大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案

13.6.2　识别黄牛

13.6.1　设置合理的价格

13.6　销售之战：产品设计和技术选型

13.5　业务需求：销售之战

13.4.2　识别SEO作弊

13.4.1　识别分类错放

13.4　抓住捣蛋鬼：产品设计和技术选型

13.3　业务需求：抓住捣蛋鬼

13.2　互联网时代的CRM：产品设计和技术选型

13.1　业务需求：互联网时代的CRM

第13章　支持更高效的运营

12.11　给点提示吧：产品设计和技术选型

12.10　业务需求：给点提示吧

12.9　还要“搜”得更快：产品设计和技术选型

12.8　还要“变”得更快：产品设计和技术选型

12.7　业务需求：还要更快

12.6　“还要搜得更准”的方案实现

12.5.2　提升搜索排序的整体效果

12.5.1　提升搜索排序的相关性

12.5　“还要搜得更准”：产品设计和技术选型

12.4　业务需求：还要搜得更准

12.3.2　HBase和Solr的集成

12.3.1　HBase的部署

12.3　“还要搜得更多”的方案实现

12.2　“还要搜得更多”：产品设计和技术选型

12.1　业务需求：还要搜得更多

第12章　这个搜索有点逊

11.3.4　Kafka和Storm的集成

11.3.3　通过Hive进行分析

11.3.2　Flume和HDFS的集成

11.3.1　行为数据的定义和记录

11.3　实现方案

11.2　产品设计和技术选型

11.1　业务需求

第11章　这样做的效果如何

10.3.3　提供在线服务

10.3.2　基于行为特征的衡量

10.3.1　基于内容特征的衡量

10.3　实现方案

10.2　产品设计和技术选型

10.1　业务需求

第10章　能否更主动？还需要推荐引擎

9.3.3　DIH配置

9.3.2　集群搭建

9.3.1　数据定义和配置

9.3　实现方案

9.2　产品设计和技术选型

9.1　业务需求

第9章　商品太多啦！需要搜索引擎

第8章　大数据技术全景

7.4　参考资料

7.3　本章心得

7.2.3　JMeter工具

7.2.2　应用系统性能

7.2.1　计算复杂度

7.2　性能评估

7.1.2　非离线的评估

7.1.1　离线评估

7.1　效果评估

第7章　效能评估

6.6　参考资料

6.5　本章心得

6.4.2　R简介

6.4.1　Mahout简介

6.4　挖掘工具

6.3.3　非监督学习——聚类

6.3.2　监督学习——回归

6.3.1　监督学习——分类

6.3　机器学习算法

6.2.2　数据的预处理

6.2.1　数据的表示

6.2　数据的表示和预处理

6.1　基本理念

第6章　数据挖掘

5.9　参考资料

5.8　本章心得

5.7.4　广告系统架构

5.7.3　广告的拍卖机制

5.7.2　广告投放机制

5.7.1　在线广告的类型

5.7　在线广告

5.6.5　Mahout

5.6.4　系统架构

5.6.3　混合模型

5.6.2　推荐系统的分类

5.6.1　推荐的核心要素

5.6　推荐系统

5.5.7　Elasticsearch简介

5.5.6　Solr简介

5.5.5　Lucene简介

5.5.4　系统框架

5.5.3　多因素和基于学习的排序

5.5.2　电子商务中的商品排序

5.5.1　Web搜索中的链接分析

5.5　搜索引擎

5.4　与数据库查询的对比

5.3　及时性

5.2.4　语言模型

5.2.3　向量空间模型

5.2.2　基于排序的布尔模型

5.2.1　布尔模型

5.2　相关性

5.1　基本理念

第5章　信息检索

4.5　参考资料

4.4　本章心得

4.3.2　Spark Streaming简介

4.3.1　Storm简介

4.3　在线实时处理

4.2.2　Kafka简介

4.2.1　ActiveMQ简介

4.2　提升及时性：消息机制

4.1.4　Pig、Impala和Spark SQL

4.1.3　Hive简介

4.1.2　Spark简介

4.1.1　Hadoop的MapReduce

4.1　离线批量处理

第4章　数据处理

3.4　参考资料

3.3　本章心得

3.2.3　Redis简介

3.2.2　Memcached和Berkeley DB简介

3.2.1　缓存和散列

3.2　非持久化存储

3.1.3　MongoDB

3.1.2　HBase简介

3.1.1　Hadoop和HDFS

3.1　持久化存储

第3章　数据存储

2.4　参考资料

2.3　本章心得

2.2.2　Facebook Scribe和Logstash

2.2.1　Apache Flume简介

2.2　内部数据收集

2.1.3　Heritrix简介

2.1.2　Apache Nutch简介

2.1.1　网络爬虫

2.1　互联网数据收集

第2章　数据收集

第1章　抉择

前言

推荐序二

推荐序一

版权信息

封面

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推荐序一

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前言

第1章　抉择

第2章　数据收集

2.1　互联网数据收集

2.1.1　网络爬虫

2.1.2　Apache Nutch简介

2.1.3　Heritrix简介

2.2　内部数据收集

2.2.1　Apache Flume简介

2.2.2　Facebook Scribe和Logstash

2.3　本章心得

2.4　参考资料

第3章　数据存储

3.1　持久化存储

3.1.1　Hadoop和HDFS

3.1.2　HBase简介

3.1.3　MongoDB

3.2　非持久化存储

3.2.1　缓存和散列

3.2.2　Memcached和Berkeley DB简介

3.2.3　Redis简介

3.3　本章心得

3.4　参考资料

第4章　数据处理

4.1　离线批量处理

4.1.1　Hadoop的MapReduce

4.1.2　Spark简介

4.1.3　Hive简介

4.1.4　Pig、Impala和Spark SQL

4.2　提升及时性：消息机制

4.2.1　ActiveMQ简介

4.2.2　Kafka简介

4.3　在线实时处理

4.3.1　Storm简介

4.3.2　Spark Streaming简介

4.4　本章心得

4.5　参考资料

第5章　信息检索

5.1　基本理念

5.2　相关性

5.2.1　布尔模型

5.2.2　基于排序的布尔模型

5.2.3　向量空间模型

5.2.4　语言模型

5.3　及时性

5.4　与数据库查询的对比

5.5　搜索引擎

5.5.1　Web搜索中的链接分析

5.5.2　电子商务中的商品排序

5.5.3　多因素和基于学习的排序

5.5.4　系统框架

5.5.5　Lucene简介

5.5.6　Solr简介

5.5.7　Elasticsearch简介

5.6　推荐系统

5.6.1　推荐的核心要素

5.6.2　推荐系统的分类

5.6.3　混合模型

5.6.4　系统架构

5.6.5　Mahout

5.7　在线广告

5.7.1　在线广告的类型

5.7.2　广告投放机制

5.7.3　广告的拍卖机制

5.7.4　广告系统架构

5.8　本章心得

5.9　参考资料

第6章　数据挖掘

6.1　基本理念

6.2　数据的表示和预处理

6.2.1　数据的表示

6.2.2　数据的预处理

6.3　机器学习算法

6.3.1　监督学习——分类

6.3.2　监督学习——回归

6.3.3　非监督学习——聚类

6.4　挖掘工具

6.4.1　Mahout简介

6.4.2　R简介

6.5　本章心得

6.6　参考资料

第7章　效能评估

7.1　效果评估

7.1.1　离线评估

7.1.2　非离线的评估

7.2　性能评估

7.2.1　计算复杂度

7.2.2　应用系统性能

7.2.3　JMeter工具

7.3　本章心得

7.4　参考资料

第8章　大数据技术全景

第9章　商品太多啦！需要搜索引擎

9.1　业务需求

9.2　产品设计和技术选型

9.3　实现方案

9.3.1　数据定义和配置

9.3.2　集群搭建

9.3.3　DIH配置

第10章　能否更主动？还需要推荐引擎

10.1　业务需求

10.2　产品设计和技术选型

10.3　实现方案

10.3.1　基于内容特征的衡量

10.3.2　基于行为特征的衡量

10.3.3　提供在线服务

第11章　这样做的效果如何

11.1　业务需求

11.2　产品设计和技术选型

11.3　实现方案

11.3.1　行为数据的定义和记录

11.3.2　Flume和HDFS的集成

11.3.3　通过Hive进行分析

11.3.4　Kafka和Storm的集成

第12章　这个搜索有点逊

12.1　业务需求：还要搜得更多

12.2　“还要搜得更多”：产品设计和技术选型

12.3　“还要搜得更多”的方案实现

12.3.1　HBase的部署

12.3.2　HBase和Solr的集成

12.4　业务需求：还要搜得更准

12.5　“还要搜得更准”：产品设计和技术选型

12.5.1　提升搜索排序的相关性

12.5.2　提升搜索排序的整体效果

12.6　“还要搜得更准”的方案实现

12.7　业务需求：还要更快

12.8　还要“变”得更快：产品设计和技术选型

12.9　还要“搜”得更快：产品设计和技术选型

12.10　业务需求：给点提示吧

12.11　给点提示吧：产品设计和技术选型

第13章　支持更高效的运营

13.1　业务需求：互联网时代的CRM

13.2　互联网时代的CRM：产品设计和技术选型

13.3　业务需求：抓住捣蛋鬼

13.4　抓住捣蛋鬼：产品设计和技术选型

13.4.1　识别分类错放

13.4.2　识别SEO作弊

13.5　业务需求：销售之战

13.6　销售之战：产品设计和技术选型

13.6.1　设置合理的价格

13.6.2　识别黄牛