离线和实时大数据开发实战 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

大数据技术丛书
离线和实时大数据开发实战
朱松岭　著
ISBN：978-7-111-59678-3
本书纸版由机械工业出版社于2018年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制作与发行。
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目录
前言
第一篇　数据大图和数据平台大图
第1章　数据大图
1.1　数据流程
1.2　数据技术
1.3　数据相关从业者和角色
1.4　本章小结
第2章　数据平台大图
2.1　离线数据平台的架构、技术和设计
2.2　实时数据平台的架构、技术和设计
2.3　数据管理
2.4　本章小结
第二篇　离线数据开发：大数据开发的主战场
第3章　Hadoop原理实践
3.1　开启大数据时代的Hadoop
3.2　HDFS和MapReduce优缺点分析
3.3　HDFS和MapReduce基本架构
3.4　MapReduce内部原理实践
3.5　本章小结
第4章　Hive原理实践
4.1　离线大数据处理的主要技术：Hive
4.2　Hive　SQL
4.3　Hive　SQL执行原理图解
4.4　Hive函数
4.5　其他SQL　on　Hadoop技术
4.6　本章小结
第5章　Hive优化实践
5.1　离线数据处理的主要挑战：数据倾斜
5.2　Hive优化
5.3　join无关的优化
5.4　大表join小表优化
5.5　大表join大表优化
5.6　本章小结
第6章　维度建模技术实践
6.1　大数据建模的主要技术：维度建模
6.2　维度表设计
6.3　深入事实表
6.4　大数据的维度建模实践
6.5　本章小结
第7章　Hadoop数据仓库开发实战
7.1　业务需求
7.2　Hadoop数据仓库架构设计
7.3　Hadoop数据仓库规范设计
7.4　FutureRetailer数据仓库构建实践
7.5　数据平台新架构——数据湖
7.6　本章小结
第三篇　实时数据开发：大数据开发的未来
第8章　Storm流计算开发
8.1　流计算技术的鼻祖：Storm技术
8.2　Storm实时开发示例
8.3　Storm高级原语Trident
8.4　Storm关键技术
8.5　本章小结
第9章　Spark　Streaming流计算开发
9.1　Spark生态和核心概念
9.2　Spark生态的流计算技术：Spark　Streaming
9.3　Spark　Streaming的实时开发示例
9.4　Spark　Streaming调优实践
9.5　Spark　Streaming关键技术
9.6　本章小结
第10章　Flink流计算开发
10.1　流计算技术新贵：Flink
10.2　Flink　API
10.3　Flink实时开发示例
10.4　Flink关键技术详解
10.5　本章小结
第11章　Beam技术
11.1　意图一统流计算的Beam
11.2　Beam技术核心：Beam　Model
11.3　Beam　SDK
11.4　Beam窗口详解
11.5　本章小结
第12章　Stream　SQL实时开发实战
12.1　流计算SQL原理和架构
12.2　流计算SQL：未来主要的实时开发技术
12.3　Stream　SQL
12.4　Stream　SQL的实时开发实战
12.5　撤回机制
12.6　本章小结
参考文献
前言
为什么要写这本书
念念不忘，终有回响。
撰写一本数据开发相关书的念头始于笔者学习数据知识的早期，当时笔者遍寻市面上所有的数据书籍，却没有发现一本系统化且从项目实践角度突出重点的数据开发书籍。
笔者非常理解某领域初学者的苦衷，对于他们来说，最重要的不是具体的API、安装教程等，而是先找到该领域的知识图谱，有了它，就可按图索骥，有针对性地去学。
对于大数据技术来说，上述需求更甚。一方面，由于社区、商业甚至个人原因，大数据的技术可以说是五花八门、琳琅满目，初学者非常容易不知所措，不知从哪里下手。另一方面，从理论上来说，互联网上几乎可以查到所有的大数据技术，比如在百度上搜索、问知乎，但这些都是碎片化的知识，不成体系，初学者需要先建立自己的大数据知识架构，再进一步深入。
本书正是基于这样的初衷撰写的，旨在帮助和加快初学者建立大数据开发领域知识图谱的过程，带领初学者更快地了解这片领域，而无须花更长的时间自己去摸索。
当然，未来是DT（Data Technology）时代，随着人工智能、大数据、云计算的崛起，未来数据将起到关键的作用，数据将成为如同水、电、煤一样的基础设施。但是，实际上目前数据的价值还远远没有得到充分的挖掘，如医疗数据、生物基因数据、交通物流数据、零售数据等。所以笔者非常希望本书能够对各个业务领域的业务分析人员、分析师、算法工程师等有所帮助，让他们更快地熟悉和掌握数据的加工处理知识与技巧，从而能够更好、更快地分析、挖掘和应用数据，让数据产生更多、更大的价值。
通过阅读本书，读者能建立自己的大数据开发知识体系和图谱，掌握数据开发的各种技术（包括有关概念、原理、架构以及实际的开发和优化技巧等），并能对实际项目中的数据开发提供指导和参考。
大数据技术日新月异，由于篇幅和时间限制，书中仅讲述了当前主要和主流的数据相关技术，如果读者对大数据开发有兴趣，本书将是首选的入门读物。
本书特色
本书从实际项目实践出发，专注、完整、系统化地讲述数据开发技术，此处的数据开发技术包括离线数据处理技术、实时数据处理技术、数据开发优化、大数据建模、数据分层体系建设等。
我们处于一个信息过度的时代，互联网涵盖了人类有史以来的所有知识，浩如烟海。对大数据开发技术来说，更是如此。那么，大数据相关人员如何吸收、消化、应用和扩展自己的技术知识？如何把握相关的大数据技术深度和广度？深入到何种程 ............

书籍插图：

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