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大数据架构详解:从数据获取到深度学习(朱洁 著)完整版PDF

来源:[db:来源] 编辑:脚本之家 时间:2019-07-29 14:48:04 阅读:

大数据架构详解:从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势,结合生动的业界最新产品,以及学术界最新的研究方向和成果,让深奥的技术浅显易懂;第二部分从业务和技术角度介绍实际案例,让读者理解大数据的用途及技术的本质;第三部分介绍大数据技术不是孤立的,讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。

《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》内容深入浅出,技术结合实践,从实践中理解架构和技术的本质,适合大数据技术领域的从业人员如架构师、工程师、产品经理等,以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读。

目录
第一部分 大数据的本质
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.1.3 大数据与BI 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.1 成本挑战 6
1.3.2 实时性挑战 6
1.3.3 安全挑战 6
1.4 小结 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
2.4 小结 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM(运维质量管理) 9
3.1.2 CSE(客户体验提升) 9
3.1.3 MSS(市场运维支撑) 10
3.1.4 DMP(数据管理平台) 10
3.2 小结 11
第二部分 大数据技术
第4章 数据获取 14
4.1 数据分类 14
4.2 数据获取组件 14
4.3 探针 15
4.3.1 探针原理 15
4.3.2 探针的关键能力 16
4.4 网页采集 26
4.4.1 网络爬虫 26
4.4.2 简单爬虫Python代码示例 32
4.5 日志收集 33
4.5.1 Flume 33
4.5.2 其他日志收集组件 47
4.6 数据分发中间件 47
4.6.1 数据分发中间件的作用 47
4.6.2 Kafka架构和原理 47
4.7 小结 82
第5章 流处理 83
5.1 算子 83
5.2 流的概念 83
5.3 流的应用场景 84
5.3.1 金融领域 84
5.3.2 电信领域 85
5.4 业界两种典型的流引擎 85
5.4.1 Storm 85
5.4.2 Spark Streaming 89
5.4.3 融合框架 102
5.5 CEP 108
5.5.1 CEP是什么 108
5.5.2 CEP的架构 109
5.5.3 Esper 110
5.6 实时结合机器学习 110
5.6.1 Eagle的特点 111
5.6.2 Eagle概览 111
5.7 小结 116
第6章 交互式分析 117
6.1 交互式分析的概念 117
6.2 MPP DB技术 118
6.2.1 MPP的概念 118
6.2.2 典型的MPP数据库 121
6.2.3 MPP DB调优实战 131

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