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卢亿雷:Hadoop在广告监测技术的实践

该文档来自于Admaster技术副总裁卢亿雷,在2014中国大数据技术大会大数据技术分论坛的演讲“Hadoop在广告监测技术的实践”。
2014-12-18 上传大小:2.14MB
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评论 共7条

zkyy66 十分受用,感谢分享谢谢了
2017-09-07
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qq_15577035 技术大牛的文章,不错值得学习
2015-04-22
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cn19377913 资源不错,值得学习。谢谢分享
2015-02-07
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acmilansunkai 资料不错,对hoodloop不是很懂。
2015-02-05
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iamlipeng 非常好的hadoop讲演资料。
2015-01-11
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shao373157995 值得学习 非常不错
2014-12-29
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rebeccaever 非常不错的实践!
2014-12-24
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本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库,将传统数据仓库建模与SQL开发的简单性与大数据技术相结合,快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。 本书内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据,使用HIVE进行数据转换和装载处理,使用Oozie调度作业周期性执行,使用Impala进行快速联机数据分析,使用Hue将数据可视化,以及数据仓库中的渐变维(SCD)、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。 本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员,也适合高等院校和培训机构相关专业的师生教学参考。

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全书共有12章,从Hadoop起源开始,介绍了Hadoop的安装和配置,并对Hadoop的组件分别进行了介绍,包括HDFS分布式存储系统,MapReduce计算框架,海量数据库HBase,Hive数据仓库,Pig、ZooKeeper管理系统等知识,最后对Hadoop实时数据处理技术作了简单介绍,旨在让读者了解当前的其它的大数据处理技术。本书除了对Hadoop的理论进行说明之外,还对如何使用各组件进行了介绍,但介绍的只是基础的使用,没有涉及到底层的高级内容,所以本书只是起一个引导作用,旨在让读者了解Hadoop并能够使用Hadoop的基本功能,并不是学习Hadoop的完全手册。

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ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎,具有高可靠性,支持非常多的企业级搜索用例。Elasticsearch Hadoop作为一个完美的工具,用来连接 Elasticsearch 和 Hadoop 的生态系统。通过Kibana技术,Elasticsearch Hadoop很容易从Hadoop 生态系统中获得大数据分析的结果。本书全面介绍Elasticsearch Hadoop技术用于大数据分析以及数据可视化的方法。内容共分7章,包括Hadoop、Elasticsearch、 Marvel和 Kibana 安装;通过编写 MapReduce 作业,把Hadoop数据导入 Elasticsearch;全面分析 Elasticsearch本质,如全文本搜索分析、 查询、 筛选器和聚合;使用 Kibana创建各种可视化和交互式仪表板,并使用Storm和 Elasticsearch分类现实世界的流数据以及相关的其他主题。

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Hadoop大数据分析与挖掘实战 完整pdf扫描版

10多位技术专家结合自己10多年的经验,以电信、航空、医疗等多个行业的实战案例为主线,深入浅出地讲解了如何基于Hadoop架构技术进行大数据挖掘建模、数据分析和二次开发。 本书共16章,分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。 基础篇(第1~6章),第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用;第2章针对大数据理论知识进行基础讲解,简明扼要地对Hadoop安装、原理等做了介绍;第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容;第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容;第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台,同时重点介绍了本书使用的开源TipDM-HB大数据挖掘平台;第6章对数据挖掘的建模过程,各种挖掘建模的常用算法与原理及其在大数据挖掘算法库Mahout的实现原理进行了介绍。 实战篇(第7~14章),重点对大数据挖掘技术在法律咨询、电子商务、航空、移动通信、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述大数据时代针对大数据的分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行,对建模过程等关键环节进行了详细的分析。最后通过上机实践,加深对大数据挖掘技术以及分析流程的认识。 高级篇(第15~16章),介绍了基于Hadoop大数据开发的相关技术以及开发步骤,同时使用实例来展示这些步骤,使读者可以自己动手实践,亲自体会开发的乐趣;同时,还介绍了基于TipDM-HB大数据挖掘平台的二次开发实例,借助TipDM-HB大数据挖掘平台二次开发工具,可以更加快捷、高效地完成相关大数据应用的二次开发,降低开发难度,使读者更方便地体会到大数据分析与挖掘的强大魅力。 目录 第1章 数据挖掘基础2 第2章 Hadoop基础16 第3章 Hadoop生态系统:Hive34 第4章 Hadoop生态系统:HBase46 第5章 大数据挖掘建模平台62 第6章 挖掘建模69 第7章 法律咨询数据分析与服务推荐112 第8章 电商产品评论数据情感分析146 第9章 航空公司客户价值分析170 第10章 基站定位数据商圈分析184 第11章 互联网电影智能推荐196 第12章 家电故障备件储备预测分析204 第13章 市供水混凝投药量控制分析218 第14章 基于图像处理的车辆压双黄线检测240 第15章 基于Mahout的大数据挖掘开发254 第16章 基于TipDM-HB的数据挖掘二次开发272

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Hadoop大数据分析与挖掘实战

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》共14章,分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验,同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。

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作者: 刘军 出版社: 人民邮电出版社 出版年: 2013-9-1 页数: 289 装帧: 平装 ISBN: 9787115323248 《Hadoop大数据处理》以大数据处理系统的三大关键要素——“存储”、“计算”与“容错”为起点,深入浅出地介绍了如何使用Hadoop这一高性能分布式技术完成大数据处理任务。本书不仅包含了使用Hadoop进行大数据处理的实践性知识和示例,还以图文并茂的形式系统性地揭示了Hadoop技术族中关键组件的运行原理和优化手段,为读者进一步提升Hadoop使用技巧和运行效率提供了颇具价值的参考。《Hadoop大数据处理》共10章,涉及的主题包括大数据处理概论、基于Hadoop的大数据处理框架、MapReduce计算模式、使用HDFS存储大数据、HBase大数据库、大数据的分析处理、Hadoop环境下的数据整合、Hadoop集群的管理与维护、基于MapReduce的数据挖掘实践及面向未来的大数据处理技术。最后附有一个在Windows环境下搭建Hadoop开发及调试环境的参考手册。《Hadoop大数据处理》适合需要使用Hadoop处理大数据的程序员、架构师和产品经理作为技术参考和培训资料,也可作为高校研究生和本科生教材。

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什么是计算广告? 简单地说,它是把免费用户产品得到的资产变成钱的一种系统性手段。这些资产主要包括:数据、流量和品牌价值。 对大多数媒体和用户产品来说,品牌价值往往不容易获得,主要的资产还是数据和流量。计算广告的基本任务,就是把数据和流量规模化变现。它涉及到数据挖掘,也涉及到很多深入的算法和系统架构,是数字和计算驱动的行业。

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