Spark大数据分析实战
1、Spark简介
初识SparkSp ark生态系统BDASSp 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 SparkSpark StreamingGr aphXMIlib
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LDASpark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 SVMSpark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HadoopHadoop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- MapRedueHadoop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MapReduceMapReduce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RDBMSHBase与HDFSHBase客户端Jave APIHBase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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