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大数据之路:阿里巴巴大数据实践 PDF 电子书

电子书 电子书 141 人阅读 | 5 人回复 | 2022-08-18

Java电子书:大数据之路:阿里巴巴大数据实践 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com% X2 q- y2 D/ i. O$ l( x

1 ?" J" \6 D' Q: [0 ^3 a6 l# S; ~8 h+ r
编号:mudaima-P0238【Java吧 java8.com】
) |; H1 l' k. W+ `+ |
/ x" i3 f) s4 }( X5 O  q8 _9 T
123.png
# T6 w& g; t  ?% R  W
$ N) {/ r) f3 l' k: i. D
Java电子书目录:
第1章 总述 1, s- P/ o* V3 A5 p- `0 q( W6 y3 M
第1篇 数据技术篇
: ]* ~) L7 ^, Y. n/ e2 T5 C" x( @
# {2 B$ [% p# P5 J
第2章 日志采集 8

: e) f% N% W% m) t. x6 x) d1 b# o: A% s; o. U; f
2.1 浏览器的页面日志采集 8
  G$ T+ R6 a/ t' ]5 O2.1.1 页面浏览日志采集流程 91 y: q4 i# }& }/ I+ e
2.1.2 页面交互日志采集 14
+ ?+ ^* P+ E: J2 k2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 15
+ e! F0 Z/ k- i& ?5 j! z8 ^2.2 无线客户端的日志采集 162 W1 t" Y6 T8 a$ x
2.2.1 页面事件 17; T2 ?! O7 \. D6 B7 [% r- o+ B% I0 q
2.2.2 控件点击及其他事件 18+ O- A# V# Y, Y
2.2.3 特殊场景 19( }( f& Q0 L& i- z0 F
2.2.4 H5 & Native日志统一 20
: h, U  [# @- l1 k2.2.5 设备标识 22
" \" o* m4 p9 X6 B) P+ }9 o% Q) c2.2.6 日志传输 23
; a- T  b7 M  Y. d% J- J" }2.3 日志采集的挑战 246 O. ]  C$ H" R0 I* x
2.3.1 典型场景 24. P. d' L! l1 o( _
2.3.2 大促保障 26

( X2 k2 ~+ u0 z( N
( _6 M5 a! v: T" E2 C& S7 @  p第3章 数据同步 294 E1 \" \- x5 w& [9 w& ~
3.1 数据同步基础 29
2 }* I/ X8 a2 S6 m) l6 j3.1.1 直连同步 30
) d6 a4 @. {( g9 Q4 W5 T6 H3.1.2 数据文件同步 30
; }) _  P6 c; v! U/ \3.1.3 数据库日志解析同步 310 O# F0 W1 B* Q0 p  I! k& |. ~( P
3.2 阿里数据仓库的同步方式 356 y0 k9 t+ \7 w: g9 H/ z4 C
3.2.1 批量数据同步 35
* _3 \" `) E" Y! E! ~8 @" Q3.2.2 实时数据同步 37
% k/ U8 `; ?" @3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39& U' q) r6 F1 a1 }2 C. ~
3.3.1 分库分表的处理 39
" V; \, \% Z' P$ R; p3.3.2 高效同步和批量同步 414 R0 p3 w% v- t5 ~3 P! ^% V
3.3.3 增量与全量同步的合并 42
! ?# h! T( l; r6 I' ?' m3.3.4 同步性能的处理 43
6 T6 M6 f4 H. }/ L3.3.5 数据漂移的处理 45
4 S: X: B& m" \( Z
' D" M  z. p) \& j( C
第4章 离线数据开发 486 r1 K3 l: V# ~, }# f
4.1 数据开发平台 48
2 I# Q; r! r0 W9 j8 J" i: @, R1 X2 j7 A' @4.1.1 统一计算平台 49& m. E# s" R& q7 f
4.1.2 统一开发平台 53
' @) G" I8 A, D* q* F, k9 ]- \4.2 任务调度系统 586 e6 e% B9 q2 W. U1 X% o6 W. z  w
4.2.1 背景 58
: b1 L4 m) q. ~' T" x6 a/ Y4.2.2 介绍 59
+ l* V. G0 W- g! a% k2 Y4.2.3 特点及应用 65
/ Y! q5 Z' E8 \2 o) u

' f7 a. f- K6 P. r) k  E第5章 实时技术 68
4 {- K2 F6 `0 f9 G7 @: i7 t5.1 简介 69% ^* p% N; Y$ P
5.2 流式技术架构 71
2 w, O/ e& D9 K) ?; ?5.2.1 数据采集 72
- N4 p; @/ }2 H/ \% [7 K% o, g% t. U5.2.2 数据处理 740 f5 G, s  _  B- U: b- a; a' v. l
5.2.3 数据存储 78
) D/ `! y0 O  \$ r' b7 T6 r9 b5.2.4 数据服务 80- X* W$ H: S( e4 _$ w8 m
5.3 流式数据模型 800 c) z( D, h# @! A0 r6 [
5.3.1 数据分层 80: P# f# |( j7 }7 [  m9 z
5.3.2 多流关联 83
! ]' R+ @; o0 c6 b' k) \" ^5.3.3 维表使用 84! p: N% k3 n0 q  o) S
5.4 大促挑战&保障 861 k+ X8 Q% ?: ^" i5 B9 \
5.4.1 大促特征 86+ u  T3 s4 w5 Y6 d# D
5.4.2 大促保障 88

. T7 E& ?' k* K- V" F, W9 c8 q8 L7 T! ?: b* {
第6章 数据服务 91& y. b  \; L. @) r" g) n
6.1 服务架构演进 91- _9 A; o# H: K0 [9 S: x
6.1.1 DWSOA 92
+ P4 W! H, \. S6.1.2 OpenAPI 93
5 W# A$ ]6 G; @0 K6.1.3 SmartDQ 94
4 ]& }6 r7 v, b, w# G6.1.4 统一的数据服务层 96; w$ i+ Y0 q9 q
6.2 技术架构 977 g4 G$ i& g6 E) L
6.2.1 SmartDQ 97, r1 V2 Z  M& }! p: B* w3 F+ @: ]; ?  x
6.2.2 iPush 100* Y1 E# L* U5 B: j4 ?
6.2.3 Lego 101# u; T: v! |, f+ N4 m4 Z5 s
6.2.4 uTiming 102
. P+ W8 q3 [: k8 F1 G" J6.3 实践 103
; B7 e5 A& S2 v& L& C; G0 x7 h6.3.1 性能 103
& O9 L' ^, l3 h3 \8 E6.3.2 稳定性 111
7 y! H# N) w, _

9 M) x: d* F# U% V( R第7章 数据挖掘 116
5 d5 O4 ]6 M+ Z! n7.1 数据挖掘概述 116& l& x( w+ h% S# g# e+ S# k/ a
7.2 数据挖掘算法平台 1173 J; N# E1 A/ G# ^8 S, D
7.3 数据挖掘中台体系 119
, S8 h7 C$ Y. s7.3.1 挖掘数据中台 120' N# u2 A$ i$ B$ A& v# }
7.3.2 挖掘算法中台 122# {+ s( f- [3 {" `
7.4 数据挖掘案例 123- w. F& O$ w! l. x- s2 k! A8 ?
7.4.1 用户画像 123
0 [4 X# C( g+ B( M7.4.2 互联网反作弊 125
; I$ u0 z; y& W: {0 Y& k

1 _$ a) _! _; Y8 B" H$ l% {第2篇 数据模型篇
$ h& }$ o5 Z' s: y: h; X
1 @0 @7 d  m9 Q8 F3 E7 V
第8章 大数据领域建模综述 130

- j: ]7 F# a! p, v" @( M( U1 M8.1 为什么需要数据建模 130# z7 P$ Z& P6 e
8.2 关系数据库系统和数据仓库 131
5 T8 V# f6 }: S3 g8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择 132
0 T/ Q8 C" D1 Q, p, Z1 L$ r) j0 U1 ]8.4 典型的数据仓库建模方法论 132/ K1 o3 z) C9 ?: Z% o
8.4.1 ER模型 132
6 X+ R- P& h# v; Q' G& C0 \# e& y! W8.4.2 维度模型 133
& ]8 V0 {# z7 E8.4.3 Data Vault模型 134$ ?, ?: d' ?$ o3 d1 d
8.4.4 Anchor模型 135- p; d% a1 z' P$ C
8.5 阿里巴巴数据模型实践综述 136

8 ~7 |% u' q; O1 r
  K1 g2 A5 v8 S' J0 k' \第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 138. ?$ j/ t2 P! _9 J+ H; A# U2 c6 B
9.1 概述 1380 U: j8 U, [" ?3 \( l5 b
9.1.1 定位及价值 139# d# a) S% g& K: ^
9.1.2 体系架构 139' o8 {0 }( t* V8 ]
9.2 规范定义 1405 l# ^9 b4 c, x: i
9.2.1 名词术语 1416 L9 k# i9 Z& c: r0 }
9.2.2 指标体系 141
( o5 e, E9 }7 l# L9.3 模型设计 148# D, C9 l- [8 O6 j7 u# K
9.3.1 指导理论 148
! {7 n9 y4 y! v: t9.3.2 模型层次 148; c7 h7 Z0 Y. y" F/ _& k
9.3.3 基本原则 150
7 L$ p( I1 g+ H. k9.4 模型实施 1525 T& [8 s0 g/ b' s! }5 \
9.4.1 业界常用的模型实施过程 1524 q. y8 N- C9 Z" d" ~  i7 Q# g( X
9.4.2 OneData实施过程 154
% |1 R/ j& o! Y7 W# G: Y
' w9 u" C$ ?6 x; f
第10章 维度设计 159& Y( [0 g0 }$ N- O! S* J" @
10.1 维度设计基础 159
% T2 Z  E; f. U0 H' }10.1.1 维度的基本概念 159
' y' C2 u2 `, }2 I10.1.2 维度的基本设计方法 160
& X) F0 H2 h. L# Y) c10.1.3 维度的层次结构 162
( y; B, s9 d' U9 m+ z* y% Z3 z10.1.4 规范化和反规范化 163. q4 I& o; E/ x& B9 R
10.1.5 一致性维度和交叉探查 165
; F" v+ Z8 b4 C& ~& ?1 v2 ], F10.2 维度设计高级主题 166+ j1 _7 w! }# y( Y
10.2.1 维度整合 166
- z- S3 O" ?" K! [10.2.2 水平拆分 169
/ n5 f) D# R) l1 e  B3 p* H10.2.3 垂直拆分 170/ w' i! }( f; }! ?
10.2.4 历史归档 1713 ?; k! z( a  A/ V. @2 ^
10.3 维度变化 172
/ T9 q5 B' ^; F- p! J10.3.1 缓慢变化维 172
5 y7 I2 a* A6 X. H6 T2 c10.3.2 快照维表 174# n+ z% |$ }6 X/ o$ |' ^
10.3.3 极限存储 175# ?: p& o0 Z# G4 a' o
10.3.4 微型维度 178/ O7 M5 z! s" O, Q+ E: V
10.4 特殊维度 1805 B; l) g) P+ A  x4 G3 [
10.4.1 递归层次 1801 S; l7 a( O" L/ F  W6 ^$ Z% \
10.4.2 行为维度 184
/ a: y" l7 [  X7 m) C# [10.4.3 多值维度 185
( r( F9 d7 D! o9 w3 |* H10.4.4 多值属性 1873 B; p5 _8 F' K$ x
10.4.5 杂项维度 188
5 c, J: G  a2 o9 B# j
" Y4 D, d( @  |4 o5 |: o
第11章 事实表设计 190$ Z9 ~+ l% L& p, N1 N7 T
11.1 事实表基础 190
2 y) c& }: o6 o8 X/ |7 Y8 Y/ M11.1.1 事实表特性 190, X6 H. [9 a+ M9 b  T9 M8 V
11.1.2 事实表设计原则 191
) D; U3 j- r  \* ~11.1.3 事实表设计方法 193, K9 @, H6 j2 o& ?& }8 J( w$ y2 l
11.2 事务事实表 196
6 b4 T" P, T, h  }$ u! x11.2.1 设计过程 196
' I' b4 W- `$ L/ L11.2.2 单事务事实表 200
* n  ?2 A% O( H' J$ V5 e/ E11.2.3 多事务事实表 202& K, I: l. E) h- u$ f, s, P! U
11.2.4 两种事实表对比 206# L1 t* p7 y( `* H: R! d8 e
11.2.5 父子事实的处理方式 208. S) C6 f- }. J- p9 \
11.2.6 事实的设计准则 209
% @# g1 `% z& l. N11.3 周期快照事实表 210
" s2 o2 G7 Y) m4 i8 I- s* V1 j6 n11.3.1 特性 211. Y5 J& N/ }% z- y1 I- r% O
11.3.2 实例 2128 s& }. q, m; Y1 Z8 ]5 ]$ C0 v- f* }
11.3.3 注意事项 217
8 O! H$ a1 H, t; @1 s) k11.4 累积快照事实表 218
6 \9 O  A3 u5 ^2 k6 ]9 i11.4.1 设计过程 218! q/ L1 P: F( u! e
11.4.2 特点 221
5 C4 M8 Q/ J) K) V8 l11.4.3 特殊处理 223, [$ W  P/ o2 N: d0 f/ O( y! ]  B, P, J
11.4.4 物理实现 225
( ?; @6 ^% [; d1 g8 T11.5 三种事实表的比较 227
6 o2 N1 y" M% W8 v+ r! q0 n11.6 无事实的事实表 228( t) ?5 ~9 i: a& D4 n/ x4 q' X, o
11.7 聚集型事实表 228
& i) K% G7 F8 _# _4 E* @3 m11.7.1 聚集的基本原则 229
6 c, o& W8 U2 ?+ h' O7 e! x: W" n. j0 h11.7.2 聚集的基本步骤 229
5 [& o# Z6 G, K$ e- v3 j, d11.7.3 阿里公共汇总层 230
9 F' H( F6 t1 H3 A* K11.7.4 聚集补充说明 234

4 s4 D7 Y) G5 J1 ~& i3 A# _' H) B$ x, I: s
第3篇 数据管理篇
5 }1 C  W# p7 K1 M7 l
' T' }. k1 P2 j' |" x
第12章 元数据 236
2 W* U) S  H9 x! u! |& R% R* [12.1 元数据概述 236
8 N0 L$ O7 K/ g. c7 s12.1.1 元数据定义 236; u, g5 S% r- m8 A) N+ U
12.1.2 元数据价值 237! l8 B( ~( b! Q5 d
12.1.3 统一元数据体系建设 2383 m( F7 `5 x2 C3 a9 Y0 v
12.2 元数据应用 239& E6 A4 {4 b$ s1 \0 B; ]. e3 E
12.2.1 Data Profile 239
. K: S3 N# B1 O12.2.2 元数据门户 2410 y2 B6 }7 v) H0 G% o
12.2.3 应用链路分析 241
( P" Z. r! I. K8 f* K# l  {12.2.4 数据建模 242
7 F4 Y$ L7 d2 B; O5 t+ w( O12.2.5 驱动ETL开发 243
- |" @2 D! k+ {$ Z

% O1 f7 i8 Z7 \# ]. P第13章 计算管理 245
3 D/ t. e3 t; y; \$ [1 P$ @& D13.1 系统优化 2452 o" f+ e$ N4 ]+ a# V8 C* g
13.1.1 HBO 2467 I0 q: H# O5 i/ |0 L0 ^4 B
13.1.2 CBO 249
/ s8 e1 I) w; w( Q13.2 任务优化 256" E3 p6 m: s* x/ `. b- o7 V4 v
13.2.1 Map倾斜 257
1 U9 S' S4 n0 N) e: s13.2.2 Join倾斜 261
1 K4 \1 s/ o- E% a13.2.3 Reduce倾斜 269
, ]3 ?# @" k( d4 Y
/ m4 V% L1 h+ z7 @) ~2 d- A第14章 存储和成本管理 275& W* o6 n9 h3 h5 n; o
14.1 数据压缩 275* L; }) P$ Q7 m* [
14.2 数据重分布 276
# v$ j3 f' k$ N14.3 存储治理项优化 277: X" Q# J1 h- D5 G+ }- k4 k4 Y5 z
14.4 生命周期管理 278; f& T8 z6 h$ e% R# b" n, v" |4 X
14.4.1 生命周期管理策略 2785 k7 l% T* T, z* `' D1 C
14.4.2 通用的生命周期管理矩阵 2803 _) C9 n: B9 z& U
14.5 数据成本计量 2835 `8 p0 M7 p4 Q+ W
14.6 数据使用计费 284
1 X' T4 \% U) N" f2 C

- P) u9 K/ P# g9 p# Z) Z! c第15章 数据质量 285
. r' [  D0 i7 k* R3 l15.1 数据质量保障原则 285  z+ ^: ^8 l: M! y1 `
15.2 数据质量方法概述 287
# n/ l* {! w$ F% A15.2.1 消费场景知晓 289; y( z' _- ?  A
15.2.2 数据加工过程卡点校验 292: u1 F. ]& A9 f9 |; u6 u
15.2.3 风险点监控 2959 k' F% N  Y' {  f- |1 I& a
15.2.4 质量衡量 299
1 a8 f$ i1 a/ J( D% g' B, W
" ^  ~/ |0 |9 e6 [, g
第4篇 数据应用篇

& k0 p& }4 K7 Z. i( q2 T
. @. [9 x$ M7 w6 S+ P; c% E9 ?9 a. u第16章 数据应用 304
% p1 u( k1 T, q/ ?. L, V; P16.1 生意参谋 3057 f, [3 s% Y4 U9 @) V
16.1.1 背景概述 305
+ b; p/ Z& ]$ H* I2 V16.1.2 功能架构与技术能力 307
# C" i" @; ?6 J7 c) v16.1.3 商家应用实践 310
9 u* A# b7 f. m( y( g7 I" q16.2 对内数据产品平台 313
) e6 c5 K1 e1 T( N16.2.1 定位 313
( G$ p5 @7 c! J. x3 w16.2.2 产品建设历程 314
( @" j/ P4 n& b% f" m16.2.3 整体架构介绍 317
: \$ _4 }7 ~6 Z6 \: h# ~* g附录A 本书插图索引 320

( v/ K  W$ @7 N7 C+ V; q
% y" K/ \% _' q3 Y4 [( O
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回答|共 5 个

catch

发表于 2022-8-22 16:23:48 | 显示全部楼层

:lol:lol:lol:lol
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luy

发表于 2022-8-23 20:21:57 | 显示全部楼层

好书,值得下载,多谢大佬分享!!!
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Zhangsan123

发表于 2022-8-23 21:12:52 | 显示全部楼层

好书多学习曲䫙 工。、同栽
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wsh900221

发表于 2022-8-30 07:50:47 | 显示全部楼层

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java7417

发表于 2022-9-20 02:21:50 | 显示全部楼层

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