打印栈中大数据技术栈,打印的是地址,寻求帮助

如果邮件中的内容不能正常显示,请
全国各地“抢人”大战“烽烟四起”,北京当然也不示弱。一夜之间,“月薪7万可落户北京”的消息刷爆了技术人的朋友圈。
对于工程师来说,确定性的输入和输出是最容易解决的问题。那么,如何来指导自己的职业发展进行打怪升级呢?
不管是开发、测试、运维,每个技术人员心里多多少少都有一个成为技术大牛的梦,毕竟“梦想总是要有的,万一实现了呢”?
近几年,微服务技术得以迅猛普及,而以Spring Cloud、Dubbo为代表较为成熟的微服务开发框架,占据着市场的主流地位,它们甚至一度成为微服务的代名词。
随着企业服务窗口的不断增加,业务中断对很多企业意味着毁灭性的灾难,因此,跨多个数据中心的应用部署成为了当下最热门的话题之一。
更多精彩内容,尽在51CTO技术栈微信公众号
51CTO技术栈专注于IT技术领域,汇聚顶级技术大咖为您分享开发架构、系统运维、大数据、人工智能等一线技术解析和实践案例等深度干货文章,愿我们一起悦享技术,成就CTO梦想!

是一本大数据深度学习书籍,书本全名叫做大数据架构详解:从数据获取到深度学习,由华为大数据服务首席规划师朱洁和罗华霖两人共同编著。本书内容丰富翔实,主要围绕着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。作者详细介绍了数据获取(探针、爬虫、日志采集等)、流处理(流式数据处理引擎、storm、spark streaming等)、批处理、机器学习(bsp并行计算模型、人工智能、机器学习等)、技术存储(存储硬件、存储指标、raid技术)等各种技术,从而帮助读者更好的了解大数据,欢迎免费下载阅读。


《大数据架构详解》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*新产品,以及学术界*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、机器学习等相结合。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。主要分为三部分。

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的技术。

第4章:介绍数据获取涉及的探针、爬虫、日志采集、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。


第一部分 大数据的本质
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.2 实时性挑战 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM(运维质量管理) 9
3.1.2 CSE(客户体验提升) 9
第4章 数据获取 14
4.2 数据获取组件 14
4.3.2 探针的关键能力 16
4.5.2 其他日志收集组件 47
4.6 数据分发中间件 47
4.6.1 数据分发中间件的作用 47
5.3 流的应用场景 84
5.4 业界两种典型的流引擎 85
5.6 实时结合机器学习 110
第6章 交互式分析 117
6.1 交互式分析的概念 117
6.4.1 数据仓库的概念 167
6.4.3 大数据场景下的同与不同 168
第7章 批处理技术 172
7.1 批处理技术的概念 172
7.3.4 性能差的主要原因 177
7.6 批处理关键技术 227
第8章 机器学习和数据挖掘 230
8.1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230
8.2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231
8.4 机器学习&数据挖掘应用案例 235
8.4.1 尿布和啤酒的故事 235
8.4.2 决策树用于电信领域故障快速定位 236
8.6.2 机器学习的背景 241
8.6.5 需要有多少个特征 245
8.6.6 深度学习的基本思想 246
8.6.7 浅层学习和深度学习 246
8.6.8 深度学习与神经网络 247
8.6.9 深度学习的训练过程 248
8.6.12 深度学习小结与展望 256
9.1 资源管理的基本概念 258
9.1.1 资源调度的目标和价值 258
9.1.2 资源调度的使用限制及难点 258
9.3.2 几种调度算法分析 263
9.4 数据中心统一资源调度 271
9.6 基于应用描述的智能调度 287
10.1 分久必合,合久必分 306
10.2.1 机械硬盘的工作原理 306
11.3.1 大数据云服务的两种模式 348
第12章 大数据技术开发文化 356
12.2.2 对应用程序发布的影响 357
12.3 速度远比你想的重要 359

1、下载并解压,得出pdf文件

2、如果打不开本文件,请务必下载

3、安装后,在打开解压得出的pdf文件

我要回帖

更多关于 栈略数据 的文章

 

随机推荐