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实时分析:流数据的分析与可视化技术
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第1章 流数据简介
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2022-01-24 23:22:04
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第1章 流数据简介
1.1 流数据的来源
1.2 流数据的特别之处
1.3 基础架构和算法
1.4 总结
第一部分 流分析架构
第2章 实时流架构设计
2.1 实时架构的组件
2.2 实时架构的特性
2.3 实时编程语言
2.4 实时架构概览
2.5 总结
第3章 服务配置和协调
3.1 配置和协调系统的研发动机
3.2 维护分布式状态
3.3 Apache ZooKeeper
3.4 总结
第4章 流分析中的数据流程管理
4.1 分布式数据流程
4.2 Apache Kafka:高吞吐量分布式消息机制
4.3 Apache Flume:分布式日志采集系统
4.4 总结
第5章 流数据的处理
5.1 分布式流数据处理
5.2 用Storm处理数据
5.3 用Samza处理数据
5.4 总结
第6章 流数据的存储
6.1 一致性哈希
6.2 “NoSQL”存储系统
6.3 其他存储技术
6.4 存储技术的选择
6.5 数据仓库
6.6 总结
第二部分 流分析与可视化
第7章 流度量的交付
7.1 流Web应用
7.2 数据可视化
7.3 移动流应用
7.4 总结
第8章 精确的聚集计算和交付
8.1 定时计数与求和
8.2 多分辨率时间序列的聚集计算
8.3 随机优化
8.4 时间序列数据的交付
8.5 总结
第9章 流数据的统计近似
9.1 数值计算库
9.2 概率和分布
9.3 参数估计
9.4 随机数产生器
9.5 抽样过程
9.6 总结
第10章 使用略图近似流数据
10.1 寄存器和哈希函数
10.2 集合
10.3 Bloom Filter
10.4 Distinct Value略图
10.5 Count-Min略图
10.6 其他应用
10.7 总结
第11章 流数据的应用
11.1 实时数据模型
11.2 用模型预测
11.3 监控
11.4 实时优化
11.5 总结
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