本书第一部分是“大数据架构师入门”，以虚构角色小明的视角，去理解大数据，理解客户的烦恼，并提出构建一-个大数据系统时应该从哪些方面考虑。阅读完该部分后，读者将对大数据方案具备一定的“提问题”的能力。也就是说，如果您面前有一份大数据的建设方案，即使您以前对大数据了解甚少，也可以根据本书第3章的建议，去评判方案的完整性，评判方案的深度与广度。
本书第二部分是“大数据架构师基础”，本部分将较为系统地介绍大数据相关的基础知识。如图1-1所示，逐个介绍基础支撑层、计算存储层、中间件层、挖掘分析应用层、展现层各部分内容，同时，对贯穿各层的安全和管理两大模块的相关内容做介绍，力图为读者呈现一个相对完整的大数据知识架构。
其中，计算存储层包括Hadoop架构、Spark架构、 分析挖掘组件等内容:中间件层包括中间件的作用与意义，以及业界常用中间件及应用场景:展现层包括可视化相关的知识与内容:安全模块包括物理安全、主机安全、网络安全、数据安全等内容:管理模块包括自动部署、自动升级、自动巡检、自动维护等内容。
本书第三部分是“大数据架构师实践”，主要包括大数据开发实践中积累的一些经验，并结合案例进行阐述。这些实战中积累的知识与智慧，将帮助理论联系实践，更好地理解大数据技术。
本书第四部分是“大数据架构师拓展”，主要包括与大数据相关的其他技术。这些技术通常来说，并不属于大数据的技术范畴，但由于这些技术与大数据关系紧密，作为一名架构师，也需要系统地了解与思考这些相关的技术，才能对整个方案进行全局把握。该部分将试图对这些技术进行简单介绍，并试图说明这些技术与大数据之间的关系。
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