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大数据架构详解 从数据获取到深度学习 by 朱洁 is a work of fiction available to read on EtoBox.

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封面 1 书名 2 版权 3 前言 4 目录 5 第一部分 大数据的本质 -1 第1章 大数据是什么 13 1.1 大数据导论 13 1.1.1 大数据简史 13 1.1.2 大数据现状 14 1.1.3 大数据与BI 14 1.2 企业数据资产 15 1.3 大数据挑战 16 1.3.1 成本挑战 17 1.3.2 实时性挑战 17 1.3.3 安全挑战 17 1.4 小结 17 第2章 运营商大数据架构 18 2.1 架构驱动的因素 18 2.2 大数据平台架构 18 2.3 平台发展趋势 19 2.4 小结 19 第3章 运营商大数据业务 20 3.1 运营商常见的大数据业务 20 3.1.1 SQM(运维质量管理) 20 3.1.2 CSE(客户体验提升) 20 3.1.3 MSS(市场运维支撑) 21 3.1.4 DMP(数据管理平台) 21 3.2 小结 22 第二部分 大数据技术 -1 第4章 数据获取 25 4.1 数据分类 25 4.2 数据获取组件 25 4.3 探针 26 4.3.1 探针原理 26 4.3.2 探针的关键能力 27 4.4 网页采集 37 4.4.1 网络爬虫 37 4.4.2 简单爬虫Python代码示例 43 4.5 日志收集 44 4.5.1 Flume 44 4.5.2 其他日志收集组件 58 4.6 数据分发中间件 58 4.6.1 数据分发中间件的作用 58 4.6.2 Kafka架构和原理 58 4.7 小结 93 第5章 流处理 94 5.1 算子 94 5.2 流的概念 94 5.3 流的应用场景 95 5.3.1 金融领域 95 5.3.2 电信领域 96 5.4 业界两种典型的流引擎 96 5.4.1 Storm 96 5.4.2 Spark Streaming 100 5.4.3 融合框架 113 5.5 CEP 119 5.5.1 CEP是什么 119 5.5.2 CEP的架构 120 5.5.3 Esper 121 5.6 实时结合机器学习 121 5.6.1 Eagle的特点 122 5.6.2 Eagle概览 122 5.7 小结 127 第6章 交互式分析 128 6.1 交互式分析的概念 128 6.2 MPP DB技术 129 6.2.1 MPP的概念 129 6.2.2 典型的MPP数据库 132 6.2.3 MPP DB调优实战 142 6.2.4 MPP DB适用场景 173 6.3 SQL on Hadoop 174 6.3.1 Hive 174 6.3.2 Phoenix 176 6.3.3 Impala 177 6.4 大数据仓库 178 6.4.1 数据仓库的概念 178 6.4.2 OLTP/OLAP对比 179 6.4.3 大数据场景下的同与不同 179 6.4.

Who reads 大数据架构详解 从数据获取到深度学习?

Author

朱洁

Language

ZH

Category

work of fiction