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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案(全书)高清完整.pdf版下载

【更多关于《大数据》资料,加qq群:931257845领取!】 编辑推荐   作者荣获美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序力荐!   将技术与商业需求相结合,深入剖析大数据商业应用中的困惑与难题,帮助读者更好地掌握技术支撑业务高速发展的方案! 内容简介   目前大数据技术已经日趋成熟,但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难,技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案,要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。 京东购买链接:https://item.jd.com/11915193.html
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bright_shark 不錯的資源,給樓主訂單
2018-08-24
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pengyiping 太赞了,非常好
2018-08-07
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weixin_39437377 okay! can read
2018-07-25
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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.pdf(中文高清版)

目前大数据技术已经日趋成熟,但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难,技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案,要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 - 第二部分,需要下载两个部分,解压合并

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 - 第二部分,需要下载两个部分,解压合并 作者: [中] 黄申 出版社: 机械工业出版社 出版年: 2016-5-9 页数: 299 定价: 69.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787111535287

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.part1

本书的第一大部分概述了大数据的主要技术,包括大数据的获取、存储、处理,还有架构设计的基本理念,以及常用的消息和缓存机制。这一部分你会发现关于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的简介。 第二大部分从业务需求的描述入手,然后进行需求分析,根据需求的特点,对第一部分所涉及的备选技术进行筛选,最后是技术方案和架构的确认。

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让大数据学会赚钱——《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》
《大数据架构商业之路 从业务需求到技术方案》阅读笔记
大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案。完整版,虽无书签,但不影响阅读。值得推荐!

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案(part2)

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05.part2.rar

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我的大数据之路(一)
大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05pdf

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05,高清pdf书籍

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 - 第一部分,需要下载两个部分,解压合并

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 - 第一部分,需要下载两个部分,解压合并 作者: [中] 黄申 出版社: 机械工业出版社 出版年: 2016-5-9 页数: 299 定价: 69.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787111535287

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大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战.黄申(带详细书签).pdf

书中通过介绍一个虚拟的互联网创业案例,逐步展开介绍各个阶段可能遇到的业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是技术难度。为了达到深入浅出,通俗易懂的效果,每个小章节一般是从业务需求的描述入手,然后进行需求分析,根据需求的特点,对备选技术方案进行科普、概述和探讨,最后是技术方案确定和结论。可能后面还会附上几道开放的思考题,加强和读者的互动。 引子 1 第一篇 支持高效的运营 3 第1章 方案设计和技术选型:分类 5 1.1 分类的基本概念 6 1.2 分类任务的处理流程 7 1.3 算法:朴素贝叶斯和K最近邻 8 1.3.1 朴素贝叶斯 8 1.3.2 K最近邻 9 1.4 分类效果评估 10 1.5 相关软件:R和Mahout 12 1.5.1 R简介 12 1.5.2 Mahout简介 13 1.5.3 Hadoop简介 14 1.6 案例实践 17 1.6.1 实验环境设置 17 1.6.2 中文分词 18 1.6.3 使用R进行朴素贝叶斯分类 22 1.6.4 使用R进行K最近邻分类 37 1.6.5 单机环境使用Mahout运行朴素贝叶斯分类 39 1.6.6 多机环境使用Mahout运行朴素贝叶斯分类 47 1.7 更多的思考 58 第2章 方案设计和技术选型:聚类 60 2.1 聚类的基本概念 60 2.2 算法:K均值和层次型聚类 61 2.2.1 K均值聚类 61 2.2.2 层次型聚类 62 2.3 聚类的效果评估 64 2.4 案例实践 66 2.4.1 使用R进行K均值聚类 66 2.4.2 使用Mahout进行K均值聚类 69 第3章 方案设计和技术选型:因变量连续的回归分析 74 3.1 线性回归的基本概念 74 3.2 案例实践 76 3.2.1 实验环境设置 76 3.2.2 R中数据的标准化 78 3.2.3 使用R的线性回归分析 81 第二篇 为顾客发现喜欢的商品:基础篇 91 第4章 方案设计和技术选型:搜索 94 4.1 搜索引擎的基本概念 94 4.1.1 相关性 95 4.1.2 及时性 97 4.2 搜索引擎的评估 100 4.3 为什么不是数据库 103 4.4 系统框架 104 4.4.1 离线预处理 104 4.4.2 在线查询 107 4.5 常见的搜索引擎实现 108 4.5.1 Lucene简介 108 4.5.2 Solr简介 113 4.5.3 Elasticsearch简介 120 4.6 案例实践 123 4.6.1 实验环境设置 123 4.6.2 基于Solr的实现 123 4.6.3 基于Elasticsearch的实现 154 4.6.4 统一的搜索API 175 第三篇 为顾客发现喜欢的商品:高级篇 193 第5章 方案设计和技术选型:NoSQL和搜索的整合 195 5.1 问题分析 195 5.2 HBase简介 196 5.3 结合HBase和搜索引擎 203 5.4 案例实践 204 5.4.1 实验环境设置 204 5.4.2 HBase的部署 205 5.4.3 HBase和搜索引擎的集成 211 第6章 方案设计和技术选型:查询分类和搜索的整合 219 6.1 问题分析 219 6.2 结合分类器和搜索引擎 219 6.3 案例实践 225 6.3.1 实验环境设置 225 6.3.2 构建查询分类器 226 6.3.3 定制化的搜索排序 229 6.3.4 整合查询分类和定制化排序 236 第7章 方案设计和技术选型:个性化搜索 245 7.1 问题分析 245 7.2 结合用户画像和搜索引擎 245 7.3 案例实践 249 7.3.1 用户画像的读取 250 7.3.2 个性化搜索引擎 253 7.3.3 结果对比 260 第8章 方案设计和技术选型:搜索分片 267 8.1 问题分析 267 8.2 利用搜索的分片机制 269 8.3 案例实践 271 8.3.1 Solr路由的实现 271 8.3.2 Elasticsearch路由的实现 278 第9章 方案设计和技术选型:搜索提示 283 9.1 问题分析 283 9.2 案例实践:基础方案 284 9.2.1 Solr搜索建议和拼写纠错的实现 284 9.2.2 Elasticsearch搜索建议和拼写纠错的实现 286 9.3 改进方案 291 9.4 案例实践:改进方案 294 第10章 方案设计和技术选型:推荐 303 10.1 推荐系统的基本概念 305 10.2 推荐的核心要素 306 10.2.1 系统角色 306 10.2.2 相似度 307 10.2.3 相似度传播框架 307 10.3 推荐系统的分类 307 10.4 混合模型 311 10.5 系统架构 312 10.6 Mahout中的推荐算法 313 10.7 电商常见的推荐系统方案 314 10.7.1 电商常见的推荐系统方案 314 10.7.2 相似度的计算 317 10.7.3 协同过滤 319 10.7.4 结果的查询 320 10.8 案例实践 321 10.8.1 基于内容特征的推荐 321 10.8.2 基于行为特征的推荐 341 第四篇 获取数据,跟踪效果 367 第11章 方案设计和技术选型:行为跟踪 369 11.1 基本概念 370 11.1.1 网站的核心框架 370 11.1.2 行为数据的类型 371 11.1.3 行为数据的模式 372 11.1.4 设计理念 374 11.2 使用谷歌分析 375 11.3 自行设计之Flume、HDFS和Hive的整合 378 11.3.1 数据的收集——Flume简介 378 11.3.2 数据的存储——Hadoop HDFS回顾 382 11.3.3 批量数据分析——Hive简介 383 11.3.4 Flume、HDFS和Hive的整合方案 386 11.4 自行设计之Flume、Kafka和Storm的整合 386 11.4.1 实时性数据分析之Kafka简介 386 11.4.2 实时性数据分析之Storm简介 388 11.4.3 Flume、Kafka和Storm的整合方案 390 11.5 案例实践 391 11.5.1 数据模式的设计 392 11.5.2 实验环境设置 392 11.5.3 谷歌分析实战 394 11.5.4 自主设计实战之Flume、HDFS和Hive的整合 401 11.5.5 自主设计实战之Flume、Kafka和Storm的整合 410 11.6 更多的思考 424 后记 425

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大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战

黄申,博士,毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业,师从俞勇教授。微软学者,IBMExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职,带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利,兼任《计算机工程》期刊特邀审稿专家。因其对业界的卓越贡献,2015年获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。 本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用,包括机器学习中的分类、聚类和线性回归,搜索引擎,推荐系统,用户行为跟踪,架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中,我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系统。如前所述,本书最大的特色就是,从商业需求出发演变到合理的技术方案和实现,因此根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度,我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。

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《大数据架构和算法实现之路电商系统的技术实战》PDF版电子书下载
大数据架构详解 高清完整.pdf版下载

【更多关于《Spark》资料,加qq群:931257845领取!】 清晰完整 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 1.1.3 大数据与BI 3 1.2 企业数据资产 4 1.3 大数据挑战 5 1.3.1 成本挑战 6 1.3.2 实时性挑战 6 1.3.3 安全挑战 6 1.4 小结 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 2.4 小结 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 3.1.3 MSS(市场运维支撑) 10 3.1.4 DMP(数据管理平台) 10 3.2 小结 11 第二部分 大数据技术 第4章 数据获取 14 4.1 数据分类 14 4.2 数据获取组件 14 4.3 探针 15 4.3.1 探针原理 15 4.3.2 探针的关键能力 16 4.4 网页采集 26 4.4.1 网络爬虫 26 4.4.2 简单爬虫Python代码示例 32 4.5 日志收集 33 4.5.1 Flume 33 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 4.6.2 Kafka架构和原理 47 4.7 小结 82 第5章 流处理 83 5.1 算子 83 5.2 流的概念 83 5.3 流的应用场景 84 5.3.1 金融领域 84 5.3.2 电信领域 85 5.4 业界两种典型的流引擎 85 5.4.1 Storm 85 5.4.2 Spark Streaming 89 5.4.3 融合框架 102 5.5 CEP 108 5.5.1 CEP是什么 108 5.5.2 CEP的架构 109 5.5.3 Esper 110 5.6 实时结合机器学习 110 5.6.1 Eagle的特点 111 5.6.2 Eagle概览 111 5.7 小结 116 第6章 交互式分析 117 6.1 交互式分析的概念 117 6.2 MPP DB技术 118 6.2.1 MPP的概念 118 6.2.2 典型的MPP数据库 121 6.2.3 MPP DB调优实战 131 6.2.4 MPP DB适用场景 162 6.3 SQL on Hadoop 163 6.3.1 Hive 163 6.3.2 Phoenix 165 6.3.3 Impala 166 6.4 大数据仓库 167 6.4.1 数据仓库的概念 167 6.4.2 OLTP/OLAP对比 168 6.4.3 大数据场景下的同与不同 168 6.4.4 查询引擎 169 6.4.5 存储引擎 170 6.5 小结 171 第7章 批处理技术 172 7.1 批处理技术的概念 172 7.2 MPP DB技术 172 7.3 MapReduce编程框架 173 7.3.1 MapReduce起源 173 7.3.2 MapReduce原理 173 7.3.3 Shuffle 174 7.3.4 性能差的主要原因 177 7.4 Spark架构和原理 177 7.4.1 Spark的起源和特点 177 7.4.2 Spark的核心概念 178 7.5 BSP框架 217 7.5.1 什么是BSP模型 217 7.5.2 并行模型介绍 218 7.5.3 BSP模型基本原理 220 7.5.4 BSP模型的特点 222 7.5.5 BSP模型的评价 222 7.5.6 BSP与MapReduce对比 222 7.5.7 BSP模型的实现 223 7.5.8 Apache Hama简介 223 7.6 批处理关键技术 227 7.6.1 CodeGen 227 7.6.2 CPU亲和技术 228 7.7 小结 229 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 8.3 机器学习概览 232 8.3.1 学习方式 232 8.3.2 算法类似性 233 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 8.4.3 图像识别领域 236 8.4.4 自然语言识别 238 8.5 交互式分析 239 8.6 深度学习 240 8.6.1 深度学习概述 240 8.6.2 机器学习的背景 241 8.6.3 人脑视觉机理 242 8.6.4 关于特征 244 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 8.6.10 深度学习的框架 248 8.6.11 深度学习与GPU 255 8.6.12 深度学习小结与展望 256 8.7 小结 257 第9章 资源管理 258 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 9.2 Hadoop领域的资源调度框架 259 9.2.1 YARN 259 9.2.2 Borg 260 9.2.3 Omega 262 9.2.4 本节小结 263 9.3 资源分配算法 263 9.3.1 算法的作用 263 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 9.4.1 Mesos+Marathon架构和原理 271 9.4.2 Mesos+Marathon小结 283 9.5 多租户技术 284 9.5.1 多租户概念 284 9.5.2 多租户方案 284 9.6 基于应用描述的智能调度 287 9.7 Apache Mesos架构和原理 288 9.7.1 Apache Mesos背景 288 9.7.2 Apache Mesos总体架构 288 9.7.3 Apache Mesos工作原理 290 9.7.4 Apache Mesos关键技术 295 9.7.5 Mesos与YARN比较 304 9.8 小结 305 第10章 存储是基础 306 10.1 分久必合,合久必分 306 10.2 存储硬件的发展 306 10.2.1 机械硬盘的工作原理 306 10.2.2 SSD的原理 307 10.2.3 3DXPoint 309 10.2.4 硬件发展小结 309 10.3 存储关键指标 309 10.4 RAID技术 309 10.5 存储接口 310 10.5.1 文件接口 311 10.5.2 裸设备 311 10.5.3 对象接口 312 10.5.4 块接口 316 10.5.5 融合是趋势 328 10.6 存储加速技术 328 10.6.1 数据组织技术 328 10.6.2 缓存技术 335 10.7 小结 336 第11章 大数据云化 337 11.1 云计算定义 337 11.2 应用上云 337 11.2.1 Cloud Native概念 338 11.2.2 微服务架构 338 11.2.3 Docker配合微服务架构 342 11.2.4 应用上云小结 348 11.3 大数据上云 348 11.3.1 大数据云服务的两种模式 348 11.3.2 集群模式AWSEMR 349 11.3.3 服务模式Azure Data Lake Analytics 352 11.4 小结 354 第三部分 大数据文化 第12章 大数据技术开发文化 356 12.1 开源文化 356 12.2 DevOps理念 356 12.2.1 Development和Operations的组合 357 12.2.2 对应用程序发布的影响 357 12.2.3 遇到的问题 358 12.2.4 协调人 358 12.2.5 成功的关键 359 12.3 速度远比你想的重要 359 12.4 小结 361

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案(全书).黄申.机械工业出版社.高清版

目前大数据技术已经日趋成熟,但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难,技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案,要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

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商业应用架构
大数据之路 pdf

在阿里巴巴集团内,数据人员面临的现实情况是:集团数据存储已经达到EB级别,部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条;在2016年“双11购物狂欢节”的24小时中,支付金额达到了1207亿元人民币,支付峰值高达12万笔/秒,下单峰值达17.5万笔/秒,媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。

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《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》 书签版

如何建设高效的数据模型和体系,使数据易用,避免重复建设和数 据不一致性,保证数据的规范性;如何提供高效易用的数据开发工具z 如何做好数据质量保障;如何有效管理和控制日益增长的存储和计算消 耗z 如何保证数据服务的稳定,保证其性能z 如何设计有效的数据产品 高效赋能于外部客户和内部员工……这些都给大数据系统的建设提出 了更多复杂的要求。 本书介绍的阿里巴巴大数据系统架构,就是为了满足不断变化的业 务需求,同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而 设计的。

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大数据之路--阿里大数据实践

【更多关于《大数据》资料,加qq群:931257845领取!】 阿里巴巴的大数据实践,阿里巴巴大数据系统架构,实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能

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《大数据之路》pdf

阿里巴巴大数据实践《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》pdf 最新版

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《大数据之路:大数据之路大数据实践》

阿里巴巴大数据系统架构,是为了满足不断变化的业 务需求,同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而 设计的。

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《大数据时代》PDF版电子书下载
大数据 战略·技术·实践 pdf

大数据 作者: 周宝曜,刘伟,范承工 出版社: 电子工业出版社 副标题: 战略·技术·实践 出版年: 2013-5 页数: 320 装帧: 平装 ISBN: 9787121202650 《大数据:战略·技术·实践》从实际技术解决方案出发,提出了大数据技术四层架构,即:基础设施层、管理层、分析层、应用层。在此基础上,全面剖析了当前大数据领域中的主流技术,并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。力求使读者能够通过阅读此书,全面了解当前大数据技术动态和发展趋势,并可针对自己面临的大数据问题找到可行的解决方案。《大数据:战略·技术·实践》是一本不错的技术普及读物。可作为软件开发者、数据存储处理工程师、数据分析师等工程技术人员的参考书,亦可作为高等学校相关专业课程的教材或参考书。

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大数据 技术与应用实践指南 完整版 pdf

【更多关于《数据结构》资料,加qq群:931257845领取!】 作者:赵刚 著 出版时间:2013年 出版社: 电子工业出版社 页 数 292页 大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势,大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。本书由浅入深,首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念,从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求,在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术,结合应用实践,详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略,大数据应用实践的流程和方法,并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后,对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。 本书既具有技术深度,又具有很强的可操作性,提供了一个系统性、架构性的大数据应用实践指南,纲要性地指导大数据应用实践,推动大数据技术在各个行业的广泛应用。

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Kindle电子书《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》

Kindle正版电子书《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》,只能使用Kindle、或Kindle APP阅读。

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 (大数据技术丛书)_黄申.epub

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案 (大数据技术丛书)_黄申.epub 非扫描版

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案(part1)

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.黄申.机械工业出版社2016.05

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案.pdf

大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案。包括个性化搜索以及推荐。主要是从业务方面入手,更适合有一定工作经验的。

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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案(清晰)

编辑推荐   作者荣获美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序力荐!   将技术与商业需求相结合,深入剖析大数据商业应用中的困惑与难题,帮助读者更好地掌握技术支撑业务高速发展的方案! 内容简介   目前大数据技术已经日趋成熟,但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难,技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案,要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

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