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《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》_1
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》_2
《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》_3
内容简介：
作者介绍
2008年加入华为,具有8年大数据研发管理经验,
现任华为大数据服务首席规划师。专注于大数据
服务平台建设、规划和实践应用,同时参与多项
企业级大数据项目解决方案的规划、设计和实施
工作,在深化大数据行业落地方面有诸多实践
验,对解读大数据垂直行业的技术创新与开发有
诸多独到的见解和心得
罗华霖
2002年加入华为,华为大数据首席规划师,主导
完成华为大数据平台 Data Sigh和华为电信大数
据解决方案 Smartcare的技术规划和架构设计,
支持电信运营商数字化战略转型,完成浙江移动
上海联通、沙特STC等200+电信大数据解决方
案项目落地。曾任华为软交换首席设计师、华为大
型电信大数据解决方案 SmartCare首席架构师
大数据架构详解
从数据获取到深度学习
Zhu洁罗华霖/编著
電子工紫出社
Publishing House of Electronics Industry
北京· BELJING
内容简介
本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分
第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和
未来趋势,结合生动的业界最新产品,以及学术界最新的研究方向和成果,让深奥的技术浅显易懂;第二部分
从业务和技术角度介绍实际案例,让读者理解大数据的用途及技术的本质;第三部分介绍大数据技术不是孤立
的,讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结
本书内容深入浅出,技术结合实践,从实践中理解架构和技术的本质,适合大数据技术领域的从业人员如
构师、工程师、产品经理等,以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读
未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容
版权所有,侵权必究
图书在版编目(CP)数据
大数据架构详解:从数据获取到深度学习/Zhu洁,罗华霖编著.一北京:电子工业出版社,201610
ISBN978-7-121-30000-4
1.①大…Ⅱ.①Zhu…②罗…Ⅲ.①数据处理一研究Ⅳ.①TP274
中guo版本图书馆CP数据核字(2016)第233622号
安娜
徐津平
赵树刚
印刷:北京中新伟业印刷有限公司
装订:北京中新伟业印刷有限公司
出版发行:电子工业出版社
北京市海淀区万寿路173信箱
印张:23
字数:566千字
版次:2016年10月第1
印次:2016年10月第1次印刷
印数:3000册
定价:69.00元
凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联系,联系
及邮购电话 010)88254888
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19faq(@phei.com.cn
前言
大数据这几年真的很火,于是有越来越多的人开始学习大数据技术。很多人会误以为大数据是
门技术,其实不然,大数据更多的是一门市场宣传语言,也可以理解为一种思考方式。从技术角
度来看,大数据是一系列技术的组合,所以真正全面掌握大数据技术也是一件很困难的事情。编写
这本书的初衷就是总结这些年的工作和学习经验,希望可以分享给更多人,同时对自己而言也是一
个提高、总结和升华的过程
总的来说,本书围绕一个通用技术栈来组织章节,主要聚焦大数据平台的一些知识。主要分为
部分
第一部分:第1-3章,主要讲述大数据的本质、运营商大数据的架构和一些基本的业务知识
第1章:阐述大数据的本质和面临的挑战
第2章:概述大数据架构及背后的驱动因素,以及未来发展的趋势
第3章:介绍运营商领域的业务,让读者对大数据能做什么有一个直观的感受
第二部分:第4-11章,围绕大数据平台技术栈来阐述数据获取、处理、分析和应用平台涉及
·第4章:介绍数据获取涉及的探针、爬虫、ri志采集、数据分发中间件等技术。
第5章:介绍流式数据处理引擎、CEP、流式应用。
第6章:介绍交互式分析技术、MPDB、热门的 SQL on Hadoop技术
第7章:介绍批处理技术、 Spark,以及大规模机器学习的BSP技术等
第8章:探讨机器学习、深度学习相关技术
·第9章:统一资源管理是趋势,本章介绍资源管理的核心技术和算法。
第10章:存储是基础,本章介绍存储的关键技术
第11章:探讨大数据技术怎么云化,以及关键技术是什么。
第三部分:第12章,技术和文化息息相关,技术影响文化,文化影响技术。
第12章:介绍大数据开发文化、开源、 DevOps,探讨理念和文化对技术的冲击
由于编者水平有限,书中疏漏之处在所难免,敬请谅解。
最后以乔布斯的经典名句结尾: Stay hungry, Stay foolish
Zhu洁
2016年5月于深圳
目录
第一部分大数据的本质
第1章大数据是什么
1.1大数据导论
1.1.1大数据筒史
1.1.2大数据现状
1.3大数据与BI
12企业数据资产
13大数据挑战
13.1成本挑战
13.2实时性挑战
14小结
第2章运营商大数据架构
21架构驱动的因素
22大数据平台架构
23平台发展趋势
4小结
第3章运营商大数据业务
3.运营商常见的大数据业务
3..1SQM(运维质量管理)
3.1.2CSE(客户体验提升
1,3MSs(市场运维支撑)
P(数据管理平台)
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