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騰訊大數據構建之道(精)

  • 作者：蔣傑//劉煜宏//陳鵬//鄭禮雄|責編:王穎//馮秀泳
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111710769
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：550
人民幣：RMB 149 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳細闡述了騰訊大數據平台系統架構，以及多年來平台建設的思考與沉澱，涵蓋騰訊大數據的起源、技術理念及發展歷程、開源路線選擇的思考以及三代大數據平台架構的技術演進，涉及數據實時採集平台、下一代分散式存儲平台、分散式計算平台、資源調度平台、機器學習平台、數據內容挖掘、大數據平台的運營、大數據套件TBDS、一站式機器學習平台智能鈦TI等核心技術內容。大數據生態發展與演進需要各界數據人的共同努力，相信本書中詳盡的大數據平台案例與建設思路可以給各位同行朋友帶來很大的啟發並提供借鑒。本書適合大數據從業人員、大數據技術愛好者、相關專業院校學生閱讀。
作者介紹
蔣傑//劉煜宏//陳鵬//鄭禮雄|責編:王穎//馮秀泳
    蔣傑，北京大學博士，騰訊公司副總裁，中國人工智慧產業發展聯盟（AIIA）副理事長，中國電腦學會（CCF）大數據專家委員會委員。     2012年起在騰訊負責大數據平台建設，主導研發了離線計算、實時計算、機器學習、數智融合四代騰訊大數據平台，並推動大數據技術開源。帶領騰訊完成了騰訊廣告投放端整合，實現了騰訊全流量的一站式投放。在人工智慧領域，打造了騰訊AI學習平台，獲得多項頂級賽事獎項。
目錄
前言
第1章  打造騰訊大數據平台
  1.1  騰訊大數據的緣起
  1.2  騰訊大數據的構建理念
  1.3  騰訊大數據的總體架構
第2章  數據實時採集平台
  2.1  接入層挑戰
  2.2  接入管理層TDManager
  2.3  數據採集
  2.4  數據匯流排
  2.5  消息中間件
  2.6  數據分揀
  2.7  接入層展望
第3章  分散式存儲平台
  3.1  文件存儲HDFS
  3.2  統一存儲Ceph
  3.3  下一代大數據存儲Ozone
  3.4  KV存儲HBase
第4章  分散式計算平台
  4.1  批處理MapReduce
  4.2  批處理Spark
  4.3  批處理漂移計算SuperSQL
  4.4  流處理Flink
  4.5  SQL數據倉庫Hive
  4.6  任務調度
第5章  數據分析引擎
  5.1  關係型OLAP：騰訊實時多維分析平台
  5.2  關係型OLAP：ClickHouse
  5.3  多維OLAP：Kylin
  5.4  多維OLAP：Druid
第6章  資源調度平台
  6.1  Yarn項目背景
  6.2  調度器性能優化
  6.3  集群的高可用性
  6.4  多資源維度彈性管理
第7章  數據治理體系
  7.1  元數據
  7.2  數據資產管理
  7.3  大數據安全
第8章  機器學習平台
  8.1  圖智能平台
  8.2  Angel
  8.3  聯邦學習
第9章  數據內容挖掘
  9.1  概覽
  9.2  廣告內容挖掘
  9.3  用戶畫像數據體系
  9.4  用戶畫像構建方法
  9.5  數據內容挖掘與推薦
  9.6  數據內容挖掘與AI創作

第10章  大數據平台運營
  10.1  大數據服務規劃
  10.2  大數據平台治理
  10.3  自動化運維體系構建
  10.4  平台運營成本優化
  10.5  大數據運營分析與應用體系
第11章  大數據平台產品設計
  11.1  TBDS大數據處理套件
  11.2  Oceanus實時流式數據處理平台
  11.3  ideX數據分析與探索挖掘工具
  11.4  智能鈦TI機器學習平台
第12章  企業級容器雲平台GaiaStack
  12.1  GaiaStack產品背景和目標
  12.2  GaiaStack架構和技術特點
  12.3  GaiaStack核心技術
第13章  大數據應用服務
  13.1  智能客服機器人
  13.2  移動推送
  13.3  數據可視化產品小馬BI
參考文獻

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