navigate the new data landscape, the guide only covers tools that have been created or risen to prominence in the last few years. For example, PostGres is not covered because it's been widely used for over a decade, but its Greenplum derivative is newer and less well-known, so it is included.
作者简介
目录信息
读后感
在NoSql FANS上曾经看过一本2010年初期写作好的一本小册子 http://vdisk.weibo.com/s/v20v/1312705849 NoSQL数据库笔谈v2.pdf，很有价值。 类似的说，这本56页篇幅，却有11章的小册子的作用与上面的那篇文档价值类似。 一言以蔽之，这是一本--选型阶段必读的兵器谱 内容涵...
评分在NoSql FANS上曾经看过一本2010年初期写作好的一本小册子 http://vdisk.weibo.com/s/v20v/1312705849 NoSQL数据库笔谈v2.pdf，很有价值。 类似的说，这本56页篇幅，却有11章的小册子的作用与上面的那篇文档价值类似。 一言以蔽之，这是一本--选型阶段必读的兵器谱 内容涵...
评分在NoSql FANS上曾经看过一本2010年初期写作好的一本小册子 http://vdisk.weibo.com/s/v20v/1312705849 NoSQL数据库笔谈v2.pdf，很有价值。 类似的说，这本56页篇幅，却有11章的小册子的作用与上面的那篇文档价值类似。 一言以蔽之，这是一本--选型阶段必读的兵器谱 内容涵...
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评分在NoSql FANS上曾经看过一本2010年初期写作好的一本小册子 http://vdisk.weibo.com/s/v20v/1312705849 NoSQL数据库笔谈v2.pdf，很有价值。 类似的说，这本56页篇幅，却有11章的小册子的作用与上面的那篇文档价值类似。 一言以蔽之，这是一本--选型阶段必读的兵器谱 内容涵...
用户评价
读完这本书，我最大的感触是其在“语境化”处理上的卓越表现。大数据领域的术语，往往具有强烈的依赖性，脱离了特定的技术栈或应用环境，其意义就会变得模糊不清。但《大数据术语表》成功地避免了这一点。它并非简单地给出“是什么”，而是着重于“在哪里使用”和“为什么这样称呼”。比如，关于数据湖和数据仓库的对比，书中并没有陷入无休止的理论争论，而是通过列举实际企业案例中对这两者的不同定义和期望，让读者明白术语的实际应用边界。这种注重实效的描述方式，极大地提升了阅读的参与感和理解的深度。我发现，当我需要向非技术背景的同事解释某些复杂系统组件时，这本书里提供的那些精炼的、带有背景信息的解释，比我从其他技术文档中拼凑出来的描述要有效得多。它提供的不仅仅是词汇的含义，更是一种沟通的桥梁，一种跨领域的“通用语言”。这种对实际应用场景的关注，是区分一本优秀参考书与普通词典的关键所在。
评分坦白地说，我以前在面对那些浩如烟海的行业报告时，常常因为被层出不穷的缩写和专业名词所困扰，导致阅读效率极低，很多关键信息因此被忽略。有了《大数据术语表》之后，这种体验得到了彻底的扭转。这本书的排版设计，对于快速检索的需求也考虑得非常周到，检索路径清晰明了，几乎可以做到“即搜即得”。我尤其欣赏它在收录一些历史遗留或即将淘汰的术语时所持有的审慎态度——它会明确标注该术语的生命周期状态，这对于维护知识体系的纯净性至关重要。很多参考资料会倾向于堆砌最新、最热门的词汇，而这本书却展现出一种对知识体系完整性的尊重。它帮助我建立了一个稳固的知识基石，让我能够更自信地去评估新的技术趋势，而不是盲目地追逐热点。阅读的过程更像是在进行一次系统性的“知识清洗”，剔除了不必要的噪音，留下了核心的骨架。
评分我对《大数据术语表》的整体感受，可以用“结构之美与实用主义的完美结合”来概括。市面上很多术语大全往往沦为简单的词汇汇编，缺乏内在的逻辑关联性，阅读体验极其割裂。然而，这本书却展现出一种匠心独运的编排智慧。它似乎不仅仅记录了术语，更是在重塑我们对整个大数据领域的认知脉络。我注意到，作者在对不同技术栈的术语进行解释时，会自然地采用不同的叙述口吻和复杂度层次，这表明编写者对不同受众的需求有着深刻的洞察。对于面向业务层的读者，它提供了高度凝练的、直击痛点的定义；而对于技术专家，它则提供了深入底层的机制剖析。这种“弹性”的解释方式，极大地拓宽了这本书的适用范围。更值得称赞的是，它对那些正在迅速迭代的新兴概念的捕捉速度，这种与时俱进的能力，保证了它不会很快过时。每次当我遇到一个陌生的、从行业新闻中冒出来的新词汇时，我都能从这本书中找到权威且及时的解读，它像一个活的知识库，持续地为我的学习提供燃料。
评分这本《大数据术语表》的出版，无疑为所有沉浸在数据海洋中的探索者提供了一盏指路明灯。我初次翻开它时，就被其详尽且系统性的结构所吸引。它并非那种晦涩难懂的学术著作，而是真正做到了将复杂的概念进行“去魅化”处理。例如，书中对“MapReduce”的解释，不仅仅停留在定义层面，更深入探讨了其背后的设计哲学和应用场景，甚至用生动的比喻来描述数据在分布式系统中的流动，使得即便是初次接触大数据技术背景的读者，也能迅速建立起清晰的认知框架。我特别欣赏它在术语交叉引用上的细致入微，当你查阅一个词汇时，它会自然而然地引导你前往相关联的更深层次的知识点，形成一个相互支撑的网络，而非孤立的知识点堆砌。这对于那些希望全面掌握大数据生态系统各个环节的人来说，是极大的便利。这本书的价值在于它有效地弥合了理论知识与实际操作之间的鸿沟，让“黑话”变得可以理解，让抽象的架构变得可视化。可以说，它是一份即时的、可靠的“数据地图”，让我在面对海量信息时，不再感到迷茫，而是能精准定位每一个关键节点。
评分对于我这个需要经常撰写技术文档和提案的专业人士来说，《大数据术语表》的价值已经超越了简单的查询工具范畴，它更像是一种专业素养的体现。书中对一些关键概念的定义，其精确度和权威性，让我能够完全信赖并直接引用，这极大地保证了我的输出内容的专业水准。我发现，即便是那些我自认为已经掌握得很牢固的概念，通过书中不同角度的阐释，我总能发现一些细微但关键的认知偏差被修正了。例如，对“数据治理”的定义，书中不仅涵盖了技术层面，更深入探讨了其在合规性与伦理层面上的要求，这种多维度的审视，是仅凭单一技术手册难以获得的。它迫使我从更宏观的视角去审视每一个技术名词背后的组织责任与业务目标。这本书的价值，在于它提供了一种经过深思熟虑、提炼精粹后的知识精华，它让我的思考过程更加高效、准确，是专业领域中不可或缺的利器。
评分领域综述，Processing、NLP、Visualization、Acquisition几章很长见识
评分这。。。这算特殊的参考书(⊙_⊙)？
评分作为一本简略地图还是不错的，每个技术都给了链接和个人观点。
评分不错的索引
评分罗列了一下Big Data时可能用到的技术和工具
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