TA的每日心情 | 开心 2018-4-8 22:14 |
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java自学网(www.javazx.com)-java论坛,java电子书推荐:《 大数据之路:阿里巴巴大数据实践》
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- Y9 D( q8 C( Z1 }" s1 i! I% g! Z3 Q
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- w) M# {5 N) c0 ?3 [9 l; W B" S
0 J% |% @* q+ A9 X
java电子书目录:
2 I$ \) O7 [1 i. d第1章 总述 19 Z; T/ U! o# x3 d4 x
第1篇 数据技术篇) }( S- t6 m0 I; U+ h
: U1 V& q8 n! v3 V
第2章 日志采集 8
3 N2 P. `& }9 ~2 U" [. u1 o* `# [+ K! C( R3 I
2.1 浏览器的页面日志采集 8
8 Z8 Z U& ?) }2 C+ P2.1.1 页面浏览日志采集流程 98 p5 f& Y0 R9 f
2.1.2 页面交互日志采集 147 e9 ?- j: k' O9 q& G
2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 15& r% j5 i1 _$ H0 i1 U# Q p& R* w! Q
2.2 无线客户端的日志采集 16* L) h0 K* I; i* x
2.2.1 页面事件 17- P7 {9 f3 u) Q7 T
2.2.2 控件点击及其他事件 18
+ N0 V7 C( |9 O. q& }2.2.3 特殊场景 19
4 |4 E9 n" J: n% d0 D2.2.4 H5 & Native日志统一 20
- A' K3 }' |8 r) g0 j2.2.5 设备标识 22
& c m! r& [1 U3 D! e: R2.2.6 日志传输 23
" F2 X$ c4 s3 G' n: }2 K2.3 日志采集的挑战 24/ C# Q! ~5 B5 t S$ s
2.3.1 典型场景 247 `# p" T3 Q$ V9 N3 t' w
2.3.2 大促保障 26
0 [4 S2 K2 t% o9 M. a
# @3 E) e1 {6 \6 E5 P1 \5 K第3章 数据同步 29: K% P2 e" z5 {
3.1 数据同步基础 29
5 T, \) ?, K, t6 Y( U3.1.1 直连同步 30
8 p9 l, `+ H; b! {# L& u0 f& A( A3.1.2 数据文件同步 307 w* i: Y0 W4 U7 F# X. q& @
3.1.3 数据库日志解析同步 31
2 q3 m) R/ G! S+ y. R% H3.2 阿里数据仓库的同步方式 35' c# d) D j5 G7 \0 A: T* f
3.2.1 批量数据同步 357 s5 G/ W& S! B3 j# m6 j
3.2.2 实时数据同步 37
- U# y+ F( D, }4 J6 S4 b4 i) g3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39
+ e) m( _: B3 d7 p3 n' A' u3 x- V. }" G3.3.1 分库分表的处理 399 o: |5 m0 d F. [9 |
3.3.2 高效同步和批量同步 41
7 Y& z1 L+ @) f C1 Z3.3.3 增量与全量同步的合并 42
. x% w1 t4 m p3.3.4 同步性能的处理 43
3 K/ O6 A, m# [* m0 ~' K+ Y6 h3.3.5 数据漂移的处理 45 i( P9 A0 m/ F, C
; u# E F" n, M1 [第4章 离线数据开发 48: Z; U! x& u4 H( K7 q
4.1 数据开发平台 485 G* Y S6 r' f$ f- K
4.1.1 统一计算平台 49
5 c* @' @. i- b* s4.1.2 统一开发平台 53
4 e0 p: f6 t! ]2 f4.2 任务调度系统 58
2 _& x" W2 l. @+ l8 } b: y% Q4.2.1 背景 58
: |* p; N# C' d7 v* T4.2.2 介绍 59% D* Q5 Q8 j/ ^5 a/ y
4.2.3 特点及应用 65
( |: E3 ^* P( r6 s: [+ C
4 m: M' O( e, N$ ? N0 s- G& t第5章 实时技术 682 y1 m$ x, C/ R- d6 ^
5.1 简介 69; `! x9 m( I" a& e) |- F
5.2 流式技术架构 71
! e" I# a; Z9 G5.2.1 数据采集 72( w% [# L# J# E' r/ F6 k8 o
5.2.2 数据处理 74" h0 O' ~8 j! k( c9 Z" p
5.2.3 数据存储 788 b. ]% c8 W# e8 k. t/ F& y
5.2.4 数据服务 80
# r A' Z8 p5 L% F" t3 @5.3 流式数据模型 80, M0 S) E' v1 e0 E4 g* h6 g+ c" g9 C
5.3.1 数据分层 809 V: ^) z6 e' i0 @1 W
5.3.2 多流关联 834 j5 R, h$ u N5 \/ H1 q
5.3.3 维表使用 84 [/ F% q: p/ M, S1 x# e
5.4 大促挑战&保障 86% D5 o. n3 |& \/ I2 \& _
5.4.1 大促特征 86" g" b, ~) F3 p* D
5.4.2 大促保障 88
/ ~+ w0 o9 S+ W8 R0 C; \
! D0 C V _9 J/ s( j第6章 数据服务 91
. h7 j' p: p# V3 E4 R0 ?* x6.1 服务架构演进 914 i# z% r" |" V$ a1 M$ L @
6.1.1 DWSOA 92
! C. ^7 K0 J/ D3 \) `. Z2 k6.1.2 OpenAPI 93
$ k/ V; B0 }% A6.1.3 SmartDQ 94: g( E; }7 O. d: W( K% ^0 I# n! I; B) \
6.1.4 统一的数据服务层 96* g) v3 {* D9 @
6.2 技术架构 97
5 ?# h: j' z# _" s6 E+ \& n6.2.1 SmartDQ 97
0 A; {' S7 V I! C& I6.2.2 iPush 100/ _4 O- I: _# X
6.2.3 Lego 101- I/ j" B ]$ |2 H% O1 `
6.2.4 uTiming 102
1 h# N+ l% r4 o9 \* l0 x5 m( _6.3 最佳实践 103
* a4 ?. v, Y- D2 T8 w% G3 [6.3.1 性能 103
4 A, e8 j; w( \; ~# D6.3.2 稳定性 111
j0 o) l D4 ^
; M# w+ H1 t( |) W! d第7章 数据挖掘 116
6 q* J9 h7 g; S; k5 R7.1 数据挖掘概述 116
' }" F5 g) f+ m: h0 h/ T7.2 数据挖掘算法平台 117$ o8 [- l; N1 V# I9 ?+ T
7.3 数据挖掘中台体系 1196 f d' O5 M8 |" F3 h
7.3.1 挖掘数据中台 120
% [2 M% c1 w: V! y& S% {# x( R5 i7.3.2 挖掘算法中台 122; }* o/ y- G; J. a5 k: g7 ^
7.4 数据挖掘案例 1230 @+ n7 g- I, G8 I4 p
7.4.1 用户画像 123" I; f( f- b( p6 a, K- \" K
7.4.2 互联网反作弊 125
; R' v2 R: }- V4 }6 U& l% u: F+ V3 q, K! I U
第2篇 数据模型篇
( N% I" s: Z0 v
4 }' q* S5 R. U* O S0 E7 r& @第8章 大数据领域建模综述 130
3 c4 H5 ~* B, v3 ^/ a# a; J8.1 为什么需要数据建模 130
1 _% g: \/ D% }7 E3 }) r+ c, s% A+ `8.2 关系数据库系统和数据仓库 131
$ k# |) r+ }( p4 I8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择 132
1 l! {/ S3 R, f; q% a8.4 典型的数据仓库建模方法论 132! k5 \, {/ v5 O" l% W: P
8.4.1 ER模型 132! ~ ~: I$ R9 [ k) B* } b
8.4.2 维度模型 133
6 z& }& u' \. [+ l0 p8.4.3 Data Vault模型 134
/ r4 q6 a% n% ~1 J c+ b8.4.4 Anchor模型 135# C0 F6 a* @9 ~( _* z! p: @) r
8.5 阿里巴巴数据模型实践综述 136
' }; F4 F6 m) J1 W! x- g- i# _$ @+ r% k0 v" p1 S
第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 1388 y: ?% W& D/ s9 \* L; y" _9 o
9.1 概述 138
5 O0 l1 x8 w* p) c, c9.1.1 定位及价值 139
9 r3 u, I* u4 [2 p! M; m/ `9.1.2 体系架构 139
$ `* e: u7 O9 Q# }9.2 规范定义 140" W7 k1 a2 o, w9 a8 ?
9.2.1 名词术语 141
- `+ D( H; V/ U! a# ]. m3 C$ d9.2.2 指标体系 141
3 U% o# [3 P" ?: y4 {/ ^9.3 模型设计 148- P2 P+ J, |- S# ]8 H0 g+ C
9.3.1 指导理论 148
5 c! H) x2 Z2 k) v9 K9.3.2 模型层次 148
|+ o( ^9 _9 F4 B3 i9.3.3 基本原则 150
/ `" g% m0 Z/ \- t1 t% f. L9.4 模型实施 152( e* E4 T: v) r
9.4.1 业界常用的模型实施过程 1522 `0 r3 \# @ n% S# v3 z
9.4.2 OneData实施过程 154
! r) `- Q* {- @( [) r
: B d* K' @- i+ V) A) [# Q, t第10章 维度设计 159
, `1 A0 b, j% O! p( e10.1 维度设计基础 1596 w7 D9 w9 E. R4 I4 h
10.1.1 维度的基本概念 159
8 o* Y9 g) k. F5 [10.1.2 维度的基本设计方法 160( e* H& S) O' z# L) [+ l
10.1.3 维度的层次结构 162& Z2 T0 t6 b6 I
10.1.4 规范化和反规范化 163
+ e+ b9 D9 f. t3 U3 \( q1 A10.1.5 一致性维度和交叉探查 165
9 t# M" Q- @3 ?/ b$ m! }% g10.2 维度设计高级主题 1661 ?$ ]2 K% L. U) D4 D* q
10.2.1 维度整合 166# e4 E4 a5 E: r: O% N$ a' q
10.2.2 水平拆分 1691 v% q+ J4 s' ^6 p/ i3 |: z
10.2.3 垂直拆分 170( @' N" u# \/ T
10.2.4 历史归档 171& B6 x4 v- O$ X. t2 v8 I! @
10.3 维度变化 172+ O; c/ Y9 ?* |+ D9 j& R
10.3.1 缓慢变化维 1727 ~4 ]1 H8 ^5 @% X. {
10.3.2 快照维表 174% t0 b3 \+ A4 r
10.3.3 极限存储 175
" P* @+ y, q7 V: x; H10.3.4 微型维度 178
; M. a" d. c. B, a, b" e6 g E7 x0 i10.4 特殊维度 180
1 x4 i$ }, d/ p4 O) H10.4.1 递归层次 1809 b8 b# ]( I3 |7 r0 E5 Q) O1 b! C% Z, d
10.4.2 行为维度 184) |) ?2 x) H2 i5 C$ B2 w; |
10.4.3 多值维度 185/ F2 x: U c; e
10.4.4 多值属性 187
9 u' v2 w9 @; t10.4.5 杂项维度 188
2 f# D9 a* L3 S9 W" e4 e0 B/ E: j g$ \" @% c- f
第11章 事实表设计 190
; C+ e1 H; r7 \" [& M5 q11.1 事实表基础 190
% {& [4 B$ {+ F9 O# \8 H+ d$ d11.1.1 事实表特性 190
, u" T5 i" X7 W5 n) K11.1.2 事实表设计原则 1912 L3 d. ~& \: @" S
11.1.3 事实表设计方法 193
0 ^9 a1 d8 H: Y: `+ C9 R11.2 事务事实表 196
, ? ^! V8 L! k( ^* ]11.2.1 设计过程 196
5 y3 U8 `+ S, z11.2.2 单事务事实表 2000 z; S) \9 u& `! ^& |2 Z
11.2.3 多事务事实表 202% A: U) n `: K. o X, L9 w8 i) E
11.2.4 两种事实表对比 206# X" P7 g4 _2 t: o) Z5 J R( n
11.2.5 父子事实的处理方式 208. L. l6 _& h( X. N: \- I x% P4 y/ \
11.2.6 事实的设计准则 209
& Y9 s: m' [5 ?6 f) ^11.3 周期快照事实表 2109 n3 I# B8 e; l% k' _ X7 T$ R2 t J
11.3.1 特性 211
h# i) a; |6 _! @$ X& i4 I11.3.2 实例 212" T4 l0 h! o( U) } y. a8 z
11.3.3 注意事项 217
9 Z, D( G; E- ?11.4 累积快照事实表 218* Q1 T. H$ E& s. [7 _
11.4.1 设计过程 218& ?7 d1 k4 H. a7 j$ E u
11.4.2 特点 221
) o) b* l2 y7 y0 D# Q6 Q3 x11.4.3 特殊处理 223
! Y) W# K* a) R# Y' s11.4.4 物理实现 225* z( n3 g; E _6 c- }4 U
11.5 三种事实表的比较 227) N( T$ v: l* `5 `) A
11.6 无事实的事实表 228
7 L% D: l ]5 P8 {11.7 聚集型事实表 228% @5 A0 h a! C8 W; ]8 O% }
11.7.1 聚集的基本原则 2291 o# _& T& `+ a; Q" g3 D
11.7.2 聚集的基本步骤 229
5 k3 n+ M- w B" O' Y2 y11.7.3 阿里公共汇总层 230
4 f4 @& j r) H% P) V; p$ W11.7.4 聚集补充说明 234" T5 J8 T/ o! ~+ D( g5 y
0 A" }/ q0 N' N: w- N) |( B5 h第3篇 数据管理篇
. q6 U+ M- |% s& F3 ]" j( k3 |+ x0 G# J8 s1 Y
第12章 元数据 2369 l( v& [$ F+ ?: s' v0 M
12.1 元数据概述 2365 u9 U2 n6 B c/ j5 T% e" Q7 _
12.1.1 元数据定义 2364 @* |! O4 z) v N
12.1.2 元数据价值 2373 ]- |' u2 g1 m3 J
12.1.3 统一元数据体系建设 2385 b# s* F0 I9 m
12.2 元数据应用 239& w4 j+ v- f0 l7 U/ T: F
12.2.1 Data Profile 239/ F+ d8 L3 [/ M0 C& ~
12.2.2 元数据门户 241
: V' b5 S+ d8 u+ {12.2.3 应用链路分析 241
2 R1 S: }6 L6 F& H6 |12.2.4 数据建模 242" A; o6 p5 C6 a2 J3 A n
12.2.5 驱动ETL开发 243; J Y5 ]4 |' S" Z
; B$ r' w/ y8 r, }, r! a第13章 计算管理 245
7 I( T5 M0 t% K7 J5 W, M6 c# d13.1 系统优化 245
' p/ V4 ?. c; D" i" E13.1.1 HBO 246; y: Q( L5 C F
13.1.2 CBO 249
n2 H3 t) f$ h6 T# Y1 X0 X+ L13.2 任务优化 256
( f) c3 Z/ x0 ^# I" Z6 j4 h13.2.1 Map倾斜 257' Q$ R4 K. t, S2 `" B1 |$ _
13.2.2 Join倾斜 261" B3 G. N8 q& w. h9 A/ b
13.2.3 Reduce倾斜 269
3 }" g7 @9 Q2 n& M/ P, {2 W& B0 [6 A g) D( L2 ^* }: }% o
第14章 存储和成本管理 275
" w0 E0 v$ a! n3 i, G' |2 Q4 L14.1 数据压缩 2758 I( D8 I& l9 T# o! T5 k3 e$ H
14.2 数据重分布 276$ W) l \7 u" e' Q' h
14.3 存储治理项优化 277/ ^/ S, _7 @* f
14.4 生命周期管理 278
3 V& z: b! x. {14.4.1 生命周期管理策略 2785 b# d* d& k: r F* C
14.4.2 通用的生命周期管理矩阵 280: m* S! b# x1 `6 k% H4 h1 t0 V
14.5 数据成本计量 283
, i# @3 |( P3 f14.6 数据使用计费 284
: ^( X; F' H2 Y! E/ L" \& O' p7 V" P7 M& K$ Q
第15章 数据质量 285) b7 F7 ^& z$ E! T r
15.1 数据质量保障原则 285
! X4 L' y7 Z! U1 c8 J: q0 l5 ]15.2 数据质量方法概述 287! p2 a, a! v4 R- r) i
15.2.1 消费场景知晓 289
# I1 I, g: z8 ~2 P. B! F' F- X15.2.2 数据加工过程卡点校验 292
1 k7 T$ p- O' \- c15.2.3 风险点监控 2958 v! n7 J$ i# S3 w0 j$ n* V0 u% r
15.2.4 质量衡量 299, G" s i' \0 s P' x' U; F
; d0 w/ @. l4 H6 Q" V* c
第4篇 数据应用篇8 G( N, W$ ]& S" i
& d$ b: N2 {% _' K2 P' l% E& S
第16章 数据应用 3047 Q; Q: S0 U7 j" z6 M; p
16.1 生意参谋 3050 w* j$ x% {) A
16.1.1 背景概述 305
8 ]8 g0 Z! [" n7 O16.1.2 功能架构与技术能力 3078 b2 m+ Z! c3 a& P
16.1.3 商家应用实践 310/ Y; A; ?( f) l* w2 D1 {9 \
16.2 对内数据产品平台 313
5 ]( \9 h7 r/ I( P" E+ u7 C16.2.1 定位 313
. n; }2 l$ d a16.2.2 产品建设历程 314( }( H7 p! F& x3 Z
16.2.3 整体架构介绍 317
. D8 s/ k3 T1 A& r8 L( u& n/ f附录A 本书插图索引 320; ` m" t' v) o; u
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$ a0 j' @8 L/ m
8 r5 V; R4 r4 `; z
6 { J: L0 a: y2 c) |
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