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大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案
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9.3.3 DIH配置
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2022-01-23 10:04:45
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第1章 抉择
第2章 数据收集
2.1.1 网络爬虫
2.1.2 Apache Nutch简介
2.2 内部数据收集
2.1.3 Heritrix简介
2.2.1 Apache Flume简介
2.4 参考资料
第3章 数据存储
3.1 持久化存储
3.1.2 HBase简介
3.1.3 MongoDB
3.2 非持久化存储
3.2.1 缓存和散列
3.2.2 Memcached和Berkeley DB简介
3.2.3 Redis简介
3.4 参考资料
4.1.1 Hadoop的MapReduce
4.1.2 Spark简介
4.2 提升及时性:消息机制
4.2.1 ActiveMQ简介
4.2.2 Kafka简介
4.1.3 Hive简介
4.3 在线实时处理
4.3.1 Storm简介
4.3.2 Spark Streaming简介
4.4 本章心得
第5章 信息检索
5.1 基本理念
5.2 相关性
5.2.2 基于排序的布尔模型
5.2.3 向量空间模型
5.2.4 语言模型
5.3 及时性
5.4 与数据库查询的对比
5.5 搜索引擎
5.5.1 Web搜索中的链接分析
5.5.2 电子商务中的商品排序
5.5.3 多因素和基于学习的排序
5.5.4 系统框架
5.5.5 Lucene简介
5.5.6 Solr简介
5.5.7 Elasticsearch简介
5.6 推荐系统
5.6.1 推荐的核心要素
5.6.2 推荐系统的分类
5.6.3 混合模型
5.6.4 系统架构
5.6.5 Mahout
5.7 在线广告
5.7.1 在线广告的类型
5.7.2 广告投放机制
5.7.3 广告的拍卖机制
5.8 本章心得
6.2 数据的表示和预处理
6.3 机器学习算法
6.3.1 监督学习——分类
6.3.2 监督学习——回归
6.4 挖掘工具
6.4.1 Mahout简介
6.4.2 R简介
6.5 本章心得
6.6 参考资料
第7章 效能评估
7.1.1 离线评估
7.1.2 非离线的评估
7.2 性能评估
7.2.1 计算复杂度
7.2.2 应用系统性能
7.2.3 JMeter工具
7.3 本章心得
7.4 参考资料
第8章 大数据技术全景
第9章 商品太多啦!需要搜索引擎
9.3.2 集群搭建
9.3.3 DIH配置
10.1 业务需求
10.2 产品设计和技术选型
10.3 实现方案
10.3.2 基于行为特征的衡量
10.3.3 提供在线服务
第11章 这样做的效果如何
11.1 业务需求
11.2 产品设计和技术选型
11.3.2 Flume和HDFS的集成
11.3.3 通过Hive进行分析
第12章 这个搜索有点逊
12.2 “还要搜得更多”:产品设计和技术选型
12.3 “还要搜得更多”的方案实现
12.3.2 HBase和Solr的集成
12.4 业务需求:还要搜得更准
12.5 “还要搜得更准”:产品设计和技术选型
12.6 “还要搜得更准”的方案实现
12.7 业务需求:还要更快
12.8 还要“变”得更快:产品设计和技术选型
12.9 还要“搜”得更快:产品设计和技术选型
12.10 业务需求:给点提示吧
12.11 给点提示吧:产品设计和技术选型
13.1 业务需求:互联网时代的CRM
13.2 互联网时代的CRM:产品设计和技术选型
13.3 业务需求:抓住捣蛋鬼
13.4 抓住捣蛋鬼:产品设计和技术选型
13.4.2 识别SEO作弊
13.5 业务需求:销售之战
13.6.2 识别黄牛
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