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云原生数据中台:架构 方法论与实践 PDF 电子书

电子书 电子书 606 人阅读 | 14 人回复 | 2022-08-31

Java电子书:云原生数据中台:架构 方法论与实践 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
( `9 N0 |: O& C) l# ]( c  x& w

& F. P  u* _9 m' m
% I; d* V  s8 Q- a6 z  j
编号:mudaima-P0287【Java吧 java8.com】
8 ^5 m6 r4 G# k2 ~( k* [( W! t
1 G3 N8 b9 z' T  R$ h; N5 d
123.png
' p; ~7 Y8 w! o5 A

6 X2 _) H* d% b4 aJava电子书目录:
部分 数据中台与硅谷大数据平台
% \3 k  o# x2 C: D6 |( B- \第1章 全面了解数据中台
' e) {" y3 A, W- u( J! h/ \1.1 数据中台概念的起源 3
% f- Y9 W! {3 K& d( V+ }5 C1.1.1 艺电的“数据中台”改造 4
1 W' q" x8 @4 S' t) f1.1.2 Twitter的数据驱动 6
) p% N4 _& I/ U  F  W4 O6 H1.2 什么是数据中台 81 p# `! }; n: N  Z% f! [: h$ ^
1.2.1 数据中台建设的目标 8
" X; S( R( d$ g8 i2 q$ \1.2.2 如何实现数据中台建设的目标 11" \7 n, Q1 j1 T1 O4 H
1.2.3 数据中台的定义和4个特点 13
! o# g! h# n/ Y5 y) l% f+ c1.3 大数据平台与数据中台 16* w2 v  |# K' W; v" m! o- Y" T
1.3.1 为什么要建设数据中台 16
5 X# y4 c1 z* G9 @6 ^1.3.2 数据中台与传统大数据平台的区别 20
7 e% U5 h) l' u) v- h: V2 y0 r! n1.3.3 数据中台的评判标准 242 c% g# t0 `: d( ]( B
1.4 数据中台建设方法论总纲 24$ T& h: s6 r" B- C% J1 J/ X
1.5 本章小结 271 m; r# j0 Q' I/ i
第2章 数据中台能力和应用场景+ i+ m) S2 W% }6 w, N
2.1 数据中台不是“银弹” 28
: ~' S; [! q' U3 O/ z4 W# J5 g2.2 数据中台的核心能力 31
( p2 n, f7 x* ~: {! {5 B1 a1 H! B2.2.1 全局商业洞见 31
9 f+ R$ G! p" V7 y1 a" @* c0 x2.2.2 个性化服务 34
% {& o# W6 J- w; {5 P6 n* e- C2.2.3 实时数据报表 38
) `' L2 x) N8 R7 T! r9 M2.2.4 共享能力开发新业务 39
* {3 X: W' D. K5 D& [2.3 数据中台的行业应用场景 41
& Z' b; U, O+ ^& o2.3.1 互联网行业 41
/ l. }9 n* d3 @5 O7 b3 J' y2.3.2 连锁零售业 42
6 R' U2 w8 t# _# q7 c  ~2.3.3 金融业 43" N! E4 `+ W4 l, B9 e* Z5 g/ x
2.3.4 物联网 44
7 t+ f( f9 \3 m, J: m, [3 g2.4 数据中台如何为企业赋能 45  j) r' D" w) P, z$ i
2.4.1 组织架构 46; ]& ^7 _* `1 h/ r% K$ }  |! i
2.4.2 决策部门 48
+ m: H% D/ g+ N& W* q2 t! I2.4.3 业务部门 517 U- c' C" V. H4 X
2.4.4 研发部门 53* ^& A% z" x, t$ o$ M
2.4.5 大数据部门 55: A0 y/ y# Q( n
2.5 本章小结 56
5 F* s' h- A( |+ q2 m0 {4 Z/ i( v第3章 数据中台与数字化转型: z$ l8 F; }1 Q' a5 z, g; T' [3 A
3.1 数字化转型的4个阶段 58
* F8 _6 o; }8 j& j0 ^3.1.1 信息化 588 h1 F( G$ t) O3 v7 V8 I( }
3.1.2 数据仓库(数据平台1.0) 59
: v: V" A8 e3 k/ P& k/ u3.1.3 大数据平台(数据平台2.0) 61
. [. ]( z; i) }8 p9 b# a3.1.4 数据中台(数据平台3.0) 63
" {  o$ U- @3 O2 {! S3.2 数据驱动 64
; i) K; P) r% A. t8 Q% a. q$ i. S2 k3.2.1 面向用户的数据驱动产品及服务 66
, K6 P, _& L& b  g4 T$ m3.2.2 面向内部业务部门的数据驱动服务 68
7 ^- ^, n0 L7 ]# V8 g( {3.2.3 数据驱动的系统管理 71
  k. ?- z4 w2 M- J0 Z3.3 数据中台如何支持数字化转型 72" \- v! ]6 S7 h2 l6 U$ v8 v  T
3.3.1 从技术层面支持数字化转型 73; x- F* v! d8 L& u8 H
3.3.2 从组织架构层面支持数字化转型 74, R" R0 H( n. G* N: w
3.4 本章小结 75
6 }( {3 ~7 N0 X$ l, O7 q4 I第4章 从大数据平台到数据中台
' o3 G6 J6 s: Z0 M4.1 大数据平台建设阶段 76
. G4 ~# S2 l0 {' U4 S4.1.1 大数据平台起步 779 C& _& r. ^. G, T/ i0 v
4.1.2 系统自动化 77. w/ D, i& ~/ [0 U$ M; f7 y
4.1.3 大数据平台的生产化 78
' B+ q) D  G6 |3 B$ z( I" J4.2 数据管理及应用阶段 80/ f2 e# D- p0 H; t" ^
4.2.1 数据湖/数据仓库建设 80
& i# r7 f- `2 d3 Q! R4.2.2 数据管理 816 Z, u, }' V0 ]1 z! ?# e( [* o
4.2.3 数据安全 82, w/ S& L7 p) s2 u# u7 J
4.3 数据能力中台化阶段 84
4 v8 J" E; i" L3 B$ c3 H4.3.1 全局的数据治理 85
+ m$ f$ ?+ ~  E+ h! }# @* M, I5 _4.3.2 数据能力的复用和共享 85
9 b2 R1 N- w' ?- I2 u0 Y% v" j4.3.3 云原生架构的支撑 85
! y, p- d9 \" n' K6 A3 ~4.4 DataOps 87
& h6 h$ m+ U, Z3 j; h! v$ ^& b4.4.1 什么是DataOps 873 E% N; |* k6 l8 \! s
4.4.2 DataOps解决的问题 88
4 O0 ?4 _3 j" X- ]7 w$ {" u  |4.4.3 DataOps的目标功能 908 Z) s# ?8 |2 X' Y! \
4.4.4 DataOps的主要技术 91
4 \3 T4 e" u' U9 M! l4.4.5 DataOps与数据中台 929 N! j1 o8 T; C  n, }
4.5 本章小结 93
$ v: x) G7 f8 t/ c0 {5 j第二部分 数据中台架构与方法论: |/ r0 \) U7 T( W/ b
第5章 数据中台建设须知
/ B# R6 e& M' h3 M9 k" B  r5.1 数据中台建设需要一套方法论 96: P5 E1 d  T8 R, k" G# }
5.2 从失败的大数据项目中吸取教训 98+ X( T# ^# z9 n. G% q- P
5.3 数据中台建设中的常见问题 99
. [/ T6 ]- _5 a. U; ^1 J5.4 评判数据中台建设效果 101
/ w% I1 ?6 D& }8 s$ n* L5.5 数据中台建设的人员规划 103
5 A% v, i$ w! m0 R6 Q7 M  J# t& b9 L5.6 数据中台的技术选型要求 106
: d5 q. N( M! A; ?6 }1 w4 e5.7 本章小结 107
. t9 y4 C2 g) K! _4 N" n第6章 数据中台建设方法论
: Y  S0 ]( b/ V8 @7 x  A+ o( i( f6.1 基础架构 109, f. s4 }! L5 O! A. L
6.2 数据工具 114
0 l6 r' z. I8 N( ?1 w* k* f& s6.3 顶层架构设计 1159 J3 H. Q1 q6 ^4 Z# _# {
6.4 数据规范 1168 _) [7 b& G; V' i3 q6 G" P$ F
6.5 业务驱动 118
& l0 T; m5 u8 |  e7 q* }6.6 关键指标 1206 |' Z0 _; t! g; m, p! F2 m. x. t- M6 i
6.7 明确责权利 125
$ A+ z. @8 P( y' q7 p6.8 管理迭代 1274 v: R% F% y+ @* u& o
6.9 数据中台建设流程 128
6 C) K5 C3 y1 r6.10 本章小结 130
% o; S. \& P! b% r  m5 c第7章 数据中台的架构
3 _3 c. S  c0 _1 X  j7.1 数据中台的功能定位 1325 c9 Q5 `8 i/ u7 c
7.2 数据中台架构设计的9大原则 135
2 u# W0 \6 d+ Q+ V" M, {2 b7.3 典型的硅谷大数据平台架构 137
+ Q8 t8 u2 P3 @9 T7.3.1 Twitter的大数据平台架构 137
& D# W; F. }$ e- p9 J( o7.3.2 Airbnb的大数据平台架构 1403 ?2 X& l; j  n: k- M
7.3.3 Uber的大数据平台架构 141
+ t) x; E# S/ W9 i7 u+ k7.3.4 云平台作为大数据平台的通用底座 143- V- u- e. |$ f2 G3 d, f' ?& Y
7.3.5 硅谷大数据平台架构的共性和建设思路 145# ~& F% g' S$ o( ]0 y# Z
7.4 数据中台架构 147( i2 v* S- S1 `. ^5 a# X0 b- N
7.5 数据中台子系统 150
, `7 E- b# e  K  |) E' @& q7.5.1 应用基础能力平台 151
& H; o; {$ |9 n1 H1 N7.5.2 数据基础能力平台 152& s9 B  J/ C" d" s% A
7.5.3 数据集成开发平台 154
* j4 n' e  g0 I8 A+ s7.5.4 数据资产运营平台 156
% M+ s# I( N" H' `7.5.5 数据业务能力层 158& F& U, P. d5 ]+ R4 r# v* q
7.5.6 数据中台重点建设内容 1591 W5 }( }! H$ X1 k: ~4 x( k
7.6 本章小结 160' f1 G" {; {" ~  W
第8章 数据中台与云原生架构
. L5 T$ f: x# t8.1 云原生架构及云平台 161: V7 \/ K% r( @8 x  `4 b6 R
8.2 PaaS平台的主要功能 165
7 n, q7 N1 K8 O& ~$ @3 }4 [6 d8.2.1 资源管理 167) A9 O0 q9 n" I: Y. j
8.2.2 应用全生命周期管理 169
3 ?6 l, I5 V5 h9 a8.2.3 高可用和容错 170
& {( m- |3 T: ~8.2.4 运维平台 172& Z7 B. r; S% Y, a; A" v) A
8.3 传统方式下搭建数据中台的难点 173; N1 L( u( E) w3 t& x" @5 V
8.4 云原生架构对于数据中台建设的5大意义 175
# t* b& n5 r+ S- Z: x. [3 [6 m8.5 数据中台的IaaS层选择 178. N- v1 U3 _$ b/ o$ K$ S0 u6 P
8.6 本章小结 180
  h! L! e7 W9 E7 K5 M9 x第三部分 数据中台技术选型与核心内容) V/ }" \/ {7 t( k* G% z- Y
第9章 数据中台建设与开源软件( \, C( t! O" _" X) a
9.1 开源软件的起源和建设过程 185
$ b6 U+ B$ v% J4 h% w' P! K* ?  G9.2 开源软件的合理使用 189
& ~7 q$ n& {2 i/ z: |; |3 i0 S, D$ Y9.3 集成开源软件的5个注意事项 1925 h/ j. w$ f+ [  U3 Y$ ~' n
9.4 应用基础能力平台的开源选择 193
, ~% y0 h# B7 Z0 H# v) J9.5 数据基础能力平台的开源选择 196, ]; {' b; G+ Z: U0 A
9.6 数据集成开发平台的开源选择 203" z8 U) \  \8 }
9.7 本章小结 205
7 g# T3 T8 w' K% ^  @/ K& Z第10章 数据湖与数据仓库
# p; r' Z1 E  v  [7 U10.1 数据湖 207
# W2 t/ _6 @: R) }3 c- Q10.1.1 数据湖的起源与作用 208" c6 [; _! Z) S) M
10.1.2 数据湖建设的4个目标 211" Q& [+ m- g1 ?# V3 d
10.1.3 数据湖数据的采集和存储 212
) N0 H8 x( T1 ?) H& ?  }10.1.4 数据湖中的数据治理 216
* [" D$ P# F4 ]( p; F10.2 数据仓库 218
7 S8 p, }7 \& A4 U* X2 g0 g- F10.2.1 数据建模方式 219
+ {2 ?- o- V! y4 d3 E10.2.2 数据仓库建设的层次 2212 C6 x0 t% I; h, V# n; g) z& q# T8 X
10.2.3 数据仓库中的数据治理 225
$ C- O' v( }4 \. H10.2.4 数据清洗 2294 H3 d* e) a! S; C% d
10.3 数据中台中的数据仓库和数据湖建设 231
- x: y3 B0 F  x6 M6 f$ G10.4 本章小结 233* {$ o) I, [8 A7 W% H3 v$ p
第11章 数据资产管理
; W1 L8 w) x3 d. j11.1 数据资产管理的难题 235" T( l0 ^5 b1 d0 n9 |% R. O  |9 B
11.2 数据资产管理定义 238
- {( T1 B& Q# n11.3 主数据管理 239- E5 `3 ]6 c' g# O
11.4 元数据管理 2428 J  U* h2 e3 u
11.4.1 元数据的分类 243* ~: Z( I+ x  j: S- Y' @$ J
11.4.2 元数据管理系统的功能 245
# Y+ G3 e& K: E( P11.5 开源的元数据管理系统 247
! f2 O$ [9 l: Q. ?11.6 数据资产的ROI 249# e! Z/ j8 o/ d2 o( r
11.7 本章小结 250
# M+ s9 b% |+ Y第12章 数据流水线管理
; j$ |/ X) R5 R9 x2 W& Z12.1 数据流水线的定义与模型 251
5 _% Z* z; ]3 D9 {. ]  ~+ ]12.2 数据流水线中的应用类别 254
2 Z' k' I7 O' C) C% |12.3 数据流水线的运行方式 256/ e9 }3 W0 r9 |$ k
12.4 数据流水线示例 257! g* c; {5 s) P0 W0 ~4 N7 P& c) ^+ u
12.5 数据流水线管理系统面临的挑战 259
9 r7 L/ c1 Y8 |0 {! r2 q12.6 数据流水线管理系统的功能需求 262* J  k; L. b6 i5 w. S3 R/ d
12.6.1 自动化流水线 2623 j6 R7 ~9 ^  `7 g, m7 b
12.6.2 数据管理 263
- K( p3 k$ W1 o' S, [12.6.3 性能要求 264+ L4 B- ~* n: B7 j# ]0 `
12.7 数据流水线管理系统的组件 265
3 B+ J% i" S, R  V2 l/ R* Q: H, J12.8 批流合一的数据流水线 266
3 ]5 e  H5 S: Q12.9 本章小结 269
* j, d2 e# Y7 U2 m- o& }2 V第13章 数据中台应用开发
0 m. W3 R2 a! \* I13.1 数据应用的形态 2708 @5 C4 I3 j$ B
13.2 应用开发工具 277& P# }6 v0 t# U5 [( h$ L
13.3 3种典型的数据中台应用 279
6 A( U" }. _- s2 ^13.3.1 数据即服务 2798 w. Q: L: ~. I5 O3 U
13.3.2 模型即服务 281
* p: [0 }/ [  W/ }$ S' [6 \13.3.3 用户标签系统 282
0 _7 W  v, e$ H0 B7 N9 H5 F2 K4 u( q13.4 数据中台应用的开发和管理 283; |' ?+ W( G+ _+ J
13.4.1 应用调度系统 284
8 S9 Q7 B) \* ~4 X. M0 W! L13.4.2 多租户管理 2850 b6 l; J* K! U' }1 o$ i2 j
13.4.3 持续集成和发布 286
- a' m/ [9 g/ J! I13.5 本章小结 2878 \* V& p) O! W, }! \* W/ t% J' Z
第14章 数据门户" c* A" L1 {) `, ?, k7 d3 B2 C  [
14.1 数据门户出现的背景 288. e7 @' U9 P: a% l4 L
14.2 硅谷的数据门户建设 289  g, Q2 T( D; B+ D
14.2.1 Twitter的DAL和EagleEye 2908 Z0 |. i" i8 n* y1 H  B/ U2 `
14.2.2 LinkedIn的Data Hub 292
9 B# M* \4 F" i/ P* I0 U+ H% X14.2.3 Airbnb的Data Portal 293
& c% L$ w: c1 v0 A/ B' u, r; m6 [+ J14.2.4 Lyft的Amundsen 294" m( O( l0 r1 y! L- B
14.2.5 Netflix的Metacat 296
' R. G3 O6 E3 f2 u! d  s5 I14.2.6 Intuit的SuperGlue 297
& E5 j$ d6 f$ ?1 Z: E# n9 e14.2.7 硅谷数据门户总结 298
& a* j; t1 r# b( H: t! g14.3 数据门户的定位及功能 299
$ i7 u+ D" l' c5 O2 c( G14.4 数据门户的实现原理 3015 z6 D- E2 `5 o- X4 D/ [1 _3 [
14.5 数据门户的社交属性 303
/ u6 [5 q; ?9 I/ S9 Y- g2 ]14.6 数据应用的自助及协同工作 3043 F" s, ]( Y# v3 u4 U1 }
14.7 数据智能运维 306) T- h# b2 b2 z% u
14.8 本章小结 308  s) R& T" Z* u4 t3 x# l' _/ K
第15章 管理数据中台的演进0 _7 w3 {4 x& H* a
15.1 不断演进的数据中台 310
4 c3 a! |7 b+ m" Z! j1 s2 X15.2 人员变动下的数据管理 310
/ H; w9 U  E( v" X$ K5 r15.2.1 数据安全 3115 t' W, e6 g' k+ q: ]6 _
15.2.2 数据能力的传递 312
: Y& T, ?  t0 h- m# g15.3 数据和应用的演进 314
- d+ H% v' _* H+ L15.4 资源的演进 316
- W4 w9 [7 t6 F1 \* W15.5 演进中的关键指标 3186 R' F0 @+ _& v. k% [& K& \
15.6 本章小结 3218 \+ g: c' x& G3 |- `/ U
第四部分 数据中台案例分析
9 S. M8 Q$ S5 c: e9 g! ]第16章 EA“数据中台”实践
8 f, z" M" I/ x3 u2 n8 d16.1 建设背景 324' y! \8 Q0 Q$ k( Z8 U: m
16.2 组织架构调整 3272 i! `/ _0 i: \, `, H) i) f
16.3 建设过程 328
, u- ]$ P9 ^1 e& l; L% q" k16.4 体系架构 3338 G( N; C: m# H1 t. M+ z( ~( ~
16.5 数据治理 336
; L4 h& w" M1 g16.5.1 数据标准和规范 336
9 C+ v1 L# H" r0 o16.5.2 元数据管理 338# u- ~" X0 {) g
16.5.3 数据质量管理 3398 X- B5 J# Q- x. W
16.6 数据应用产品 3404 [% m+ U5 [/ B) u8 u5 [
16.6.1 推荐系统 340
4 P, u/ x/ A% a/ z6 {, A; `16.6.2 打造动态游戏体验 341
* Z7 L* i7 p0 [16.6.3 标签系统及游戏运营 343
1 i3 s5 p, c& ]8 s6 ]/ \16.7 EA“数据中台”功能总结 344( f% N. n' o9 J7 J! t$ A8 Z
16.8 本章小结 345
java8.com
2 j! Z- Q/ G3 e. |8 G第17章 零售行业的数据中台: O7 y6 i. h  t1 x8 F) g( J3 R  ?
17.1 零售行业的数字化转型 3461 D* O9 [; R* O! p  Y
17.2 零售行业数据中台解决方案 347$ |8 o- k1 W  O3 f+ }8 v
17.3 零售行业数据中台的建设 349- K$ \' `0 J& P6 |
17.3.1 数据汇聚 350
& {1 K- k+ ~; p3 I, z' d17.3.2 业务调研 3522 K5 S4 K. ?. e' g+ S! z, n( n
17.3.3 数据仓库建设及数据分析 354+ H' [1 ~; @6 K
17.3.4 业务系统的能力反馈 356% s3 O( H2 K$ |8 n0 `
17.4 零售行业数据中台的应用场景 357
- j; [* E: }- K- Q$ k0 Q17.4.1 用户标签体系 357+ r) Z3 _) Q- d: s& J) a- v
17.4.2 精准市场营销 3593 t6 u: u: E& ~& g2 ~
17.5 本章小结 361
" s0 i+ c1 N" k第18章 物联网领域数据中台建设
) d! I2 u% N# w1 D- ]) J18.1 现代物联网的产业链 362
2 X$ Y4 P3 U* N18.2 物联网与ABC 365/ }$ ^3 X, w9 Y3 q. f
18.3 物联网数据中台架构 366
9 O0 W' g+ [7 [+ X; V" F& N, f18.4 智慧建筑物联网数据中台应用 3712 n1 G4 Z( c) P  i+ `( Q
18.5 本章小结 374

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正午阳光

发表于 2022-9-1 08:55:52 来自手机 | 显示全部楼层

这么好的文章就值得收藏l
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鹰帅

发表于 2022-9-1 09:58:20 | 显示全部楼层

云原生数据中台
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xsl329

发表于 2022-9-1 15:43:04 | 显示全部楼层

谢谢大家分享,非常感谢啦
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wanximuzi

发表于 2022-9-10 11:52:29 | 显示全部楼层

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gogogo323

发表于 2022-9-11 16:21:20 | 显示全部楼层

SDAFDSAFDSFSADFA
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玉言心

发表于 2022-9-13 11:15:07 | 显示全部楼层

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java7420

发表于 2022-9-20 00:05:07 | 显示全部楼层

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xk9111

发表于 2022-9-29 12:51:16 来自手机 | 显示全部楼层

要一个,谢谢
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lmxcyx

发表于 2022-10-11 16:15:22 | 显示全部楼层


; i/ s% ^( J% g' f$ v云原生数据中台
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