电子书:《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30

[复制链接]
查看139 | 回复1 | 2019-12-24 13:27:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_1

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_1

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_2

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_2

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_3

《大数据平台基础架构指南》_刘旭晖_2018-6-30_3


内容简介:

第2章服务意识和产品思想的培养
2.1明确大数据平台服务能力的评估标准
2.1.1大数据平台团队的职能定位
2.1.2打通上下游系统和业务流程的能力
2,2满足用户真正的需求
23认清服务的代价,做好心理建设
24寻找解决服务代价问题的方案
2.4.1路线选择带来
24.2如何降低服务自身的代价
2.5大数据平台的产品化思想
25.1从用户体验的角度谈产品设计
25,2从价值和利益的角度谈产品思维
第3章工作流(作业)调度系统
3.1作业调度系统基础理论
3.1.1调度系统分类
3.1.2工作流调度系统的两种心法流派
3.1.3工作流调度系统功能特性详解
3.2 Jarvis调度系统产品开发实践
3.2.1需求定位分析
32.2具体功能目标的详细分析和实践
3.23第二代 Jarvis现状和将来
33小结
第4章集成开发环境门户建设
41集成开发环境的功能定位
4.I.1集成开发环境的整体服务思路
83
41.2集成开发环境的具体产品建设目标
4.1.3集成开发环境小结

大数据平台基础架构指南
4.2开发平台测试环境建设
4.2.1问题背景
4.2.2系统功能性测试环境
4.2.3数据业务类测试环境
24测试环境建设小结
第5章数据采集、传输、交换、同步服务
5.1数据交换服务场景和常见开源方案
5.1.1大数据平台数据交换服务业务场景
102
5.1.2常见数据交换服务解决方案介绍
52数据交换服务具体产品实
52.1数据交换服务底层组件
52.2数据交换服务管控平台
52.3蘑菇街数据交换服务的实践现状和未来改进计划
53用户行为链路分析之日志埋点采集跟踪方案实践
53.1记日志有什么难的
.3,2蘑菇街的用户行为日志采集方案实践
第6章数据可视化平台
61什么是数据可视化平台
61.1数据可视化平台名词定义
612已经有了那么多商业BI系统,为什么还要造轮子
132
62数据可视化平台产品实践
621可视化平台产品定位和需求分析
135
62.3将来的改进目标
624产品实践小结
第7章.安.全.与权限管控
7.1权限管理的目标是什么

7.1.1适度.安.全.,降低人为风险
n,150
7.12隔离环境,提高工作效率
1.3权责明晰,规范业务流程
7.14权限管理目标小结
7.2如何解决.安.全.和便利的矛盾
7.21.安.全.和便利天生矛
722改变角度,转移目标
2,3把握尺度
7.24可能的变通措施
457
725思想小结
7.3权限管控系统产品方案和技术分析
7.3.1常见开源方案
3.2 Kerberos
7.33 Sentry和 Ranger
73.5开源项目中常见的权限模型概念
4基于开发平台服务入口的权限管控方案
74.1权限管控方案实践
7.4,2底层统一权限管控和平台边界权限管控方案对比…1
74.3边界权限管控方案小结
第8章数据质量管理
8.1元数据管理平台
1元数据管理平台管理什么
8.1.2元数据管理相关系统方案介绍
8.2DQC数据质量中心
821DQC数据质量中心业界方案
822DQC数据质量系统建设实践
8.3数据质量管理小结

大数据平台基础架构指南
第9章大数据集群迁移经验谈
195
9.1集群迁移都要面对哪些麻烦事
集群和机房外部环境问题
平台自身组件和服务依赖问题
91.3业务模式和沟通配合问题
4业务逻辑和数据正确性问题
92集群搬迁方案的总体目标、原则、流程
93一些具体问题的分析和实践
93.1如何保证正确性
932集群数据同步拷贝方案
933各种无法双跑的业务场景梳理
第10章谈谈大数据码农的职业发展问题
01如何成为一名糟糕的大数据平台工程师
10.1.1我是小白我怕谁
10.1.2敏而好学,不耻下问…
10.13效率优先,中文至上
10.1.4流行的就是最好的
我们的征途,是星辰大海
10..6书中自有颜如玉,热衷阅读代码
10.1.7谜之问题的谜之解决方式
10.1.8勤奋好学,但是回头即忘
220
.2职业选择和我们早晚要面对的中年危机问题
10.2.1中年危机,要从娃娃抓起
022中年危机之抗焦虑指南
0.2.3如何才能获得自由
10.24中年危机小结
10.2.5案例

第章
大数据平台整体建设思想
在本章中,为了避免分歧,我们首先会对本书上下文语境中所讨论的“大
数据平台”这个概念做一个简单的阐述和背景铺垫。接下来再继续讨论大数据
平台的建设目标是什么,以及如何评估大数据平台的成熟度水平。然后会从大
数据平台的整体建设指导思想和建设路径方法等角度,与大家一起探讨构建大
数据平台的最佳实践问题
1.1什么是大数据平台
大数据平台这个名字,在本书将要讨论的内容语境中,如果换一个字面上
看起来更加精确一点的名词来表达的话,也可以叫作大数据开发平台。顾名思
义,它就是用于支撑大数据相关业务开发的平台
不过,叫它开发平台,并不代表它只支持大数据相关业务的代码开发,事
实上,业界用这个约定俗成的名字所指代的平台,除了提供狭义的代码开发功
能,也需要提供一些从字面上看起来不那么像“开发”的功能,比如各种数据


#############################################


回复

使用道具 举报

蝶舞櫻婲落 | 2019-12-24 13:27:04 | 显示全部楼层
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则