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》7 D! `; ?# s9 Z: ~7 X
java电子书推荐理由:Alibaba,作为距离大数据非常近的公司之一,近几年对大数据却鲜有高谈阔论。实际上,Alibaba一开始就自然生长在数据的黑洞中,并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。从需求 设计 迭代 升华为理论,在无数次的迭代进化中,Alibaba对大数据的理解才逐渐成形,慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。《大数据之路:Alibaba大数据实践》就是在这个过程中,由Alibaba数据技术及产品部沉淀下来的大数据知识与实践,值得每一位与大数据相关的人阅读。7 B5 T6 O3 C9 F, H
, Y; z* I7 f5 I0 n" u
作者:阿里巴巴数据技术及产品部/ l& s/ U; f, G, x h n
出版社:电子工业出版社
" V- I% d, y, `$ T2 m+ `出版时间:2017-07-01
1 E* r C4 _6 V2 A书籍价格:62.40元
3 R( D- g. `) o7 s n" A: E ]( O4 q# P8 v6 X
4 K U" N2 j8 J
: R7 m: K" p/ i" V& R" i
- }* m4 j( N0 i1 H9 v
java电子书目录:
5 Q" t6 D7 U9 Z2 B5 X第1章 总述 1# b) w1 {6 G2 v$ Q+ Y$ s* \
第1篇 数据技术篇
( V/ H& A8 ~ ]$ F5 u2 s# ?0 J% n3 M* U& i" ?. i
第2章 日志采集 8; E* z1 E! p8 f& g( J( b
& w1 ]) @ |! K1 |5 h: X' K
2.1 浏览器的页面日志采集 8
7 u+ a, S- w9 ]0 @6 b2.1.1 页面浏览日志采集流程 9# K& S# A8 ^5 |$ v+ p: k
2.1.2 页面交互日志采集 148 d2 I: o( }5 P4 m! U6 W7 ?
2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 153 K6 i* H9 u3 x
2.2 无线客户端的日志采集 16
+ \, y7 l) d! C G# ]2.2.1 页面事件 17
# P3 g4 a2 f8 Y6 \7 ]" e2.2.2 控件点击及其他事件 18+ Y) V" Y2 d% Y" c$ M. O& U
2.2.3 特殊场景 19
8 s/ c: p; d" i2.2.4 H5 & Native日志统一 20! p' Z' M$ J+ e( p f1 r9 D
2.2.5 设备标识 22" w) ~& k S# L. a9 {" ?3 s1 v
2.2.6 日志传输 232 B {, m K/ D8 e. i
2.3 日志采集的挑战 24+ Y% L7 R' s5 k6 c3 j4 H
2.3.1 典型场景 24" T) F& `7 W" R4 l9 o% X
2.3.2 大促保障 26
# n9 G6 r- E- Z/ ]& P! m& ?
9 @; z, p! g0 ?$ K% V第3章 数据同步 29% T& N+ l$ g: m. V
3.1 数据同步基础 293 P4 s: o% p4 O- r9 }* }# s
3.1.1 直连同步 30
4 ]7 O! L2 A) u' i1 [) m' V3.1.2 数据文件同步 30
0 ~$ B2 J- Z7 B+ Y% W! P3.1.3 数据库日志解析同步 31
% u9 {3 W, Y9 f5 E1 N1 R O. [( a7 g3.2 阿里数据仓库的同步方式 35. g0 l8 ~5 h/ e
3.2.1 批量数据同步 35( `) L) x7 p- W" C6 b
3.2.2 实时数据同步 37
* |; A; g2 G G. r8 E+ T3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39" R, O7 H! J4 [' M
3.3.1 分库分表的处理 39
4 k7 I/ j, {% \" v, Z3.3.2 高效同步和批量同步 410 P* V# D) d! ?; S$ Q+ n! ^
3.3.3 增量与全量同步的合并 42# H K: r, o) k* h1 T
3.3.4 同步性能的处理 431 `6 A2 N8 ]1 W! e. @4 M
3.3.5 数据漂移的处理 45
/ F: g5 Y9 p. `& _( k6 y1 q5 _6 w
第4章 离线数据开发 48
# x, X8 x8 V* @$ K A4.1 数据开发平台 48
, ]. U0 B$ |* q: b' x( J. m7 ]& S4.1.1 统一计算平台 49
% |; f0 a W* ^+ Q3 T* g4.1.2 统一开发平台 53; Z6 A% E; x! @0 b. d3 K
4.2 任务调度系统 582 z( o7 q$ E- I( E. W" m5 c9 q
4.2.1 背景 585 @$ [* ]! L+ j2 u5 K. e7 S
4.2.2 介绍 59
. `6 u9 k. B" d4 ^4.2.3 特点及应用 65
! \ x y6 g* y+ L7 B, I P
' u+ Q7 l4 |: G" X. o1 f7 t9 i: H第5章 实时技术 68" H' |: P: o8 Q4 ~
5.1 简介 69
$ O6 @7 M! ^- Q) m* C u5.2 流式技术架构 71
+ w+ i R' B) R" }+ ~5.2.1 数据采集 72
* c7 m0 a) J$ D' ?9 @, V5.2.2 数据处理 74
, V: V" [% |5 X7 Z5.2.3 数据存储 78 J" L6 r- w/ O8 v% c6 O8 @
5.2.4 数据服务 808 B7 M3 k `* T: \
5.3 流式数据模型 80
; k; d! K6 p" d& n6 ?' c7 K" R5 s5.3.1 数据分层 80( w% l+ W2 b8 f' I+ I
5.3.2 多流关联 83
# a8 U" z& n6 `6 h' t F5.3.3 维表使用 84
. I7 g f! M% l0 J/ ^5.4 大促挑战&保障 864 o* L# Q% l, h
5.4.1 大促特征 86
; u$ ^5 L- Q$ W3 r/ i1 q$ \5.4.2 大促保障 88
1 M9 M# y: U7 r; @. o1 \" u* z2 r$ ^0 H3 X9 T, Q
第6章 数据服务 91
( }& D3 b7 s- L# L4 [$ j6.1 服务架构演进 91* j7 i8 M" W8 c- A# o+ G9 l) M0 z
6.1.1 DWSOA 92
2 T0 B. P4 u- s6.1.2 OpenAPI 93
2 Z: `7 R# O' `8 w6.1.3 SmartDQ 943 G+ c2 ?3 w* b0 t
6.1.4 统一的数据服务层 96$ ~7 ?9 {$ U5 ]- h: s
6.2 技术架构 973 H% X- I1 {! a' |
6.2.1 SmartDQ 97! j3 V- n, y: Q" N& l1 r
6.2.2 iPush 100- o6 s/ k& L* K% z0 D: y* u
6.2.3 Lego 101
, ~4 J b9 D# l6.2.4 uTiming 102
, \* J# [' B/ Q% A I6.3 最佳实践 103: M. Y2 j# o9 X" ~. E6 W9 |) l% S+ E
6.3.1 性能 103; m/ T3 s/ b/ @: y4 a( e4 F: q- \
6.3.2 稳定性 111- L& ?& `5 V9 J7 {1 A
9 I* H- e7 [% f3 l第7章 数据挖掘 116
8 ]7 I: P9 ^+ W% y7 ]7.1 数据挖掘概述 116
+ v V( L* q' m0 p7.2 数据挖掘算法平台 1174 O8 v. Y8 S) g* L) `
7.3 数据挖掘中台体系 119
5 }3 w# k' _6 J6 R8 q m0 S7.3.1 挖掘数据中台 120
' E. G: |" B* T7.3.2 挖掘算法中台 122- J; x* ?2 i1 f
7.4 数据挖掘案例 1239 A+ {$ b" B9 O; f
7.4.1 用户画像 123
* C6 j w. |4 t( o# S4 v, l7.4.2 互联网反作弊 125+ j9 j/ d K! b: Z: q" z
2 P. f/ f; z. J, y: J: K; N% f3 r2 z' d
第2篇 数据模型篇# f/ L" H' c1 h# i
/ z/ Y- ]+ u7 A+ g3 _. ?* Q+ n第8章 大数据领域建模综述 130( I% P# `( j; v% t0 H/ Z; S
8.1 为什么需要数据建模 130
1 e, ~8 c% J7 U- D8.2 关系数据库系统和数据仓库 131
# J! H' a, P: u3 i8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择 132
: n0 z6 l2 y% `0 j8.4 典型的数据仓库建模方法论 132
. H% n" ^5 Y3 ]- U- s8.4.1 ER模型 132
/ c6 S$ e& y/ R0 e$ U8.4.2 维度模型 1333 b: F7 \1 d5 p0 w& G% u
8.4.3 Data Vault模型 134
8 {1 ^% O$ r$ f7 X( h- K8.4.4 Anchor模型 135/ b [/ w6 Y" m3 S# Y" l3 f
8.5 阿里巴巴数据模型实践综述 136: w+ a1 w- S/ w" r) W: z3 F
, B7 C0 h) z& T8 r4 m2 k7 j第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 138
- K5 W; b9 }/ N& E$ x9.1 概述 1388 L4 r9 H' n7 i i5 ?8 L1 T( ` _
9.1.1 定位及价值 139
! K+ Y; y8 g* y0 m9.1.2 体系架构 139
6 b. @1 ]4 `% ]5 E, e9.2 规范定义 140
; K+ `2 a7 C; c, r7 p0 J( J9.2.1 名词术语 141
- p. q" l) q( h9.2.2 指标体系 141# j& K5 v) Y+ A
9.3 模型设计 148
7 _( u& _8 S; H8 o; }# P) `+ [9.3.1 指导理论 148
1 `/ Y% K, G' A- g/ H. \9 d9.3.2 模型层次 148
$ K' Y) Q: B! s; m" ]" S9 K2 w9.3.3 基本原则 150
a+ N- g, u, p. z! c; M9.4 模型实施 152
4 m, ~# f' q0 M) A% c8 d3 e: j9.4.1 业界常用的模型实施过程 152 h6 J5 w/ U7 G9 R
9.4.2 OneData实施过程 154
. f* N" o# c' r5 D) f' F( V
6 q I6 G! }! R第10章 维度设计 159
7 L8 N0 f. `# l3 r: O/ V8 m10.1 维度设计基础 159
& _2 W6 A' Q* ?; X10.1.1 维度的基本概念 159
1 ?. o2 U3 O$ u. b10.1.2 维度的基本设计方法 160
J0 ~1 F3 ?! V, f/ \9 n! z10.1.3 维度的层次结构 1621 S& u/ G# X. j2 q$ V! i$ j( C: n# R
10.1.4 规范化和反规范化 163
, N( E/ W1 A0 q( X4 Z10.1.5 一致性维度和交叉探查 165
. k# [3 W% i5 q) ?4 U10.2 维度设计高级主题 166- B# u8 [6 r0 s9 v$ L
10.2.1 维度整合 1662 D% r M- p' `: n- v6 _6 @
10.2.2 水平拆分 169
0 Y8 f- K4 d6 l10.2.3 垂直拆分 170
$ P$ y0 W% y; b4 }* l5 E10.2.4 历史归档 1718 l* @/ ?3 f: ?4 D. m. e) o
10.3 维度变化 172
- Z/ o, j9 I( r, c4 c0 |% K10.3.1 缓慢变化维 172
$ ]; H) d9 X, C; n/ { q10.3.2 快照维表 174
6 r( a5 {0 e" g: ^- |10.3.3 极限存储 175
% ] `; F% ^" g3 t10.3.4 微型维度 1787 N# K5 P' w4 B( T' B" t8 P
10.4 特殊维度 1804 A1 f/ z2 ]9 P; v
10.4.1 递归层次 180
8 f( S" V% O+ d R. n) _10.4.2 行为维度 1840 ?" |5 i8 ~* ] F% h4 X
10.4.3 多值维度 185
- k7 _5 S3 w. ^8 l' @7 t+ d9 v10.4.4 多值属性 187' B0 A- C3 w, k) e) t
10.4.5 杂项维度 188
1 N. S6 _2 ?4 i7 `+ c# v) K* C( M# H
; M, P. O& E+ F$ s% @6 l4 s) h第11章 事实表设计 190% z1 s9 ]8 g% V# A0 N$ U$ c
11.1 事实表基础 190
7 ?: D( Y) ]: |6 I2 \6 u11.1.1 事实表特性 1909 B1 @) v6 A; t1 U% t
11.1.2 事实表设计原则 191
# c# W- L. L. O( S11.1.3 事实表设计方法 1938 B% U7 Y) V q$ o
11.2 事务事实表 196
9 j7 r. c' d9 o9 f) J" {" \11.2.1 设计过程 196+ E% i0 {+ v6 [" m/ j2 P2 I4 n
11.2.2 单事务事实表 200
) g! U$ i: d I11.2.3 多事务事实表 202
% @+ c2 L$ L d: L# U0 A0 ^11.2.4 两种事实表对比 2063 w1 g* K [' e% G/ V
11.2.5 父子事实的处理方式 208
+ ~& u$ F0 Q& H8 m' [11.2.6 事实的设计准则 2090 q. Z# d' E1 _$ b8 A
11.3 周期快照事实表 210
, C( k7 ~: ]* U% H$ o( B7 F9 {11.3.1 特性 211
! K) ~8 e b# V+ M8 Z4 u6 I- L! C11.3.2 实例 2128 v) h, O/ ]1 w7 P& p s/ d
11.3.3 注意事项 217
9 o( I" c0 x6 u. j6 n3 A11.4 累积快照事实表 218% g: V8 L5 m$ ~# J9 C, `: c$ c
11.4.1 设计过程 218" f6 l& F" ~" s7 D3 s& C
11.4.2 特点 221
9 l/ ~$ Z) N0 l11.4.3 特殊处理 2234 ?$ b( O: X5 e6 O
11.4.4 物理实现 225
5 Y7 W# V1 C$ Q2 }: b! d) V11.5 三种事实表的比较 2277 e, T' \1 w! p
11.6 无事实的事实表 228' x) M! e Q8 K) ?1 ]
11.7 聚集型事实表 228/ |' y! L2 Q, T u, J: ~
11.7.1 聚集的基本原则 229; y6 N7 R; O- D/ O
11.7.2 聚集的基本步骤 229# {, Y" ]) e8 r& F% F
11.7.3 阿里公共汇总层 2300 x5 D5 u/ V+ [
11.7.4 聚集补充说明 2346 A1 Y% d2 s3 s6 O" J) T
3 W$ U' }2 v6 t: }第3篇 数据管理篇
( Z; a% {1 `/ [' x2 l
* m3 H8 @4 M8 \7 s第12章 元数据 236
2 b" e) H; s( h. D12.1 元数据概述 236
7 U5 x4 W h. p2 l& T12.1.1 元数据定义 236
/ J8 f4 \' l3 m! p% g" o* M12.1.2 元数据价值 237' k- d& b2 z: p/ D! F
12.1.3 统一元数据体系建设 238
, e0 m1 B- c0 g' I* Q) O5 F; q, w12.2 元数据应用 239+ H2 s; Z- \+ ~( @% }$ S- [
12.2.1 Data Profile 239
9 a) D) M, ^% a# i# \; D12.2.2 元数据门户 241% ?4 z/ O- z3 a5 |. R1 c& x
12.2.3 应用链路分析 241# ^9 H) V+ v2 P6 v( D1 H
12.2.4 数据建模 242
7 l6 S1 }) U6 \9 ~3 J& V/ b9 R12.2.5 驱动ETL开发 243) \7 l9 b: D% h5 c
' d4 @+ g8 M! d1 z第13章 计算管理 245* d8 g) e' \ H, b) A
13.1 系统优化 245
8 Y" ]/ b: {, D; p* Z7 z% f m13.1.1 HBO 246
9 l6 H; K4 ~" ^: F8 Q' ~0 w13.1.2 CBO 249 K/ `/ V( U* n& K' d! `: G
13.2 任务优化 256/ E% R2 q# Q& D* k0 T3 M$ F
13.2.1 Map倾斜 257
1 {) Q/ I% P! s' p13.2.2 Join倾斜 261
" N1 @2 L8 C5 v6 i/ T13.2.3 Reduce倾斜 269
5 X. X8 ~7 _2 P0 D( d8 D. W1 g; `# c- R/ P# h$ z4 D. o% O$ U9 a0 l+ I
第14章 存储和成本管理 275
( X4 i# m' s6 }' y; I5 @* F14.1 数据压缩 275! p. n7 h9 A' {, o0 a
14.2 数据重分布 276
* \$ Y' y, t: w14.3 存储治理项优化 277
3 i3 n% |- q; ~) S( a14.4 生命周期管理 278
: `* w r. s' Y v0 L$ n2 r. N14.4.1 生命周期管理策略 278
. |3 j" }3 H8 t/ V/ l14.4.2 通用的生命周期管理矩阵 280
$ ]+ N7 D* q' ?; d+ f0 X" u5 Z14.5 数据成本计量 283
* |6 g! n( N/ q) d7 E14.6 数据使用计费 2840 O& N, f; |4 [9 \( {
; ~1 g* n3 R4 b8 `. {9 O% }/ F
第15章 数据质量 285# D, x# f4 D8 y/ E
15.1 数据质量保障原则 2850 ?3 c- N7 U4 H7 N3 ? h8 R
15.2 数据质量方法概述 287
- H& v5 O" T% V15.2.1 消费场景知晓 2893 i$ a0 Y, K' W+ ?
15.2.2 数据加工过程卡点校验 292$ }6 a0 u G: d) e X( z
15.2.3 风险点监控 295
3 q0 Q. q- K+ |; c) F2 J! N15.2.4 质量衡量 299
( x8 R7 n4 h- }2 X* x0 L& b! K- ^
3 G/ N8 z, E1 V" J" p9 p) j, e第4篇 数据应用篇
! ^9 `1 ]2 {, ~+ }6 T6 q+ R! T. B
4 f7 I4 {# F7 @7 Z" S! Y. V& Y# R第16章 数据应用 304
( b- R* X) I8 S* V16.1 生意参谋 305& D% c0 ^2 m9 t. _
16.1.1 背景概述 305% Q O: _; X; _2 W+ L
16.1.2 功能架构与技术能力 307- C3 c5 v. g0 j+ [2 W
16.1.3 商家应用实践 310
9 I( q7 o3 r: |" T3 V4 @6 k# l# Q16.2 对内数据产品平台 3138 E; Y7 x. B8 Z
16.2.1 定位 3133 D0 s+ y1 H- U, R
16.2.2 产品建设历程 314
7 R+ z- V9 W: u8 W6 k5 M1 D. M, v# l16.2.3 整体架构介绍 317
& ]. j+ j: V U% |+ J附录A 本书插图索引 320
" V9 U; o0 b5 o2 R v; P( x) M( o' L' V0 Z( {2 ]' E( ]
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0 `$ X# d8 r) ^0 _0 O0 H. r8 }5 e4 t
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