黑色封面的《Big Data Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems》挺适合想系统搞懂大数据架构的你。作者 Nathan Marz 不啰嗦，直接上干货，讲了怎么搭建可扩展、实时、还能扛得住海量数据冲击的系统。
从数据模型设计到批和实时怎么分层、怎么配合，讲得蛮清楚。比如，批层主要历史数据，用来跑复杂；而速度层就用来搞实时响应，两者搭配使用，嗯，效率杠杠的。
你要是做过流，像Storm、Flink这些框架应该不陌生。书里举了不少例子，讲了这些技术在真实场景下怎么落地，还顺带给了些不错的数据一致性和分布式存储建议，挺实用。
值得一提的是，作者强调数据模型别只考虑理论上的结构优美，得实打实考虑后期的性能、可扩展性和维护成本。不然，上线一堆 bug 你哭都来不及。
如果你刚好在搭建实时数据平台，或者想提升现有系统的弹性和速度，这本书挺值得翻一翻。顺便也推荐几篇不错的相关文章：
如果你想深入了解不同的实时方案，可以顺着这些文章继续挖。