《大數(shù)據(jù)架構(gòu)商業(yè)之路 從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案》讀書筆記思維導(dǎo)圖

PPT書籍導(dǎo)讀最新版本讀書筆記模板《大數(shù)據(jù)架構(gòu)商業(yè)之路從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案》最新版讀書筆記，下載可以直接修改數(shù)據(jù)第章技術(shù)模型系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需求簡介效果心得參考資料業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)方案選型信息搜索理念存儲(chǔ)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01推薦序一第1章抉擇第3章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)推薦序二第2章數(shù)據(jù)收集第4章數(shù)據(jù)處理目錄030502040607第5章信息檢索第7章效能評(píng)估第9章商品太多啦！需要搜索引擎第6章數(shù)據(jù)挖掘第8章大數(shù)據(jù)技術(shù)全景第10章能否更主動(dòng)？還需要推薦引擎目錄0901108010012013第11章這樣做的效果如何第13章支持更高效的運(yùn)營第12章這個(gè)搜索有點(diǎn)遜后記目錄015014016內(nèi)容摘要為了達(dá)到深入淺出、通俗易懂的效果，本書的第一大部分概述了大數(shù)據(jù)的主要技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、處理，還有架構(gòu)設(shè)計(jì)的基本理念，以及常用的消息和緩存機(jī)制。這一部分你會(huì)發(fā)現(xiàn)關(guān)于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的簡介。對(duì)于數(shù)據(jù)處理的高級(jí)技術(shù)，本書著墨不少，但不乏對(duì)于信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘課題的探討。例如站內(nèi)搜索引擎、推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)、聚類、分類和線性回歸等。由于商業(yè)需求尤其看重實(shí)際產(chǎn)出，因此第一部分的最后還會(huì)分析常見的效果和性能評(píng)估。相信這部分對(duì)于構(gòu)建讀者的大數(shù)據(jù)知識(shí)體系會(huì)很有幫助。在每一章的最后，我們還會(huì)給出重要的參考圖書，以便于讀者繼續(xù)深入學(xué)習(xí)。推薦序一相似度或相關(guān)性的衡量就是依據(jù)一定的模型，預(yù)測兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相似程度，這里主要是注重文本的相似性。推薦序二常見的模型有布爾模型、基于偏序的布爾模型、向量空間模型、概率模型和語言模型，等等。第1章抉擇網(wǎng)頁獲取的策略分為幾個(gè)大類：深度優(yōu)先、寬度優(yōu)先和最佳優(yōu)先三種HBase不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，它是一個(gè)適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，最大的特點(diǎn)是基于列而不是基于行的模式進(jìn)行存儲(chǔ)。第2章數(shù)據(jù)收集HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，而MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。2.1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集2.2內(nèi)部數(shù)據(jù)收集2.3本章心得2.4參考資料第2章數(shù)據(jù)收集2.1.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲2.1.3Heritrix簡介2.1.2ApacheNutch簡介2.1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集2.2.2FacebookScrib...2.2.1ApacheFlume簡介2.2內(nèi)部數(shù)據(jù)收集第3章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下面即將介紹兩個(gè)比較著名的開源系統(tǒng)——ApacheNutch和Heritrix，它們能幫助人們快速設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自己的網(wǎng)絡(luò)爬蟲。3.1持久化存儲(chǔ)3.2非持久化存儲(chǔ)3.3本章心得3.4參考資料第3章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)3.1.1Hadoop和HDFS3.1.3MongoDB3.1.2HBase簡介3.1持久化存儲(chǔ)3.2.1緩存和散列3.2.3Redis簡介3.2.2Memcached和Berk...3.2非持久化存儲(chǔ)第4章數(shù)據(jù)處理主要組成部分為爬蟲（Crawler）、索引器（Indexer）和查詢器（Searcher）分布式文件系統(tǒng)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和對(duì)應(yīng)的分布式非關(guān)系型（非結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)HBase，以及另一個(gè)非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫MongoDB。4.1離線批量處理4.2提升及時(shí)性：消息機(jī)制4.3在線實(shí)時(shí)處理4.4本章心得4.5參考資料12345第4章數(shù)據(jù)處理4.1.1Hadoop的MapRedu...4.1.2Spark簡介4.1.3Hive簡介4.1.4Pig、Impala和Spa...4.1離線批量處理4.2.2Kafka簡介4.2.1ActiveMQ簡介4.2提升及時(shí)性：消息機(jī)制4.3.2SparkStreamin...4.3.1Storm簡介4.3在線實(shí)時(shí)處理第5章信息檢索Flume（/）是一個(gè)分布式、可靠和高可用的海量數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)數(shù)據(jù)文件主要包括三類，分別是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫（WebDatabase）、分段（Segment）和索引（Index）擴(kuò)建倉庫、增加協(xié)同部門和多倉備貨。5.1基本理念5.2相關(guān)性5.3及時(shí)性5.4與數(shù)據(jù)庫查詢的對(duì)比5.5搜索引擎5.6推薦系統(tǒng)010302040506第5章信息檢索5.7在線廣告5.9參考資料5.8本章心得第5章信息檢索5.2.1布爾模型5.2.2基于排序的布爾模型5.2.3向量空間模型5.2.4語言模型5.2相關(guān)性5.5.1Web搜索中的鏈接分析5.5.2電子商務(wù)中的商品排序5.5.3多因素和基于學(xué)習(xí)的排序5.5.4系統(tǒng)框架5.5搜索引擎5.5.5Lucene簡介5.5.7Elasticsearch簡...5.5.6Solr簡介5.5搜索引擎5.6.1推薦的核心要素5.6.2推薦系統(tǒng)的分類5.6.3混合模型5.6.4系統(tǒng)架構(gòu)5.6.5Mahout123455.6推薦系統(tǒng)5.7.1在線廣告的類型5.7.2廣告投放機(jī)制5.7.3廣告的拍賣機(jī)制5.7.4廣告系統(tǒng)架構(gòu)5.7在線廣告第6章數(shù)據(jù)挖掘但是具體使用方式不會(huì)雷同，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集合、不同的應(yīng)用場景和不同的進(jìn)階難度，提供了反復(fù)溫習(xí)和加深印象的機(jī)會(huì)。6.1基本理念6.2數(shù)據(jù)的表示和預(yù)處理6.3機(jī)器學(xué)習(xí)算法6.4挖掘工具6.5本章心得6.6參考資料010302040506第6章數(shù)據(jù)挖掘6.2.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理6.2.1數(shù)據(jù)的表示6.2數(shù)據(jù)的表示和預(yù)處理6.3.1監(jiān)督學(xué)習(xí)——分類6.3.3非監(jiān)督學(xué)習(xí)——聚類6.3.2監(jiān)督學(xué)習(xí)——回歸6.3機(jī)器學(xué)習(xí)算法6.4.2R簡介6.4.1Mahout簡介6.4挖掘工具第7章效能評(píng)估對(duì)于數(shù)據(jù)處理的高級(jí)技術(shù)，本書著墨不少，但不乏對(duì)于信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘課題的探討。7.1效果評(píng)估7.2性能評(píng)估7.3本章心得7.4參考資料第7章效能評(píng)估7.1.2非離線的評(píng)估7.1.1離線評(píng)估7.1效果評(píng)估7.2.1計(jì)算復(fù)雜度7.2.3JMeter工具7.2.2應(yīng)用系統(tǒng)性能7.2性能評(píng)估第8章大數(shù)據(jù)技術(shù)全景這本書讀完感慨良多，本書出版時(shí)間很早了，很多概念什么的以前都沒聽說過，畢業(yè)這些年，自己都去干啥了，以前聽到大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，自己就感到恐懼，因?yàn)槲粗钥謶?。?章商品太多啦！需要搜索引擎本書提供了很多指導(dǎo)，后面的實(shí)踐就必須靠自己了。9.1業(yè)務(wù)需求9.3實(shí)現(xiàn)方案9.2產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)選型第9章商品太多啦！需要搜索引擎9.3.1數(shù)據(jù)定義和配置9.3.3DIH配置9.3.2集群搭建9.3實(shí)現(xiàn)方案第10章能否更主動(dòng)？還需要推薦引擎雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，但業(yè)界發(fā)現(xiàn)與之相關(guān)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā)仍舊十分困難，技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)的結(jié)合度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。10.1業(yè)務(wù)需求10.3實(shí)現(xiàn)方案10.2產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)選型第10章能否更主動(dòng)？還需要推薦引擎10.3.1基于內(nèi)容特征的衡量10.3.3提供在線服務(wù)10.3.2基于行為特征的衡量10.3實(shí)現(xiàn)方案第11章這樣做的效果如何讀完《大數(shù)據(jù)架構(gòu)商業(yè)之路：從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案》20時(shí)，獲益良多，目前看過寫得最好國內(nèi)技術(shù)書，清晰易讀有趣味又深刻，許多書刊的數(shù)學(xué)模型寫得復(fù)雜又不給解釋，在這里沒有這個(gè)缺點(diǎn)，每個(gè)公式復(fù)雜的部分作者都通過比喻很接地氣解釋得很清楚，90%以上的數(shù)學(xué)都看得懂，除了數(shù)學(xué)知識(shí)本身還有另一個(gè)特色，通過電商實(shí)際案例介紹大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)如何運(yùn)用在業(yè)務(wù)上，非常棒，學(xué)習(xí)了許多新知識(shí)。11.1業(yè)務(wù)需求11.3實(shí)現(xiàn)方案11.2產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)選型第11章這樣做的效果如何11.3.1行為數(shù)據(jù)的定義和記錄11.3.2Flume和HDFS的集成11.3.3通過Hive進(jìn)行分析11.3.4Kafka和Storm的集...11.3實(shí)現(xiàn)方案第12章這個(gè)搜索有點(diǎn)遜看了一點(diǎn)點(diǎn)電子書，然后發(fā)現(xiàn)這效率不行，果斷買了紙質(zhì)書來看，花了整整4天時(shí)間，終于翻完了，認(rèn)識(shí)了很多耳熟的技術(shù)用語，對(duì)于書中的算法公式類的知識(shí)，大概過了一遍，很難形成記憶...后面的章節(jié)——根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)選型寫得很贊，果然聯(lián)系案例講解更容易理解，分析為什么選擇這個(gè)技術(shù)，各個(gè)技術(shù)的優(yōu)劣點(diǎn)等等，值得翻閱多遍的好書，如果感興趣，里面還羅列了不少專業(yè)的書籍，贊[愛心]。12.1業(yè)務(wù)需求：還要搜得更多12.2“還要搜得更多”：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技...12.3“還要搜得更多”的方案實(shí)現(xiàn)12.4業(yè)務(wù)需求：還要搜得更準(zhǔn)12.5“還要搜得更準(zhǔn)”：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技...12.6“還要搜得更準(zhǔn)”的方案實(shí)現(xiàn)010302040506第12章這個(gè)搜索有點(diǎn)遜12.7業(yè)務(wù)需求：還要更快12.8還要“變”得更快：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技...12.9還要“搜”得更快：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技...12.10業(yè)務(wù)需求：給點(diǎn)提示吧12.11給點(diǎn)提示吧：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)選...12345第12章這個(gè)搜索有點(diǎn)遜12.3.2HBase和Solr的集成12.3.1HBase的部署12.3“還要搜得更多”的方案實(shí)現(xiàn)12.5.2提升搜索排序的整體效果12.5.1提升搜索排序的相關(guān)性12.5“還要搜得更準(zhǔn)”：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技...第13章支持更高效的運(yùn)營但是如果要細(xì)細(xì)的去了解的話，還得花時(shí)間去閱讀相關(guān)知識(shí)書籍。13.1業(yè)務(wù)需求：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的CRM13.2互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的CRM：產(chǎn)品設(shè)計(jì)和...13.3業(yè)務(wù)需求：抓住搗蛋鬼13.4抓