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大數據架構之道與項目實戰 版權信息
- ISBN：9787302515869
- 條形碼：9787302515869 ; 978-7-302-51586-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據架構之道與項目實戰 本書特色
本書涵蓋了大數據五大技術體系(SpringBoot生態、Hadoop離線計算、Spark實時計算、機器學習和設計模式)、八個通用微服務的架構設計和開發的實戰類教程，是資深架構師10多年項目實戰經驗總結和提煉，是大數據全棧工程師的搖籃。 全程大項目實戰，全棧工程師的技術藍寶書，全面涵蓋技術生態
大數據架構之道與項目實戰 內容簡介
大數據和人工智能技術發展正當時，如何快速構建一個高水平的企業級大數據平臺是撰寫本書的出發點。本書從總體技術要求出發，深入分析了全棧技術的各自優勢和應用場景，傳授了三十多種主流技術的架構設計、技術原理和集成方法。第 1章介紹企業級大數據平臺服務的總體設計，突出研究經典設計模式之美、吸納分布式技術的精髓、深耕微架構的演變內涵。第 2章～第 9章是項目實戰環節，介紹高并發采集、靈活轉發、高可擴展海量存儲、高并發海量存儲、高可靠海量存儲、實時計算、智能分析和自定義遷移等微服務，手把手傳授架構設計和核心代碼，讓讀者掌握商用微服務產品開發全流程。
大數據架構之道與項目實戰 目錄
第 1章 企業級大數據平臺服務的總體設計
1.1平臺架構設計的總體技術要求
1.2微服務引擎的可擴展性設計
1.3微服務引擎的優秀解決方案
1.3.1 高并發采集微服務
1.3.2 靈活轉發微服務
1.3.3 高可擴展海量存儲服務
1.3.4 高并發海量存儲服務
1.3.5 高可靠海量存儲服務
1.3.6 實時計算服務
1.3.7 基于機器學習的智能分析服務
1.3.8 自定義遷移服務
1.4設計小結· 17
第 2章 大數據高并發采集微服務引擎
2.1核心需求分析和優秀解決方案
2.2服務引擎的技術架構設計
2.2.1 Maven與 Eclipse集成配置
2.2.2 Mina2.0框架以及業務設計
2.2.3 設備協議規范制定及數據包設計
2.2.4 按照設備和數據類型進行業務樹構建
2.2.5 按照設備的數據包狀態進行解析
2.2.6 按照通用方式進行高并發入庫
2.3核心技術講解及模塊化設計
2.3.1 Spring Maven Web服務構建
2.3.2 Spring Boot微服務構建
2.3.3 數據包定義和實現
2.3.4 業務樹構建和實現
2.3.5 數據包狀態進行解析實現
2.3.6 按照通用方式進行高并發入庫實現
2.3.7 客戶端模擬器工具類進行高并發測試
2.4項目小結·
第 3章 大數據靈活轉發微服務引擎
3.1核心需求分析和優秀解決方案
3.2服務引擎的技術架構設計
3.3核心技術講解及模塊化實現
3.3.1 Spring MVC Web服務構建
3.3.2 Spring Boot微服務構建
3.3.3 靈活配置和通用工具類構建
3.3.4 創建發送數據主題，注冊觀察者對象
3.3.5 啟動多線程進行數據發送
3.3.6 采用 Post策略模式進行數據發送
3.3.7 采用 ActiveMQ策略模式進行數據發送
3.4項目小結· 173
4.1核心需求分析和優秀解決方案
4.2服務引擎的技術架構設計
4.3核心技術講解及模塊化實現
4.3.1 Spring MVC的工作原理及執行流程
4.3.2 Spring MVC Web服務構建
4.3.3 Spring Boot Web微服務構建
4.3.4 統一對外數據接收接口及通用類
4.3.5 MySQL對智能終端運動數據的分狀態和分策略處理
4.3.6 MySQL對智能終端運動數據的分職責處理
4.3.7 MySQL對智能終端運動數據的統一入庫處理
4.4項目小結
第 5章 大數據高并發海量存儲微服務引擎
5.1核心需求分析和優秀解決方案
5.2服務引擎的技術架構設計
5.3核心技術講解及模塊化實現
5.3.1 Spring MVC和 Spring Boot集成 MongoDB
5.3.2 MongoTemplate核心類實現 Dao層接口
5.3.3 基于 MongoDB處理智能終端運動數據
5.3.4 基于 MongoDB管道技術處理體檢數據
5.3.5 基于 AngularJS架構可視化體檢數據
5.4項目小結·
第 6章 大數據高可靠海量存儲微服務引擎
6.1核心需求分析和優秀解決方案
6.2服務引擎的技術架構設計
6.3核心技術講解及模塊化實現
6.3.1 Hadoop完全分布式集群構建
6.3.2 Spring MVC和 Spring Boot集成 Hbase
6.3.3 HbaseTemplate核心類實現 Dao層接口
6.3.4 Hbase集群的智能終端運動數據 Controller接口
6.3.5 Hbase集群的智能終端運動數據 Service接口
6.3.6 Hbase集群的智能終端運動數據 Dao接口
6.4項目小結
第 7章 大數據實時計算微服務引擎
7.1核心需求分析和優秀解決方案
7.2服務引擎的技術架構設計
7.3核心技術講解及模塊化實現
7.3.1 分布式采集服務 Flume部署及數據采集
7.3.2 分布式消息服務 Kafka部署及數據發送
7.3.3 創建 HBase數據庫和 Spark環境
7.3.4 分布式實時處理引擎 Spark Streaming原理及數據處理
7.3.5 構建 BD_RTPServer_DP工程實現數據處理
7.3.6 構建 BD_RTPServer_Boot服務實現可視化
7.4項目小結
第 8章 大數據智能分析微服務引擎
8.1核心需求分析和優秀解決方案
8.2服務引擎的技術架構設計
8.3核心機器學習算法講解和應用
8.3.1 邏輯回歸的原理分析
8.3.2 支持向量機原理分析
8.3.3 決策樹原理分析
8.3.4 聚類算法原理分析
8.3.5 關聯規則算法原理分析
8.3.6 協同過濾原理分析
8.4 Spark架構原理與數據預測
8.4.1 YARN運行架構工作原理
8.4.2 Spark Mlib核心技術
8.4.3 Spring Maven工程構建
8.4.4 決策樹預測體檢費用
8.4.5 邏輯回歸預測體檢費用
8.4.6 隨機森林預測體檢費用
8.4.7 支持向量機預測疾病概率
8.4.8 協同過濾推薦藥品
8.5項目小結
第 9章 大數據自定義遷移微服務引擎
9.1核心需求分析和優秀解決方案
9.2服務引擎的技術架構設計
9.3核心技術講解及模塊化實現
9.3.1 Hadoop生態的核心組件
9.3.2 HBase工作原理
9.3.3 Sqoop工作原理
9.3.4 MapReduce工作原理
9.3.5 Sqoop抽取歷史數據到 HDFS
9.3.6 構建工程 BD_CustomTransfer_Maven
9.3.7 智能終端運動數據從 MySQL數據遷移到 Hive
9.4項目小結
1.1平臺架構設計的總體技術要求
1.2微服務引擎的可擴展性設計
1.3微服務引擎的優秀解決方案
1.3.1 高并發采集微服務
1.3.2 靈活轉發微服務
1.3.3 高可擴展海量存儲服務
1.3.4 高并發海量存儲服務
1.3.5 高可靠海量存儲服務
1.3.6 實時計算服務
1.3.7 基于機器學習的智能分析服務
1.3.8 自定義遷移服務
1.4設計小結· 17
第 2章 大數據高并發采集微服務引擎
2.1核心需求分析和優秀解決方案
2.2服務引擎的技術架構設計
2.2.1 Maven與 Eclipse集成配置
2.2.2 Mina2.0框架以及業務設計
2.2.3 設備協議規范制定及數據包設計
2.2.4 按照設備和數據類型進行業務樹構建
2.2.5 按照設備的數據包狀態進行解析
2.2.6 按照通用方式進行高并發入庫
2.3核心技術講解及模塊化設計
2.3.1 Spring Maven Web服務構建
2.3.2 Spring Boot微服務構建
2.3.3 數據包定義和實現
2.3.4 業務樹構建和實現
2.3.5 數據包狀態進行解析實現
2.3.6 按照通用方式進行高并發入庫實現
2.3.7 客戶端模擬器工具類進行高并發測試
2.4項目小結·
第 3章 大數據靈活轉發微服務引擎
3.1核心需求分析和優秀解決方案
3.2服務引擎的技術架構設計
3.3核心技術講解及模塊化實現
3.3.1 Spring MVC Web服務構建
3.3.2 Spring Boot微服務構建
3.3.3 靈活配置和通用工具類構建
3.3.4 創建發送數據主題，注冊觀察者對象
3.3.5 啟動多線程進行數據發送
3.3.6 采用 Post策略模式進行數據發送
3.3.7 采用 ActiveMQ策略模式進行數據發送
3.4項目小結· 173
4.1核心需求分析和優秀解決方案
4.2服務引擎的技術架構設計
4.3核心技術講解及模塊化實現
4.3.1 Spring MVC的工作原理及執行流程
4.3.2 Spring MVC Web服務構建
4.3.3 Spring Boot Web微服務構建
4.3.4 統一對外數據接收接口及通用類
4.3.5 MySQL對智能終端運動數據的分狀態和分策略處理
4.3.6 MySQL對智能終端運動數據的分職責處理
4.3.7 MySQL對智能終端運動數據的統一入庫處理
4.4項目小結
第 5章 大數據高并發海量存儲微服務引擎
5.1核心需求分析和優秀解決方案
5.2服務引擎的技術架構設計
5.3核心技術講解及模塊化實現
5.3.1 Spring MVC和 Spring Boot集成 MongoDB
5.3.2 MongoTemplate核心類實現 Dao層接口
5.3.3 基于 MongoDB處理智能終端運動數據
5.3.4 基于 MongoDB管道技術處理體檢數據
5.3.5 基于 AngularJS架構可視化體檢數據
5.4項目小結·
第 6章 大數據高可靠海量存儲微服務引擎
6.1核心需求分析和優秀解決方案
6.2服務引擎的技術架構設計
6.3核心技術講解及模塊化實現
6.3.1 Hadoop完全分布式集群構建
6.3.2 Spring MVC和 Spring Boot集成 Hbase
6.3.3 HbaseTemplate核心類實現 Dao層接口
6.3.4 Hbase集群的智能終端運動數據 Controller接口
6.3.5 Hbase集群的智能終端運動數據 Service接口
6.3.6 Hbase集群的智能終端運動數據 Dao接口
6.4項目小結
第 7章 大數據實時計算微服務引擎
7.1核心需求分析和優秀解決方案
7.2服務引擎的技術架構設計
7.3核心技術講解及模塊化實現
7.3.1 分布式采集服務 Flume部署及數據采集
7.3.2 分布式消息服務 Kafka部署及數據發送
7.3.3 創建 HBase數據庫和 Spark環境
7.3.4 分布式實時處理引擎 Spark Streaming原理及數據處理
7.3.5 構建 BD_RTPServer_DP工程實現數據處理
7.3.6 構建 BD_RTPServer_Boot服務實現可視化
7.4項目小結
第 8章 大數據智能分析微服務引擎
8.1核心需求分析和優秀解決方案
8.2服務引擎的技術架構設計
8.3核心機器學習算法講解和應用
8.3.1 邏輯回歸的原理分析
8.3.2 支持向量機原理分析
8.3.3 決策樹原理分析
8.3.4 聚類算法原理分析
8.3.5 關聯規則算法原理分析
8.3.6 協同過濾原理分析
8.4 Spark架構原理與數據預測
8.4.1 YARN運行架構工作原理
8.4.2 Spark Mlib核心技術
8.4.3 Spring Maven工程構建
8.4.4 決策樹預測體檢費用
8.4.5 邏輯回歸預測體檢費用
8.4.6 隨機森林預測體檢費用
8.4.7 支持向量機預測疾病概率
8.4.8 協同過濾推薦藥品
8.5項目小結
第 9章 大數據自定義遷移微服務引擎
9.1核心需求分析和優秀解決方案
9.2服務引擎的技術架構設計
9.3核心技術講解及模塊化實現
9.3.1 Hadoop生態的核心組件
9.3.2 HBase工作原理
9.3.3 Sqoop工作原理
9.3.4 MapReduce工作原理
9.3.5 Sqoop抽取歷史數據到 HDFS
9.3.6 構建工程 BD_CustomTransfer_Maven
9.3.7 智能終端運動數據從 MySQL數據遷移到 Hive
9.4項目小結
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大數據架構之道與項目實戰 作者簡介
常耀斌，資深大數據專家，擁有16年國家項目架構設計與管理經驗。北郵計算機工學碩士，曾就職于中國電科、華為、中國移動等知名企業，歷任項目經理、高級專家、技術總監、高級架構師等職務。一直專注于億級用戶規模的大數據和人工智能平臺的技術架構研發和關鍵技術研究，參與項目曾獲“國家科技進步特等獎“，個人曾獲“金牌員工”、“優秀共產黨員”稱號。個人擁有中國發明專利40多項，發表國家期刊學術論文10多篇，多次應邀參加國內頂會議和高峰論壇，并擔任專家評委和評審專家。。 鄭智民，資深大數據分析師，中移動研究院前瞻項目研究員。北京郵電大學電子與通信工程碩士、廈門大學MBA，曾擔任國家智慧城市大數據方案專家、發明家協會委員等。具有12年電信運營、智慧醫療、智慧家庭、工業物聯網、智慧環保等領域項目經驗。BI大數據實戰項目曾助力移動全國經分大賽團體奪魁，物聯網創新項目曾獲第十九屆全國發明獎等國家部委級獎項6項及移動全國級優秀創新成果獎2項，為移動全國刊物《移周刊》首位創新專訪人物。在大數據及人工智能、區塊鏈領域以第發明人申請19項發明專利，撰寫可穿戴設備、VR/AR等7份標準，出版VR和大數據領域書籍各1部。 周賢波，資深研究員。北理工工學碩士，曾就職于華為等知名企業。近10多年一直專注于機器視覺/圖形圖像等相關算法研發，尤其擅長在軟硬件平臺、智能穿戴式設備、物聯網、大數據及人工智能、AR/VR開發、AI芯片等前沿技術研發。擁有12年大型項目設計和開發經驗，在大數據和人工智能領域有5項中國發明專利申請。
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