大数据之路 短评

  • 9 benny 2018-05-17

    遇到有价值的内容,就说限于篇幅……然后就没有了,写书还有限于篇幅这种说法,那你写来做甚?

  • 1 matthew 2017-11-13

    泥水味好浓

  • 0 子珂 2019-02-11

    教科书级别

  • 1 大雨 2018-03-18

    真心读不下去,不值8分

  • 0 pansin 2018-10-26

    数据产品体系的第一部分主要讲技术构建经验,从浏览器和app的数据采集开始,到数据的同步处理,离线数据的处理,实时数据的处理,到数据服务的架构演进和实践,以及数据挖掘的平台和算法建设。第二部分关注数据仓库的建模分析技术,维度设计和事实表设计部分经验值得关注,第三部分的数据管理关注的数据元数据,计算,存储和数据质量,最后是数据应用的案例,作为阿里经验的分享不乏真知灼见,值得阅读。

  • 0 昔昔盐 2018-10-07

    系统地从规范,模型,平台,应用等多层次对阿里大数据产品实践做了一遍梳理,值得一读。

  • 0 硅胶鱼 2017-12-11

    平台这边有不少值得借鉴, 需要再整理一下能实际落地应用的部分. 维度设计和事实表设计那里太枯燥了读不进去

  • 0 狂气之瞳改 2019-04-06

    看个热闹。

  • 0 ScratBai 2018-07-29

    数据服务这一章带给了我很多新知识。阿里是国内少有的,不是瞎搞概念,而是真的在大数据上做了很多实事的公司了。极有可能是国内做得最好的了。

  • 0 徒历案Andy 2018-09-29

    数据中台有不少部分值得企业借鉴,原子指标+派生指标这一块可以解决很多问题

  • 0 米宝 2019-02-09

    kaisi借我的一本书。。

  • 0 羊肠小道 2017-11-05

    历经50多天,终于看完了;对数据工作者来说,的确是一本不错的好书,以阿里巴巴淘宝系为中心介绍数据工作从源头到终端消费的流程;但也有一些缺点指出,书中有很多话重复好几次,在大章节,小章节都可以看到,以及书的整体结构感觉划分还是有些不太合理;简而言之,书值得一读,最好有数据经验。

  • 0 青铜殿 2018-09-12

    以为会说算法,结果大部分讲的都是存储结构什么的 有点失望

  • 0 🍀 2018-03-04

    太偏技术了,扫了一眼,看不下去

  • 0 莫言 2017-12-29

    年度技术书推荐. 横向来说涵盖了数据业务的各个方面, 纵向来说有各个技术方案的背景,原因,演化路径. 限制. 非常难得. 最近正在做流式计算部分, 有一些需求想不清楚能不能接, 看到阿里都都不支持, 我们也果断不支持了....

  • 0 吃土少女月明酱 2019-03-09

    卧槽,毕业以来第一次看这么高深的书!→_→利益相关,随便翻了几章节,飞天团队还是屌的。

  • 0 Charles 2018-01-16

    有干货!

  • 0 魑魅魍魉 2018-09-27

    理解不是很深刻,还需要再读,维表之后实在是看不下去了

  • 0 纠结滴胖纸 2017-09-05

    一般了

  • 0 ZFenng 2017-10-23

    讲了大致的方向和架构,但除了数据模型以外没有细节。秘密还是在于平台建设,也需要每个人按自身情况去深入思考