大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案 PDF 高清版

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现阶段大数据技术性早已逐步完善，可是业内发觉与大数据有关的设计产品和产品研发依然十分艰难，技术性、商品和商业服务的融合度还远远不够。这关键是由于大数据涉及到覆盖面广、科技含量高、升级换代快，门坎也比别的大部分IT制造行业更高。大家要不应用价格昂贵的商业服务解决方法，要不花销极大的精力探求。这书根据一个虚似的互联网技术O2O创业历程，来逐渐进行详细介绍自主创业每个环节将会碰到的大数据课题研究、业务流程要求，及其相对性应的技术规范，乃至是实践活动分析；让读者亲临其境，一起来探索大数据的秘密。书里会遮盖较普遍的技术性点，并出示相对的情况专业知识详细介绍，针对想进一步深入分析关键点的读者，也可轻轻松松得到继续阅读的方位和规范性提议。 目录 推荐序一 推荐序二 前 言 第1章 抉择 1 第2章 数据收集 4 2.1 互联网数据收集 4 2.1.1 网络爬虫 5 2.1.2 Apache Nutch简介 11 2.1.3 Heritrix简介 14 2.2 内部数据收集 15 2.2.1 Apache Flume简介 17 2.2.2 Facebook Scribe和Logstash 21 2.3 本章心得 21 2.4 参考资料 22 第3章 数据存储 23 3.1 持久化存储 23 3.1.1 Hadoop和HDFS 25 3.1.2 HBase简介 28 3.1.3 MongoDB 35 3.2 非持久化存储 37 3.2.1 缓存和散列 37 3.2.2 Memcached和Berkeley DB简介 41 3.2.3 Redis简介 41 3.3 本章心得 44 3.4 参考资料 44 第4章 数据处理 46 4.1 离线批量处理 46 4.1.1 Hadoop的MapReduce 47 4.1.2 Spark简介 52 4.1.3 Hive简介 53 4.1.4 Pig、Impala和Spark SQL 56 4.2 提升及时性：消息机制 58 4.2.1 ActiveMQ简介 60 4.2.2 Kafka简介 61 4.3 在线实时处理 63 4.3.1 Storm简介 63 4.3.2 Spark Streaming简介 66 4.4 本章心得 66 4.5 参考资料 67 第5章 信息检索 69 5.1 基本理念 70 5.2 相关性 70 5.2.1 布尔模型 70 5.2.2 基于排序的布尔模型 71 5.2.3 向量空间模型 74 5.2.4 语言模型 75 5.3 及时性 77 5.4 与数据库查询的对比 81 5.5 搜索引擎 82 5.5.1 Web搜索中的链接分析 83 5.5.2 电子商务中的商品排序 86 5.5.3 多因素和基于学习的排序 88 5.5.4 系统框架 89 5.5.5 Lucene简介 93 5.5.6 Solr简介 98 5.5.7 Elasticsearch简介 104 5.6 推荐系统 108 5.6.1 推荐的核心要素 109 5.6.2 推荐系统的分类 110 5.6.3 混合模型 115 5.6.4 系统架构 116 5.6.5 Mahout 116 5.7 在线广告 119 5.8 本章心得 127 5.9 参考资料 128 第6章 数据挖掘 130 6.1 基本理念 131 6.2 数据的表示和预处理 133 6.3 机器学习算法 136 6.4 挖掘工具 157 6.5 本章心得 165 6.6 参考资料 165 第7章 效能评估 167 7.1 效果评估 168 7.2 性能评估 190 7.3 本章心得 202 7.4 参考资料 202 第8章 大数据技术全景 204 第9章 商品太多啦！需要搜索引擎 207 9.1 业务需求 207 9.2 产品设计和技术选型 208 9.3 实现方案 211 第10章 能否更主动？还需要推荐引擎 223 10.1 业务需求 223 10.2 产品设计和技术选型 225 10.3 实现方案 230 第11章 这样做的效果如何 241 11.1 业务需求 241 11.2 产品设计和技术选型 242 11.3 实现方案 243 第12章 这个搜索有点逊 258 12.1 业务需求：还要搜得更多 258 12.2 还要搜得更多：产品设计和技术选型 259 12.3 还要搜得更多的方案实现 261 12.4 业务需求：还要搜得更准 265 12.5 还要搜得更准：产品设计和技术选型 266 12.6 还要搜得更准的方案实现 271 12.7 业务需求：还要更快 273 12.8 还要变得更快：产品设计和技术选型 274 12.9 还要搜得更快：产品设计和技术选型 275 12.10 业务需求：给点提示吧 280 12.11 给点提示吧：产品设计和技术选型 282 第13章 支持更高效的运营 287 13.1 业务需求：互联网时代的CRM 287 13.2 互联网时代的CRM：产品设计和技术选型 288 13.3 业务需求：抓住捣蛋鬼 291 13.4 抓住捣蛋鬼：产品设计和技术选型 292 13.5 业务需求：销售之战 295 13.6 销售之战：产品设计和技术选型 296 后记 299