Spark大数据分析实战

1、Spark简介

初识Spark
Sp ark生态系统BDAS
Sp ark架构与运行逻辑
弹性分布式数据集

2、Spark开发与环境配置

Spark应用开发环境2置
使用Intelli i开发Spark
远程调试Spark程序
Spark编译
配置Spark源码阅读环境

3、BDAS简介

SQL on Spark
Spark Streaming
Gr aphX
MIlib

4、Lamda架构日志分析流水线

日志分析概述
日志分析指标
Lamda架构
构建日志分析数据流水线

5、基于云平台和用户日志的推荐系统

Azure云平台简介
系统架构
构建Node. js应用
数据收集与预处理
Spark Str eamine实时分析用户日志
MLlib离线训练模型

6、Twi ter情感分析

系统架构
Twitter数据收集
数据预处理与Cassandr a存储
Spark Streami ng热点Twitter分析
Spark Str eaming在线情感分析
Spark SQL进行Twi tter分析
Twitter可视化

7、热点新闻分析系统

新闻数据分析
系统架构
爬虫抓取网络信息
新闻文本数据预处理
新闻聚类
Spark Elastic Sear ch构建全文检索引擎

8、构建分布式的协同过滤推荐系统

推荐系统简介
协同过滤介绍
基于Spark的矩阵运算实现协同过滤算法
基于Spark的MI1ib实现协同过滤算法
案例：使用MLlib协同过滤实现电影推荐

9、基于Spark的社交网络分析

社交网络介绍
社交网络中社团挖掘算法
Spark中的K均值算法
案例:基于Sp ark的F acebook社团挖掘
社交网络中的链路预测算法
Spark MLlib中的Logistic回归
案例:基于Spark的链路预测算法

10、基于Spark的大规模新闻主题分析

主题模型简介
主题模型LDA
Spark中的LDA模型
案例：Newse oups新闻的主题分析

11、构建分布式的搜索引擎

搜索引擎简介
搜索排序概述
查询无关模型P ageRank
基于Spark的分布式P ageRank实现
案例: Google"eb Graph的PageR: ank计算
查询相关模型Ranking SVM
Spark中支持向童机的实现
案例:基于MSLR数据集的查询排序

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阿里巴巴中台战略思想与架构实战（含内部实施手册）

本书讲述了阿里巴巴的技术发展史，同时也是一部互联网技术架构的实践与发展史。

第一部分

第1章阿里巴巴集团中台战略引发的思考

1.1 阿里巴巴共享业务事业部的发展史

1.2 企业信息中心发展的症结

第2章构建业务中台的基共享服务体系

2.1 回归SOA的本质一服务重用

2.2 服务需要不断的业务滋养

2.3 共享服务体系是培育业务创新的土壤

2.4 赋予业务快速创新和试错能力

2.5 为真正发挥大数据威力做好储备

2.6 改变组织阵型会带来组织效能的提升

第二部分共享服务体系搭建

第3章分布式服务框架的选择

3.1 淘宝平台"服务化”历程

3.2 "中心化"与"去中心化"服务框架的对比

3.3 阿里巴巴分布式服务框架HSF

3.4 关于微服务

第4章共享服务中心建设原则

4.1 淘宝的共享服务中心概貌

4.2 什么是服务中心

4.3 服务中心的划分原则

第5章数据拆分实现数据库能力线性扩展

5.1 数据库瓶颈阻碍业务的持续发展

5.2 数据库分库分表的实践

第6章异步化与缓存原则

6.1 业务流程异步化

6.2 数据库事务异步化

6.3 事务与柔性事务

6.4 大促秒杀活动催生缓存技术的高度使用

第7章打造数字化运营能力

7.1业务服务化带来的问题

7.2 鹰眼平台的架构

7.3 埋点和输出日志

7.4 海量日志分布式处理平台

7.5 日志收集控制

7.6 典型业务场景

第8章打造平台稳定性能力

8.1 限流和降级

8.2 流量调度

8.3 业务开关

8.4 容量压测及评估规划

8.5 全链路压测平台

8.6 业务-致性平台

第9章共享服务中心对内和对外的协作共享

9.1 服务化建设野蛮发展带来的问题

9.2 共享服务平台的建设思路

9.3 共享服务平台与业务方协作

9.4 业务中台与前端应用协作

9.5 业务中台绩效考核

9.6 能力开放是构建生态的基础

第三部分阿里巴巴能力输出与案例

第10章大型央企互联网转型

10.1 项目背景

10.2 项目实施

10.3 客户收益

10.4 笔者感想

10.5 项目后记

第11章时尚行业品牌公司互联网转型

11.1 项目背景

11.2 供应链的改造

11.3 基于SCRM的全渠道整合营销

Hadoop实战实践

1、Hadoop简介

什么是Hadoop
Hadoop项目及其结构
Hadoop的体系结构
Hadoop与分布式开发
Hadoop计算模型一- MapRedue
Hadoop的数据管理

2、Hadoop的安装与配置

在Linux.上安装与配置Hadoop
在windows.上安装与配置Hadoop
安装和配置Hadoop集群
日志分析及几个小技巧

3、Hadoop应用案例分析

Hadoop在Yahoo!的应用
Hadoop在eBay的应用
Hadoop在百度的应用
Hadoop在F acebook的应用
Hadoop平台上的海里数据排序

4、MapReduce计算模型

为什么要用MapReduce
MapReduce计算模型
MapReduce任务的优化
Hadoop流
Hadoop Pipes

5、开发MapReduce应用程序

系统参数的配置
配置开发环境
编写MapReduce程序
本地测试
运行MapReduce程序
网络用户界面
性能调优
MapReduce工作流

6、MapReduce应用案例

单词计数
数据去重
排序
单表关联
多表关联

7、MapReduce工作机制

MapRe duce作业的执行流程
错误处理机制
作业调度机制
shuffle和排序
任务执行

8、Hadoop I/0操作

I/0操作中的数据检查
数据的压缩
数据的I/0中序列化操作
针对MapReduce的文件类

9、HDFS详解

Hadoop的文件系统
HDFS简介
HDFS体系结构
HDFS的基本操作
HDFS常用Java API详解
HDFS总得读些数据流
HDFS命令详解

10、Hadoop的管理

HDFS文件结构
Hadoop的状态监视和管理工具
Hadoop集群的维护

11、Hive详解

Hive简介
Hive的基本操作
HiveQL详解
Hive的网络(WebUI) 接口
Hive的JDBC接口
Hive的优化

12、HBase详解

HBase简介
HBase的基本操作
HBase体系结构
HBase数据模型
HBase与RDBMS
HBase与HDFS
HBase客户端
Jave API
HBase编程实例之M apReduce
模式设计

13、Mahout详解

Mahout简介
Mahout的安装和置
Mathout API简介
Mathout中的聚类和分类
Mahout应用：建立一个推荐引擎

14、Pig详解

PIg简介
Pi e的安装和2置
Pig Latin语言
用户定义函数
Pia实例
Pie进阶

15、ZooKeeper详解

Zoeeper 简介
ZooKeeper的安装和配置
ZooKeeper的简单操作
Zookeeper的特性
Zookeeper的leader选举
Zookeeper锁服务
使用Zookeep er创建应用程序

17、Avro详解

Avro简介
Avr 0的C/C++实验
Avr 0的Java实现
GenAro (AwTo IDL) 语言
Avro SASI概述

18、Chulkwa详解

Chulxwa简介
Chulkw a架构
可靠性
Chulkw a集群搭建
Chulkw a数据流的处理
Chulkw a与其他监控系统比较

19、Hadoop的常用插件与开发

Hadoop Studi o简介和使用
Hadoop Eclipse简介和使用
Hadoop Stre aming简介和使
Hadoop Li bhdfs简介和使用

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