阿裡巴巴大數據開發專家撰寫，源於十餘年工作
實踐，隻講實用有效的“招式”。庖丁解牛式式講解
離線和實時開發平臺架構、原理、開發示例，涵蓋查
詢與優化、建模、數倉開發、流計算開發等核心技術
。
朱松嶺著的《離線和實時大數據開發實戰》包含
三篇，共計12章內容。
第一篇——數據大圖和數據平臺大圖(第1～2章)
，主要站在數據處理和數據處理平臺的角度，對數據
、數據技術、數據相關從業者與角色、離線與實時數
據平臺架構等，給出整體性介紹。
第二篇——離線數據處理(第3～7章)，離線數據
是目前整個數據開發的根本和主戰場，本篇詳細介紹
了離線數據處理的各種技術：Hadoop：MapReduce、
HDFS和Hive的架構、關鍵原理與使用，以及Hive優化
實踐、數據建模設計與改良、虛構的某全國連鎖零售
超市的數據倉庫／數據湖實踐。
第三篇——實時數據處理(第8～12章)，主要介
紹了實時數據處理的各項技術，包含Storm、spark
Streaming、Flink、Beam以及流計算SQL等，結合案
例講解實時開發原理、實踐、性能優化、數據傾斜和
反壓機制等。

前言
第一篇 數據大圖和數據平臺大圖
第1章 數據大圖
1.1 數據流程
1.1.1 數據產生
1.1.2 數據采集和傳輸
1.1.3 數據存儲處理
1.1.4 數據應用
1.2 數據技術
1.2.1 數據采集傳輸主要技術
1.2.2 數據處理主要技術
1.2.3 數據存儲主要技術
1.2.4 數據應用主要技術
1.3 數據相關從業者和角色
1.3.1 數據平臺開發、運維工程師
1.3.2 數據開發、運維工程師
1.3.3 數據分析工程師
1.3.4 算法工程師
1.3.5 業務人員
1.4 本章小結
第2章 數據平臺大圖
2.1 離線數據平臺的架構、技術和設計
2.1.1 離線數據平臺的整體架構
2.1.2 數據倉庫技術
2.1.3 數據倉庫建模技術
2.1.4 數據倉庫邏輯架構設計
2.2 實時數據平臺的架構、技術和設計
2.2.1 實時數據平臺的整體架構
2.2.2 流計算技術
2.2.3 主要流計算開源框架
2.3 數據管理
2.3.1 數據探查
2.3.2 數據集成
2.3.3 數據質量
2.3.4 數據屏蔽
2.4 本章小結
第二篇 離線數據開發：大數據開發的主戰場
第3章 Hadoop原理實踐
3.1 開啟大數據時代的H
3.2 HDFS和MapReduce優缺點分析
3.2.1
3.2.2 MapR
3.3 HDFS和MapReduce基本架構
3.4 MapReduce內部原理實踐
3.4.1 MapReduce邏輯開發
3.4.2 MapReduce任務提交詳解
3.4.3 MapReduce內部執行原理詳解
3.5 本章小結
第4章 Hive原理實踐
4.1 離線大數據處理的主要技術?
4.1.1 Hive出現背景