图书介绍
大数据之路 阿里巴巴大数据实践PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 阿里巴巴数据技术及产品部著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：9787121314384
- 出版时间：2017
- 标注页数：322页
- 文件大小：28MB
- 文件页数：337页
- 主题词：企业管理－数据管理
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大数据之路 阿里巴巴大数据实践PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 总述1
第1篇 数据技术篇8
第2章 日志采集8
2.1浏览器的页面日志采集8
2.1.1页面浏览日志采集流程9
2.1.2页面交互日志采集14
2.1.3页面日志的服务器端清洗和预处理15
2.2无线客户端的日志采集16
2.2.1页面事件17
2.2.2控件点击及其他事件18
2.2.3特殊场景19
2.2.4 H5 ＆ Native日志统一20
2.2.5设备标识22
2.2.6日志传输23
2.3日志采集的挑战24
2.3.1典型场景24
2.3.2大促保障26
第3章 数据同步29
3.1数据同步基础29
3.1.1直连同步30
3.1.2数据文件同步30
3.1.3数据库日志解析同步31
3.2阿里数据仓库的同步方式35
3.2.1批量数据同步35
3.2.2实时数据同步37
3.3数据同步遇到的问题与解决方案39
3.3.1分库分表的处理39
3.3.2高效同步和批量同步41
3.3.3增量与全量同步的合并42
3.3.4同步性能的处理43
3.3.5数据漂移的处理45
第4章 离线数据开发48
4.1数据开发平台48
4.1.1统一计算平台49
4.1.2统一开发平台53
4.2任务调度系统58
4.2.1背景58
4.2.2介绍59
4.2.3特点及应用64
第5章 实时技术68
5.1简介69
5.2流式技术架构71
5.2.1数据采集72
5.2.2数据处理74
5.2.3数据存储78
5.2.4数据服务80
5.3流式数据模型80
5.3.1数据分层80
5.3.2多流关联83
5.3.3维表使用84
5.4大促挑战＆保障86
5.4.1大促特征86
5.4.2大促保障87
第6章 数据服务91
6.1服务架构演进91
6.1.1 DWSOA92
6.1.2 OpenAPI93
6.1.3 SmartDQ94
6.1.4统一的数据服务层96
6.2技术架构97
6.2.1 SmartDQ97
6.2.2 iPush100
6.2.3 Lego101
6.2.4 uTimng102
6.3最佳实践103
6.3.1性能103
6.3.2稳定性111
第7章 数据挖掘116
7.1数据挖掘概述116
7.2数据挖掘算法平台117
7.3数据挖掘中台体系119
7.3.1挖掘数据中台120
7.3.2挖掘算法中台122
7.4数据挖掘案例123
7.4.1用户画像123
7.4.2互联网反作弊125
第2篇 数据模型篇130
第8章 大数据领域建模综述130
8.1为什么需要数据建模130
8.2关系数据库系统和数据仓库131
8.3从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择132
8.4典型的数据仓库建模方法论132
8.4.1 ER模型132
8.4.2维度模型133
8.4.3 Data Vault模型134
8.4.4 Anchor模型135
8.5阿里巴巴数据模型实践综述136
第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系138
9.1概述138
9.1.1定位及价值139
9.1.2体系架构139
9.2规范定义140
9.2.1名词术语141
9.2.2指标体系141
9.3模型设计148
9.3.1指导理论148
9.3.2模型层次148
9.3.3基本原则150
9.4模型实施152
9.4.1业界常用的模型实施过程152
9.4.2 OneData实施过程154
第10章 维度设计159
10.1维度设计基础159
10.1.1维度的基本概念159
10.1.2维度的基本设计方法160
10.1.3维度的层次结构162
10.1.4规范化和反规范化163
10.1.5一致性维度和交叉探查165
10.2维度设计高级主题166
10.2.1维度整合166
10.2.2水平拆分169
10.2.3垂直拆分170
10.2.4历史归档171
10.3维度变化172
10.3.1缓慢变化维172
10.3.2快照维表174
10.3.3极限存储175
10.3.4微型维度178
10.4特殊维度180
10.4.1递归层次180
10.4.2行为维度184
10.4.3多值维度185
10.4.4多值属性187
10.4.5杂项维度188
第11章 事实表设计190
11.1事实表基础190
11.1.1事实表特性190
11.1.2事实表设计原则191
11.1.3事实表设计方法193
11.2事务事实表196
11.2.1设计过程196
11.2.2单事务事实表200
11.2.3多事务事实表202
11.2.4两种事实表对比206
11.2.5父子事实的处理方式208
11.2.6事实的设计准则209
11.3周期快照事实表210
11.3.1特性210
11.3.2实例212
11.3.3注意事项217
11.4累积快照事实表218
11.4.1设计过程218
11.4.2特点221
11.4.3特殊处理223
11.4.4物理实现225
11.5三种事实表的比较227
11.6无事实的事实表228
11.7聚集型事实表228
11.7.1聚集的基本原则229
11.7.2聚集的基本步骤229
11.7.3阿里公共汇总层230
11.7.4聚集补充说明234
第3篇 数据管理篇236
第12章 元数据236
12.1元数据概述236
12.1.1元数据定义236
12.1.2元数据价值237
12.1.3统一元数据体系建设238
12.2元数据应用239
12.2.1 Data Profile239
12.2.2元数据门户241
12.2.3应用链路分析241
12.2.4数据建模242
12.2.5驱动ETL开发243
第13章 计算管理245
13.1系统优化245
13.1.1 HBO246
13.1.2 CBO249
13.2任务优化256
13.2.1 Map倾斜257
13.2.2 Join倾斜261
13.2.3 Reduce倾斜269
第14章 存储和成本管理275
14.1数据压缩275
14.2数据重分布276
14.3存储治理项优化277
14.4生命周期管理278
14.4.1生命周期管理策略278
14.4.2通用的生命周期管理矩阵280
14.5数据成本计量283
14.6数据使用计费284
第15章 数据质量285
15.1数据质量保障原则285
15.2数据质量方法概述287
15.2.1消费场景知晓289
15.2.2数据加工过程卡点校验292
15.2.3风险点监控295
15.2.4质量衡量299
第4篇 数据应用篇304
第16章 数据应用304
16.1生意参谋305
16.1.1背景概述305
16.1.2功能架构与技术能力307
16.1.3商家应用实践310
16.2对内数据产品平台311
16.2.1定位311
16.2.2产品建设历程312
16.2.3整体架构介绍316
附录A本书插图索引319