qq_20341867的专栏

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 6．2．4 MPP DB适用场景 162 6．3 SQL on Hadoop 163 6．3．1 Hive 163 6．3．2 Phoenix 165 6．3．3 Impala 166 6．4 大数据仓库 167 6．4．1 数据仓库的概念 167 6．4．2 OLTP/OLAP对比 168 6．4．3 大数据场景下的同与不同 168 6．4．4 查询引擎 169 6．4．5 存储引擎 170 6．5 小结 171 第7章 批处理技术 172 7．1 批处理技术的概念 172 7．2 MPP DB技术 172 7．3 MapReduce编程框架 173 7．3．1 MapReduce起源 173 7．3．2 MapReduce原理 173 7．3．3 Shuffle 174 7．3．4 性能差的主要原因 177 7．4 Spark架构和原理 177 7．4．1 Spark的起源和特点 177 7．4．2 Spark的核心概念 178 7．5 BSP框架 217 7．5．1 什么是BSP模型 217 7．5．2 并行模型介绍 218 7．5．3 BSP模型基本原理 220 7．5．4 BSP模型的特点 222 7．5．5 BSP模型的评价 222 7．5．6 BSP与MapReduce对比 222 7．5．7 BSP模型的实现 223 7．5．8 Apache Hama简介 223 7．6 批处理关键技术 227 7．6．1 CodeGen 227 7．6．2 CPU亲和技术 228 7．7 小结 229 第8章 机器学习和数据挖掘 230 8．1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230 8．2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231 8．3 机器学习概览 232 8．3．1 学习方式 232 8．3．2 算法类似性 233 8．4 机器学习＆数据挖掘应用案例 235 8．4．1 尿布和啤酒的故事 235 8．4．2 决策树用于电信领域故障快速定位 236 8．4．3 图像识别领域 236 8．4．4 自然语言识别 238 8．5 交互式分析 239 8．6 深度学习 240 8．6．1 深度学习概述 240 8．6．2 机器学习的背景 241 8．6．3 人脑视觉机理 242 8．6．4 关于特征 244 8．6．5 需要有多少个特征 245 8．6．6 深度学习的基本思想 246 8．6．7 浅层学习和深度学习 246 8．6．8 深度学习与神经网络 247 8．6．9 深度学习的训练过程 248 8．6．10 深度学习的框架 248 8．6．11 深度学习与GPU 255 8．6．12 深度学习小结与展望 256 8．7 小结 257 第9章 资源管理 258 9．1 资源管理的基本概念 258 9．1．1 资源调度的目标和价值 258 9．1．2 资源调度的使用限制及难点 258 9．2 Hadoop领域的资源调度框架 259 9．2．1 YARN 259 9．2．2 Borg 260 9．2．3 Omega 262 9．2．4 本节小结 263 9．3 资源分配算法 263 9．3．1 算法的作用 263 9．3．2 几种调度算法分析 263 9．4 数据中心统一资源调度 271 9．4．1 Mesos+Marathon架构和原理 271 9．4．2 Mesos+Marathon小结 283 9．5 多租户技术 284 9．5．1 多租户概念 284 9．5．2 多租户方案 284 9．6 基于应用描述的智能调度 287 9．7 Apache Mesos架构和原理 288 9．7．1 Apache Mesos背景 288 9．7．2 Apache Mesos总体架构 288 9．7．3 Apache Mesos工作原理 290 9．7．4 Apache Mesos关键技术 295 9．7．5 Mesos与YARN比较 304 9．8 小结 305 第10章 存储是基础 306 10．1 分久必合，合久必分 306 10．2 存储硬件的发展 306 10．2．1 机械硬盘的工作原理 306 10．2．2 SSD的原理 307 10．2．3 3DXPoint 309 10．2．4 硬件发展小结 309 10．3 存储关键指标 309 10．4 RAID技术 309 10．5 存储接口 310 10．5．1 文件接口 311 10．5．2 裸设备 311 10．5．3 对象接口 312 10．5．4 块接口 316 10．5．5 融合是趋势 328 10．6 存储加速技术 328 10．6．1 数据组织技术 328 10．6．2 缓存技术 335 10．7 小结 336 第11章 大数据云化 337 11．1 云计算定义 337 11．2 应用上云 337 11．2．1 Cloud Native概念 338 11．2．2 微服务架构 338 11．2．3 Docker配合微服务架构 342 11．2．4 应用上云小结 348 11．3 大数据上云 348 11．3．1 大数据云服务的两种模式 348 11．3．2 集群模式AWSEMR 349 11．3．3 服务模式Azure Data Lake Analytics 352 11．4 小结 354 第三部分 大数据文化 第12章 大数据技术开发文化 356 12．1 开源文化 356 12．2 DevOps理念 356 12．2．1 Development和Operations的组合 357 12．2．2 对应用程序发布的影响 357 12．2．3 遇到的问题 358 12．2．4 协调人 358 12．2．5 成功的关键 359 12．3 速度远比你想的重要 359 12．4 小结 361

大数据技术原理与应用 作者: 林子雨 出版社: 人民邮电出版社 副标题: 概念、存储、处理、分析与应用 出版年: 2015-8-1 页数: 250 装帧: 平装 ISBN: 9787115392879 大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术，备受关注。大数据处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业，都融入了大数据的印迹，大数据对人类的社会生产和生活必将产生重大而深远的影响。 大数据时代的到来，迫切需要高校及时建立大数据技术课程体系，为社会培养和输送一大批具备大数据专业素养的高级人才，满足社会对大数据人才日益旺盛的需求。本书定位为大数据技术入门教材，为读者搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。本书将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助读者形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为读者在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。在本书的基础上，感兴趣的读者可以通过其他诸如《Hadoop权威指南》等工具书，继续深入学习和实践大数据相关技术。

C语言程序设计 谭浩强 pdf格式电子书 高清版

开发人员经常要使用到的东西，包含了所有的ASCII码的内容，0-127个字符，最全面的介绍