阿里巴巴资深架构师熬几个通宵肛出来的Spark+Hadoop+中台实战pdf

 

Spark大数据分析实战

1、Spark简介

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

2、Spark开发与环境配置

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

3、BDAS简介

1. SQL on Spark
2. Spark Streaming
3. Gr aphX
4. MIlib

4、Lamda架构日志分析流水线

1. 日志分析概述
2. 日志分析指标
3. Lamda架构
4. 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

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

6、Twi ter情感分析

1. 系统架构
2. Twitter数据收集
3. 数据预处理与Cassandr a存储
4. Spark Streami ng热点Twitter分析
5. Spark Str eaming在线情感分析
6. Spark SQL进行Twi tter分析
7. Twitter可视化

7、热点新闻分析系统

1. 新闻数据分析
2. 系统架构
3. 爬虫抓取网络信息
4. 新闻文本数据预处理
5. 新闻聚类
6. 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

1. 推荐系统简介
2. 协同过滤介绍
3. 基于Spark的矩阵运算实现协同过滤算法
4. 基于Spark的MI1ib实现协同过滤算法
5. 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

1. 社交网络介绍
2. 社交网络中社团挖掘算法
3. Spark中的K均值算法
4. 案例:基于Sp ark的F acebook社团挖掘
5. 社交网络中的链路预测算法
6. Spark MLlib中的Logistic回归
7. 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

1. 主题模型简介
2. 主题模型LDA
3. Spark中的LDA模型
4. 案例：Newse oups新闻的主题分析

11、构建分布式的搜索引擎

1. 搜索引擎简介
2. 搜索排序概述
3. 查询无关模型P ageRank
4. 基于Spark的分布式P ageRank实现
5. 案例: Google"eb Graph的PageR: ank计算
6. 查询相关模型Ranking SVM
7. Spark中支持向童机的实现
8. 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

1. 什么是Hadoop
2. Hadoop项目及其结构
3. Hadoop的体系结构
4. Hadoop与分布式开发
5. Hadoop计算模型一- MapRedue
6. Hadoop的数据管理

2、Hadoop的安装与配置

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

3、Hadoop应用案例分析

1. Hadoop在Yahoo!的应用
2. Hadoop在eBay的应用
3. Hadoop在百度的应用
4. Hadoop在F acebook的应用
5. Hadoop平台上的海里数据排序

4、MapReduce计算模型

1. 为什么要用MapReduce
2. MapReduce计算模型
3. MapReduce任务的优化
4. Hadoop流
5. Hadoop Pipes

5、开发MapReduce应用程序

1. 系统参数的配置
2. 配置开发环境
3. 编写MapReduce程序
4. 本地测试
5. 运行MapReduce程序
6. 网络用户界面
7. 性能调优
8. MapReduce工作流

6、MapReduce应用案例

1. 单词计数
2. 数据去重
3. 排序
4. 单表关联
5. 多表关联

7、MapReduce工作机制

1. MapRe duce作业的执行流程
2. 错误处理机制
3. 作业调度机制
4. shuffle和排序
5. 任务执行

8、Hadoop I/0操作

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

9、HDFS详解

1. Hadoop的文件系统
2. HDFS简介
3. HDFS体系结构
4. HDFS的基本操作
5. HDFS常用Java API详解
6. HDFS总得读些数据流
7. HDFS命令详解

10、Hadoop的管理

1. HDFS文件结构
2. Hadoop的状态监视和管理工具
3. Hadoop集群的维护

11、Hive详解

1. Hive简介
2. Hive的基本操作
3. HiveQL详解
4. Hive的网络(WebUI) 接口
5. Hive的JDBC接口
6. Hive的优化

12、HBase详解

1. HBase简介
2. HBase的基本操作
3. HBase体系结构
4. HBase数据模型
5. HBase与RDBMS
6. HBase与HDFS
7. HBase客户端
8. Jave API
9. HBase编程实例之M apReduce
10. 模式设计

13、Mahout详解

1. Mahout简介
2. Mahout的安装和置
3. Mathout API简介
4. Mathout中的聚类和分类
5. Mahout应用：建立一个推荐引擎

14、Pig详解

1. PIg简介
2. Pi e的安装和2置
3. Pig Latin语言
4. 用户定义函数
5. Pia实例
6. Pie进阶

15、ZooKeeper详解

1. Zoeeper 简介
2. ZooKeeper的安装和配置
3. ZooKeeper的简单操作
4. Zookeeper的特性
5. Zookeeper的leader选举
6. Zookeeper锁服务
7. 使用Zookeep er创建应用程序

17、Avro详解

1. Avro简介
2. Avr 0的C/C++实验
3. Avr 0的Java实现
4. GenAro (AwTo IDL) 语言
5. Avro SASI概述

18、Chulkwa详解

1. Chulxwa简介
2. Chulkw a架构
3. 可靠性
4. Chulkw a集群搭建
5. Chulkw a数据流的处理
6. Chulkw a与其他监控系统比较

19、Hadoop的常用插件与开发

1. Hadoop Studi o简介和使用
2. Hadoop Eclipse简介和使用
3. Hadoop Stre aming简介和使
4. Hadoop Li bhdfs简介和使用

 

 

 

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