《自己動手做大數(shù)據(jù)系統(tǒng) 第2版 》讀書筆記思維導(dǎo)圖

PPT書籍導(dǎo)讀最新版本讀書筆記模板《自己動手做大數(shù)據(jù)系統(tǒng)第2版》最新版讀書筆記，下載可以直接修改小結(jié)第章數(shù)據(jù)安裝大數(shù)據(jù)使用平臺組件示例數(shù)據(jù)庫日志架構(gòu)大數(shù)據(jù)處理特性整合技術(shù)核心網(wǎng)站配置本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡介第二部分離線大數(shù)據(jù)處理第四部分云平臺搭建第一部分大數(shù)據(jù)概述第三部分流式大數(shù)據(jù)處理目錄03050204內(nèi)容摘要在第一版的基礎(chǔ)上，根據(jù)近幾年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最新出現(xiàn)的各種流行組件，逐個進行介紹，并以兩個具體的示例，貫穿各個章節(jié)，對組件之間的協(xié)同工作關(guān)系進行剖析。新增大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)選型及最佳實踐案例，大數(shù)據(jù)治理，流計算開發(fā)，flink等流式大數(shù)據(jù)處理?；赿ocker的大數(shù)據(jù)運維部署等部分，書中所使用的示例程序，是基于筆者在進行企業(yè)培訓(xùn)時，企業(yè)提出的業(yè)務(wù)需求而展開，示例程序更有代表性。內(nèi)容簡介這本書對于了解整個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)生態(tài)，了解大數(shù)據(jù)技術(shù)整體概覽很有幫助，大數(shù)據(jù)技術(shù)非常雜，對于入門大數(shù)據(jù)技術(shù)的整體框架，這本書合格，不過不深入也是沒辦法，廣度和深度歷來都是矛盾的。第一部分大數(shù)據(jù)概述拼湊的垃圾書，作者一看就沒接觸過大數(shù)據(jù)，無非是網(wǎng)上的各種技術(shù)搬到了書里介紹了一遍。第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安裝及配置第1章大數(shù)據(jù)的時代背景及應(yīng)用落地第一部分大數(shù)據(jù)概述1.1大數(shù)據(jù)與“云大物區(qū)智”的關(guān)聯(lián)1.3大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)架構(gòu)選型和產(chǎn)品對...1.2大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用優(yōu)勢第1章大數(shù)據(jù)的時代背景及應(yīng)用落地2.1服務(wù)器及操作系統(tǒng)的準備2.2JDK、Python和Scala2.3Hadoop2.4Sqoop2.5Hive2.6ZooKeeper和HBase010302040506第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安裝及配置2.7Flume2.8Kafka2.9Spark2.10Flink第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安裝及配置2.11開源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)各組件的組合2.12CDH2.13FusionInsight2.14小結(jié)第2章大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安裝及配置第二部分離線大數(shù)據(jù)處理專門過來寫差評的….完全是主流軟件資料的剪接，沒有一點思想和實際內(nèi)容。第3章使用Python爬蟲獲取數(shù)據(jù)第4章Hive在大數(shù)據(jù)中的角色第5章使用HBase實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲第6章Spark數(shù)據(jù)分析引擎第7章使用Flask實現(xiàn)數(shù)據(jù)展示12345第二部分離線大數(shù)據(jù)處理3.1Python爬蟲模塊的安裝3.2抓取并解析JSON數(shù)據(jù)3.3抓取并解析HTML中的數(shù)據(jù)3.4使用Python提取文章的關(guān)鍵字3.5小結(jié)12345第3章使用Python爬蟲獲取數(shù)據(jù)4.1Hive的核心概念及配置使用4.2概要設(shè)計和物理模型的創(chuàng)建4.3加載爬蟲數(shù)據(jù)4.4數(shù)據(jù)的合并、去重和轉(zhuǎn)換第4章Hive在大數(shù)據(jù)中的角色4.5使用UDF實現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換4.6使用Python操作Hive4.7ETL數(shù)據(jù)調(diào)度和數(shù)據(jù)治理4.8小結(jié)第4章Hive在大數(shù)據(jù)中的角色5.1非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及HBase5.2HBase的幾個核心概念5.3HBase數(shù)據(jù)操作命令5.4使用Python操作HBase第5章使用HBase實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲5.5把Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase5.7小結(jié)5.6用Hive外部表讀取HBase數(shù)...第5章使用HBase實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲6.1Spark簡介6.2Spark集群的配置及啟動6.3調(diào)用Hive數(shù)據(jù)6.4調(diào)用HBase數(shù)據(jù)6.5使用PySpark進行數(shù)據(jù)分析6.6小結(jié)010302040506第6章Spark數(shù)據(jù)分析引擎7.1Flask框架簡介及站點搭建流程7.2Flask微框架的特性7.3使用MVC模式搭建項目框架7.4檢索及加載新聞數(shù)據(jù)7.5小結(jié)第二部分技術(shù)點總結(jié)010302040506第7章使用Flask實現(xiàn)數(shù)據(jù)展示第三部分流式大數(shù)據(jù)處理第8章使用Flume獲取網(wǎng)站訪問日志第9章Kafka的安裝、配置及其與Fl...第10章Redis數(shù)據(jù)庫簡介第11章Flink簡介及其與Kafka...第12章網(wǎng)站頁面訪問量的動態(tài)展示12345第三部分流式大數(shù)據(jù)處理8.1Flume的安裝及數(shù)據(jù)流模型8.2核心組件的配合使用8.3各種數(shù)據(jù)組合的流動方式8.4Apache服務(wù)器的日志格式8.5合并兩個網(wǎng)站的日志8.6小結(jié)010302040506第8章使用Flume獲取網(wǎng)站訪問日志9.1Kafka的特性及安裝、配置9.2幾種術(shù)語9.3Broker的使用方法9.4分布式生產(chǎn)者/消費者第9章Kafka的安裝、配置及其與Fl...9.5KafkaConnector9.6Kafka和Flume的整合9.7使用Python連接Kafka9.8小結(jié)第9章Kafka的安裝、配置及其與Fl...10.1Redis的特點及適用場景10.2Redis的安裝及命令行使用方...10.3使用Python操作Redis10.4使用Java操作Redis10.5小結(jié)12345第10章Redis數(shù)據(jù)庫簡介11.1Flink概述及其與Spark...11.2Flink的架構(gòu)、特性及工作流...11.3Flink的安裝11.4Flink的作業(yè)提交方式第11章Flink簡介及其與Kafka...11.5Flink-KafkaCon...11.7小結(jié)11.6使用Flink統(tǒng)計PageVi...第11章Flink簡介及其與Kafka...12.1百度的ECharts圖表功能簡...12.2頁面訪問量的動態(tài)統(tǒng)計12.3生成詞云圖和占比餅圖12.4訪問日志檢索12.5小結(jié)第三部分技術(shù)點總