计算机领域的圣经级书籍有哪些?
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一、计算机领域的圣经级书籍有哪些?
在计算机科学的殿堂中，哪些书籍堪称圣经？Data密集型应用系统设计无疑是一本不容忽视的杰作。作者，这位从工业界跨界到学术界的传奇人物，以其深邃的知识广度和独特的视角，将看似复杂的数据处理世界拆解为易于理解的章节。
书中，作者用实例揭示了编程语言中的惰性评估与路径遍历的类比，这种深入浅出的讲解让人拍案叫绝。它涵盖了数据处理工作中的每一个角落，无论是监控中的分位数分析，还是对平均数隐藏问题的揭示，都让人受益匪浅。我的亲身经历，从监控平均值转向监控分位数，使我更能体会书中理念的力量。
尽管市面上不乏数据处理工具的介绍，如Hadoop、Pig和Hive，但真正能帮助你理解和整合这些技术，建立分布式和数据系统洞察的书籍却并不多见。《大数据日知录》虽然有其价值，但遗憾的是，它未能跳出技术文档的范畴。而本书，以其循序渐进的写作手法，深入剖析技术背后的原理，让你在轻松阅读中学到知识，非英语母语者也能流畅理解，实属难得的良师益友。
虽然《数据密集型应用系统设计》并非全新的技术指南，但它在广度上提供了一次全面的科普，涵盖了NoSQL、大数据、最终一致性、CAP原则等耳熟能详的概念，引导读者理解技术背后的决策逻辑。对于有经验的工程师，这本书更像是一本知识的宝典，能够填补知识图谱中的空白，深化理解。
更为重要的是，书中的思想深度让人眼界大开。通过串联起各个知识点，你将看到同一种理念在不同技术中的应用，从而提升你的全局观。它帮助我们从技术细节中跳脱出来，思考我们的工作本质上是如何解决问题，以及在何种假设下进行的。
此外，作者以简化的语言阐述复杂概念，使得晦涩难懂的领域变得清晰易懂。而书的最后，Martin Kleppmann以他独特的视角，强调数据使用的道德责任，提醒我们保护隐私、负责任地使用算法，以及关注弱势群体的权益。这种人文关怀，让这本书超越了技术层面，上升到了更高的境界。
总的来说，Data密集型应用系统设计是一本兼顾广度和深度的计算机科学经典，它不仅是一本技术指南，更是一部关于数据处理思想的启示录。无论你是初入领域的新手，还是经验丰富的专家，都将在这本书中找到新的视角和启示。
二、为什么要进行数据密集型计算?
在2011年，"大数据"的概念已经赚足了人气，调研机构IDC数字宇宙在2011年6月的报告显示，全球数据量在2011年已达到1.8ZB,在过去5年里增加了5倍，而到2015年将达到近8ZB.进入2012年，大数据丝毫不会放慢增长的步伐，全球制造业、政府、零售商、金融等众多机构已经陷入"数据爆炸"的困境。随着数据量的急剧增长，以及对数据在线处理能力的要求不断提高，海量数据的处理问题越来越受到关注。在金融、电信等领域，都需要通过对大量的用户数据进行分析，才能做出相应的决策。对互联网数据进行存储和处理的海量数据处理系统也开始向数据密集型计算系统发展。
数据密集型应用与计算密集型应用是存在区别的，传统的计算密集型应用往往通过并行计算方式在紧耦合的超级计算机上运行少量计算作业，即一个计算作业同时占用大量计算机节点；而数据密集型应用的特点主要是：
大量独立的数据分析处理作业可以分布在松耦合的计算机集群系统的不同节点上运行；
高度密集的海量数据I/O吞吐需求；
大部分数据密集型应用都有个数据流驱动的流程。
数据密集型计算指能推动前沿技术发展的对海量和高速变化的数据的获取、管理、分析和理解。这包含了三层含义：
● 它所处理的对象是数据，是围绕着数据而展开的计算。它需要处理的数据量非常巨大，且快速变化，它们往往是分布的、异构的。因此，传统的数据库管理系统不能满足其需要。
● "计算"包括了从数据获取到管理再到分析、理解的整个过程。因此它既不同于数据检索和数据库查询，也不同于传统的科学计算和高性能计算。它是高性能计算与数据分析和挖掘的结合。
● 它的目的是推动技术前沿发展，要想推动的工作是那些依赖传统的单一数据源、准静态数据库所无法实现的应用。
数据型密集计算的典型应用可概括为以下三类：
1）Web应用：无论是传统的搜索引擎还是新兴的Web 2.0应用，它们都是以海量数据为基础，以数据处理为核心的互联网服务系统。为支持这些应用，系统需要存储、索引、备份海量异构的Web页面、用户访问日志以及用户信息(Profile)，并且还要保证对这些数据快速准确的访问 。显然，这需要数据密集型计算系统的支持，因而WEB应用成为数据密集型计算发源地。
2）软件即服务（Software as a Service, SaaS）应用：SaaS通过提供公开的软件服务接口，使得用户能够在公共的平台上得到定制的软件功能，从而为用户节省了软硬件平台的购买和维护费用，也为应用和服务整合提供了可能。由于用户的各类应用所涉及的数据具有海量、异构、动态等特性，有效地管理和整合这些数据，并在保证数据安全和隐私的前提下提供数据融合和互操作功能需要数据密集型计算系统的支持。
3）大型企业的商务智能应用：大型企业往往在地理上是跨区域分布的，互联网提供了统一管理和全局决策的平台。实现企业商务智能需要整合生产、销售、供应、服务、人事、财务等一系列子系统。数据是整合的对象之一，更是实现商务智能的基础。由于这些系统中的数据包括产品设计、生产过程以及计划、客户、订单、售前后服务等数据，除类型多样，数量巨大外，结构也是复杂、异构的。数据密集型计算系统是实现跨区域企业商务智能的支撑技术。
到此，以上就是小编对于数据密集型应用系统设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据密集型应用系统设计的2点解答对大家有用。
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