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大数据架构之道与项目实战 常耀斌 PDF 下载 下载地址：
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相关截图：  资料简介： 大数据和人工智能技术发展正当时，如何快速构建一个高水平的企业级大数据平台是撰写本书的出发点。本书从总体技术要求出发，深入分析了全栈技术的各自优势和应用场景，传授了三十多种主流技术的架构设计、技术原理和集成方法。第 1章介绍企业级大数据平台服务的总体设计，突出研究经典设计模式之美、吸纳分布式技术的精髓、深耕微架构的演变内涵。第 2章～第 9章是项目实战环节，介绍高并发采集、灵活转发、高可扩展海量存储、高并发海量存储、高可靠海量存储、实时计算、智能分析和自定义迁移等微服务，手把手传授架构设计和核心代码，让读者掌握商用微服务产品开发全流程。 资料目录：
第 1章 企业级大数据平台服务的总体设计 n
1.1平台架构设计的总体技术要求 n
1.2微服务引擎的可扩展性设计 n
1.3微服务引擎的优秀解决方案 n
1.3.1 高并发采集微服务 n
1.3.2 灵活转发微服务 n
1.3.3 高可扩展海量存储服务 n
1.3.4 高并发海量存储服务 n
1.3.5 高可靠海量存储服务 n
1.3.6 实时计算服务 n
1.3.7 基于机器学习的智能分析服务 n
1.3.8 自定义迁移服务 n
1.4设计小结· 17 n
第 2章 大数据高并发采集微服务引擎 n
2.1核心需求分析和优秀解决方案 n
2.2服务引擎的技术架构设计 n
2.2.1 Maven与 Eclipse集成配置 n
2.2.2 Mina2.0框架以及业务设计 n
2.2.3 设备协议规范制定及数据包设计 n
2.2.4 按照设备和数据类型进行业务树构建 n
2.2.5 按照设备的数据包状态进行解析 n
2.2.6 按照通用方式进行高并发入库 n
2.3核心技术讲解及模块化设计 n
2.3.1 Spring MaveWeb服务构建 n
2.3.2 Spring Boot微服务构建 n
2.3.3 数据包定义和实现 n
2.3.4 业务树构建和实现 n
2.3.5 数据包状态进行解析实现 n
2.3.6 按照通用方式进行高并发入库实现 n
2.3.7 客户端模拟器工具类进行高并发测试 n
2.4项目小结· n
第 3章 大数据灵活转发微服务引擎 n
3.1核心需求分析和优秀解决方案 n
3.2服务引擎的技术架构设计 n
3.3核心技术讲解及模块化实现 n
3.3.1 Spring MVC Web服务构建 n
3.3.2 Spring Boot微服务构建 n
3.3.3 灵活配置和通用工具类构建 n
3.3.4 创建发送数据主题，注册观察者对象 n
3.3.5 启动多线程进行数据发送 n
3.3.6 采用 Post策略模式进行数据发送 n
3.3.7 采用 ActiveMQ策略模式进行数据发送 n
3.4项目小结· 173 n
4.1核心需求分析和优秀解决方案 n
4.2服务引擎的技术架构设计 n
4.3核心技术讲解及模块化实现 n
4.3.1 Spring MVC的工作原理及执行流程 n
4.3.2 Spring MVC Web服务构建 n
4.3.3 Spring Boot Web微服务构建 n
4.3.4 统一对外数据接收接口及通用类 n
4.3.5 MySQL对智能终端运动数据的分状态和分策略处理 n
4.3.6 MySQL对智能终端运动数据的分职责处理 n
4.3.7 MySQL对智能终端运动数据的统一入库处理 n
4.4项目小结 n
第 5章 大数据高并发海量存储微服务引擎 n
5.1核心需求分析和优秀解决方案 n
5.2服务引擎的技术架构设计 n
5.3核心技术讲解及模块化实现 n
5.3.1 Spring MVC和 Spring Boot集成 MongoDB n
5.3.2 MongoTemplate核心类实现 Dao层接口 n
5.3.3 基于 MongoDB处理智能终端运动数据 n
5.3.4 基于 MongoDB管道技术处理体检数据 n
5.3.5 基于 AngularJS架构可视化体检数据 n
5.4项目小结· n
第 6章 大数据高可靠海量存储微服务引擎 n
6.1核心需求分析和优秀解决方案 n
6.2服务引擎的技术架构设计 n
6.3核心技术讲解及模块化实现 n
6.3.1 Hadoop完全分布式集群构建 n
6.3.2 Spring MVC和 Spring Boot集成 Hbase n
6.3.3 HbaseTemplate核心类实现 Dao层接口 n
6.3.4 Hbase集群的智能终端运动数据 Controller接口 n
6.3.5 Hbase集群的智能终端运动数据 Service接口 n
6.3.6 Hbase集群的智能终端运动数据 Dao接口 n
6.4项目小结 n
第 7章 大数据实时计算微服务引擎 n
7.1核心需求分析和优秀解决方案 n
7.2服务引擎的技术架构设计 n
7.3核心技术讲解及模块化实现 n
7.3.1 分布式采集服务 Flume部署及数据采集 n
7.3.2 分布式消息服务 Kafka部署及数据发送 n
7.3.3 创建 HBase数据库和 Spark环境 n
7.3.4 分布式实时处理引擎 Spark Streaming原理及数据处理 n
7.3.5 构建 BD_RTPServer_DP工程实现数据处理 n
7.3.6 构建 BD_RTPServer_Boot服务实现可视化 n
7.4项目小结 n
第 8章 大数据智能分析微服务引擎 n
8.1核心需求分析和优秀解决方案 n
8.2服务引擎的技术架构设计 n
8.3核心机器学习算法讲解和应用 n
8.3.1 逻辑回归的原理分析 n
8.3.2 支持向量机原理分析 n
8.3.3 决策树原理分析 n
8.3.4 聚类算法原理分析 n
8.3.5 关联规则算法原理分析 n
8.3.6 协同过滤原理分析 n
8.4 Spark架构原理与数据预测 n
8.4.1 YARN运行架构工作原理 n
8.4.2 Spark Mlib核心技术 n
8.4.3 Spring Maven工程构建 n
8.4.4 决策树预测体检费用 n
8.4.5 逻辑回归预测体检费用 n
8.4.6 随机森林预测体检费用 n
8.4.7 支持向量机预测疾病概率 n
8.4.8 协同过滤推荐药品 n
8.5项目小结 n
第 9章 大数据自定义迁移微服务引擎 n
9.1核心需求分析和优秀解决方案 n
9.2服务引擎的技术架构设计 n
9.3核心技术讲解及模块化实现 n
9.3.1 Hadoop生态的核心组件 n
9.3.2 HBase工作原理 n
9.3.3 Sqoop工作原理 n
9.3.4 MapReduce工作原理 n
9.3.5 Sqoop抽取历史数据到 HDFS n
9.3.6 构建工程 BD_CustomTransfer_Maven
9.3.7 智能终端运动数据从 MySQL数据迁移到 Hive n
9.4项目小结 n
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