《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》这本书从2016年10月出版以来，一直在重印，早就超过3万本，在大数据和云计算专业领域里面卖的还可以的，多谢各位读者和朋友们的厚爱。对大数据技术有学习诉求的同学推荐可以买来看看，相信会有收获。
当能我看到本书出版2年多来，大数据技术和市场都发生了翻天覆地的变化，给我们带来了非常多新的启示。
技术上，我们各类技术上的逐渐成熟，机器学习和人工智能技术逐渐重归平静，但是在越来越多的城市大脑，智能家居，供应链优化上找到真正的场景。2年前我们看到的平台融合趋势变得越发明显，比如数据库领域的越来越多融合分布式的思路，事务不在是传统关系型数据库的标配，像MongoDB，dynamodb都开始支持事务。技术再发展和融合，组件的能力越来越强，创新进入深水区，和使用场景的深度结合，是未来的发展趋势之一。
市场上，我们看到包括最近的databricks都已经估值超过27.5亿美金，flink被阿里收购。云计算的商业能力越来越被重视，AWS一年的收入大概有300亿美金，不再是other的业务。微软也通过云计算赛道重回巅峰。国内巨头阿里、腾讯、百度、华为都纷纷发力云计算，还有一些垂直领域滴滴，京东，美团，平安应该是明确不进入公有云市场，但是在擅长的专有领域继续发光发热。
此书出版以来，根据读者的意见修订了2次，但是作为从业者，新的技术和市场的变化，我越发觉得有必要完全再版一下此书，增加一些新的内容，让内容与时俱进，拿出更丰富的内容给到我们读者。当能预计再版出来大概预计需要1年时间，在这之前也希望大家继续支持这本书。
新版本初步的修订思路
1、技术更新，包括spark，kafka，flink等新技术发展。
2、给出各种组件的综合选型思路，数据库和大数据技术背后本质的区别。
3、增加云化比例，包括和云结合技术，以及云使用案例。
4、增加ES/MongoDB/Redis等原来未涉及的NoSQL领域。
5、增加新一代数据库Aurora等关键技术解析。
6、增加使用具体案例，如金融、交通、IOT、新零售等关键领域。
7、更新机器学习/深度学习技术，包含更多的关键技术和落地场景。
看过我的书的同学，更多的建议和意见，大家也可以提给我，优秀建议采纳之后，新书出版之后，承诺送上一本新版本的书。谢谢大家！