关于大数据技术的信息很好丰富，但将所有这些技术无缝拼接成端到端的企业数据平台却是一项艰巨的任务，一直以来没有引起广泛的讨论。通过这本实用指南，你将了解如何在企业内部和云计算平台中构建大数据基础设施，并成功地构建出现代数据平台。
对于企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师来说，《现代数据平台架构（影印版英文版）》是一本理想读物，它为你展示了如何克服Hadoop项目中出现的诸多挑战。在深入研究以下内容之前，你还将通过一个透彻的技术入门教程探索Hadoop和大数据领域可用工具的广阔前景。
基础设施：查看现代数据平台的所有组件层，从服务器到数据中心，为企业数据奠定坚实基础。
平台：学习平台部署、操作、安全性、高可用性和灾难恢复的各个方面，了解将平台与企业IT的其他部分集成所需的一切知识。

Foreword
Preface
1.Big DataTechnologyPrimer
A Tour of the Landscape
Core Components
Computational Frameworks
Analytical SQL Engines
Storage Engines
Ingestion
Orchestration
Summary
Part Ⅰ.Infrastructure
2.Clusters
Reasons for Multiple Clusters
Multiple Clusters for Resiliency
Multiple Clusters for Software Development
Multiple Clusters for Workload Isolation
Multiple Clusters for Legal Separation
Multiple Clusters and Independent Storage and Compute
Multitenancy
Requirements for Multitenancy
Sizing Clusters
Sizing by Storage
Sizing by Ingest Rate
Sizing by Woddoad
Cluster Growth
The Drivers of Cluster Growth
Implementing Cluster Growth
Data Replication
Replication for Software Development
Replication and Workload Isolation
Summary
3.Computeand Storage
Computer Architecture for Hadoop
Commodity Servers
Server CPUs and RAM
Nonuniform Memory Access
CPU Specifications
RAM
Commoditized Storage Meets the Enterprise
Modularity of Compute and Storage
Everything Is Java
Replication or Erasure Coding?
Alternatives
Hadoop and the Linux Storage Stack
User Space
Important System CalIs
The Linux Page Cache
Short-Circuit and Zero-Copy Reads
……