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騰訊大數據構建之道

定　價：￥149.00

作　者：	蔣杰劉煜宏陳鵬鄭禮雄等著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111710769	出版時間：	2022-07-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數：	550	字數：

內容簡介

　　全書共13章，分兩大部分進行全面而系統(tǒng)的介紹，第一部分從騰訊大數據平臺的發(fā)展歷程和總體架構切入，深入剖析了各項技術原理，闡述了實戰(zhàn)過程中的挑戰(zhàn)和自研核心技術的設計思想，覆蓋了大數據接入、計算、存儲、分析、調度等大量技術組件。第二部分主要介紹了騰訊在數據治理、數據應用、機器學習和平臺運營方面的建設經驗，并對騰訊大數據產品及其在內外部場景的實踐落地進行了解讀，書中列舉的大量實踐案例對廣大讀者都極具參考價值和借鑒意義。

作者簡介

　　核心團隊騰訊數據平臺部致力于為騰訊集團旗下業(yè)務提供專業(yè)、可靠的大數據平臺及機器學習平臺服務，并依托騰訊云將大數據與AI能力對外輸出。團隊專注于大數據、云原生、機器學習、圖計算、AI視覺和推薦技術等核心技術，并在世界級比賽屢獲獎項。同時，團隊全面擁抱開源并持續(xù)貢獻社區(qū)，自主研發(fā)的分布式機器學習平臺Angel和大數據集成平臺InLong分別從Linux和Apache頂級項目畢業(yè)，具有世界級的技術影響力。核心作者蔣杰，北京大學博士，騰訊公司副總裁，中國人工智能產業(yè)發(fā)展聯盟（AIIA）副理事長，中國計算機學會（CCF）大數據專家委員會委員。2012年起在騰訊負責大數據平臺建設，主導研發(fā)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臺，并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。在人工智能領域，打造了騰訊AI學習平臺，獲得多項頂級賽事獎項。

圖書目錄

前言
第1章　打造騰訊大數據平臺1
1.1　騰訊大數據的緣起3
1.2　騰訊大數據的構建理念5
1.3　騰訊大數據的總體架構7
第2章　數據實時采集平臺11
2.1　接入層挑戰(zhàn)12
2.2　接入管理層TDManager14
2.3　數據采集17
2.4　數據總線23
2.5　消息中間件30
2.6　數據分揀40
2.7　接入層展望44
第3章　分布式存儲平臺46
3.1　文件存儲HDFS47
3.2　統(tǒng)一存儲Ceph62
3.3　下一代大數據存儲Ozone77
3.4　KV存儲HBase88
第4章　分布式計算平臺99
4.1　批處理MapReduce100
4.2　批處理Spark107
4.3　批處理漂移計算SuperSQL123
4.4　流處理Flink146
4.5　SQL數據倉庫Hive165
4.6　任務調度175
第5章　數據分析引擎184
5.1　關系型OLAP：騰訊實時多維分析平臺185
5.2　關系型OLAP：ClickHouse200
5.3　多維OLAP：Kylin211
5.4　多維OLAP：Druid222
第6章　資源調度平臺234
6.1　Yarn項目背景235
6.2　調度器性能優(yōu)化241
6.3　集群的高可用性244
6.4　多資源維度彈性管理254
第7章　數據治理體系261
7.1　元數據262
7.2　數據資產管理271
7.3　大數據安全283
第8章　機器學習平臺298
8.1　圖智能平臺299
8.2　Angel310
8.3　聯邦學習333
第9章　數據內容挖掘350
9.1　概覽351
9.2　廣告內容挖掘352
9.3　用戶畫像數據體系365
9.4　用戶畫像構建方法366
9.5　數據內容挖掘與推薦379
9.6　數據內容挖掘與AI創(chuàng)作380
第10章　大數據平臺運營384
10.1　大數據服務規(guī)劃385
10.2　大數據平臺治理393
10.3　自動化運維體系構建397
10.4　平臺運營成本優(yōu)化404
10.5　大數據運營分析與應用體系408
第11章　大數據平臺產品設計410
11.1　TBDS大數據處理套件411
11.2　Oceanus實時流式數據處理平臺419
11.3　ideX數據分析與探索挖掘工具425
11.4　智能鈦TI機器學習平臺429
第12章　企業(yè)級容器云平臺GaiaStack438
12.1　GaiaStack產品背景和目標439
12.2　GaiaStack架構和技術特點446
12.3　GaiaStack核心技術454
第13章　大數據應用服務503
13.1　智能客服機器人504
13.2　移動推送526
13.3　數據可視化產品小馬BI535
參考文獻549