《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第3篇 数据管理篇 -第14章 存储和成本管理

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分类专栏： 【在线书籍】 文章标签： 大数据 数据挖掘 数据分析
于 2022-09-05 15:25:42 首次发布
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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》第14章探讨了存储和成本管理，包括数据压缩、数据重分布、存储治理优化、生命周期管理等策略。通过数据压缩，如使用archive方法，能有效节省存储空间。数据重分布则通过调整表的数据分布以优化存储。存储治理项优化通过元数据管理，推动数据存储优化。生命周期管理涉及各种策略，如定期删除、永久保留等，以平衡存储成本与业务需求。

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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》系列丛书

 第1章 总述

第1篇 数据技术篇
 第2章 日志釆集
 第3章 数据同步
 第4章 离线数据开发
 第5章 实时技术
 第6章 数据服务
 第7章 数据挖掘
第2篇 数据模型篇
 第8章 大数据领域建模综述
 第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系
 第10章 维度设计
 第11章事实表设计
第3篇数据管理篇
 第12章 元数据
 第13章 计算管理
 第14章 存储和成本管理
 

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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第3篇 数据管理篇 -第12章 元数据
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元数据 打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过 程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监 控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中， 元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到他们所关 心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。   将元数据按用途的不同分为两类：技术元数据(Technical Metadata) 和业务元数据(Business Metadata)。
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一、概述 　　数据管理主要分为：元数据管理、计算管理、存储和成本管理、数据质量管理 二、元数据 　　元数据主要分为两大类：技术元数据和业务元数据 　　技术元数据： 　　　　存储数据仓库技术细节的数据，包括： 　　　　存储元数据：表名、字段名、分区信息等 　　　　运行元数据：作业类型、SQL、运行参数等 　　　　开发元数据：数据同步、计算任务、任务调度等信息 　　　　监控元数据：告...
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》第三篇 数据管理篇-读书笔记
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12.元数据 12.1 元数据概念 12.1.1 元数据定义 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中的模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态一级ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便的找到他们所关心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。 元数据可以分为技术元数据 和 业务元数据。 * 技术元数据
大数据之路：阿里巴巴大数据实践
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第1章：总述 如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT（Data Technology）时代，则是以服务大众、激发生产力为主。阿里巴巴大数据系统体系架构主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。 第2章：日志采集 阿里巴巴的日志采集体系方案包括两大体系：Aplus.JS是Web端（基于浏览器）日志采集技术方案：UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。 2.1 浏览器的页面日志采集 浏览器的页面型产品／服务的日志采集可分为如下两大类。 页面浏览（展现）日志
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OneData即是阿里巴巴内部进行数据整合及管理的方法体系和工 具。阿里巴巴的大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享 的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致 性，充分发挥阿里巴巴在大数据海量、多样性方面的独特优势。借助这 一统一化数据整合及管理的方法体系，我们构建了阿里巴巴的数据公共 层，并可以帮助相似的大数据项目快速落地实现。下面重点介绍 OneData体系和实施方法论。
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### 回答1： 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》pdf文档是优快云上提供的一本关于阿里巴巴大数据实践经验的电子书。阿里巴巴作为全球领先的电商平台之一，拥有庞大的用户数量和海量的数据资源。通过大数据技术的运用，阿里巴巴成功地实现了一系列的数据分析和应用，为企业的发展和决策提供了强有力的支持。 该书从阿里巴巴大数据实践的背景、发展历程、技术体系等多个方面进行了系统全面的介绍。首先，书中详细介绍了阿里巴巴大数据实践的背景，即大数据技术对企业的重要性和应用场景的变革。然后，对阿里巴巴大数据实践的发展历程进行了详细描述，包括从初期的数据采集、存储到后来的数据处理、分析和挖掘的全过程。同时，该书还对阿里巴巴大数据技术体系进行了深入的解读，包括数据仓库、分布式计算、机器学习等核心技术。 此外，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》 还重点介绍了阿里巴巴大数据应用的一些关键案例。阿里巴巴通过对用户行为进行数据分析，提供个性化的推荐和定制化服务，帮助企业优化用户体验，提升销售业绩。同时，通过大数据技术的运用，阿里还能够有效预测风险和异常，提高平台的安全性。 总的来说，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》这本书对于大数据技术在企业中的应用和实践有着很大的参考价值。无论是对于从事大数据岗位的专业人士，还是对于对大数据技术感兴趣的读者来说，这本书都是一本值得阅读的重要书籍。 ### 回答2： 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》是一本详细介绍阿里巴巴大数据应用的书籍。这本书通过阿里巴巴的实际案例，展示了大数据分析在电子商务领域的应用和价值。 书中提到，阿里巴巴从早期就开始构建大数据平台，以支持公司的业务需求。他们通过大数据分析，能够深入了解用户行为、购物偏好以及市场趋势等信息，从而及时调整产品策略和营销策略。这种数据驱动的决策模式，不仅使阿里巴巴更加敏锐地抓住商机，也提高了用户体验和业绩。 在书中，也介绍了阿里巴巴独特的海量数据处理技术和算法。他们通过自主研发的MaxCompute等技术，能够实现对数以PB计算的海量数据进行高效处理和分析。同时，阿里巴巴也积极探索人工智能技术在大数据分析中的应用。他们利用机器学习和深度学习技术，构建了智能推荐、智能搜索等功能，从而进一步提升用户体验和服务质量。 此外，书中还介绍了阿里巴巴大数据实践的组织和管理模式。阿里巴巴建立了专门的大数据团队，负责数据资源整合、分析和应用。他们通过数据技术培训和分享会等方式，不断提升数据分析人才的能力和水平。同时，阿里巴巴也注重数据的安全和隐私保护，采取了一系列的技术和措施，保障数据的安全性和合规性。 总的来说，这本书详细介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和技术创新。通过大数据应用，阿里巴巴实现了商业模式的转型和价值的提升，为其他企业提供了宝贵的借鉴和参考。 ### 回答3： 阿里巴巴是中国领先的互联网科技公司之一，也是全球最大的电子商务公司。在大数据时代的浪潮中，阿里巴巴积极投入并实践了大数据技术，将其运用到公司的各个方面。 《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》是一本介绍阿里巴巴大数据实践的著作，通过该书，我们可以了解到阿里巴巴在大数据领域的发展历程和战略布局。 该书涵盖了阿里巴巴使用大数据技术解决实际问题的案例，包括电商、金融、物流、人工智能等多个领域。阿里巴巴将大数据作为核心技术，通过对用户行为和交易数据的分析，提供个性化的推荐和优化的服务，从而实现了业务的增长和提升。 阿里巴巴的大数据实践不仅提供了基于数据的商业应用，还带动了整个大数据产业的发展。阿里巴巴通过共享自己的大数据平台，促进了合作伙伴和开发者的创新，形成了一个生态系统。 在《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》中还介绍了阿里巴巴对大数据安全和隐私的重视。阿里巴巴通过构建完善的安全系统和隐私保护机制，保障了用户的数据安全和隐私权益，赢得了用户的信任。 总体而言，《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》是一本值得阅读的著作，通过阿里巴巴的大数据实践，我们可以了解到大数据在商业应用中的巨大潜力和重要性，同时也可以了解到阿里巴巴在大数据领域的创新和领先地位。这对于正在或计划进入大数据领域的企业和个人都具有参考和借鉴的价值。
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