大数据架构详解：从数据获取到深度学习
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3.1.2 CSE（客户体验提升） 3.1.3 MSS（市场运维支撑） 3.1.4 DMP（数据管理平台） 3.2 小结
02
第二部分 大数据技术
4 数据获取
A
4.1 数 据分类
D
4.4 网 页采集
B
4.2 数据 获取组件
E
4.5 日 志收集
C
4.3 探针
F
4.6 数据 分发中间
件
4 数据获取
4.7 小结
8 机器学习和数据 挖掘
8.6 深度学习(2)(3)
8.6.1 深度学习概述 8.6.2 机器学习的背景 8.6.3 人脑视觉机理 8.6.4 关于特征 8.6.5 需要有多少个特征 8.6.6 深度学习的基本思 想
8 机器学习和数据挖 掘
8.6 深度学习(2)(3)
8.6.7 浅层学习和深度学习 8.6.8 深度学习与神经网络 8.6.9 深度学习的训练过程 8.6.10 深度学习的框架 8.6.11 深度学习与GPU 8.6.12 深度学习小结与展望
6 交互式分析
6.3 SQL on Hadoop
6.3.1 Hive 6.3.2 Phoenix 6.3.3 Impala
6 交互式分析
6.4 大数据仓库
6.4.1 数据仓库的概念 6.4.2 OLTP/OLAP对比 6.4.3 大数据场景下的同 与不同 6.4.4 查询引擎 6.4.5 存储引擎
9 资源管理
9.4 数据中心统一资源调 度
9.4.1 Mesos+Marathon架构和 原理 9.4.2 Mesos+Marathon小结
9 资源管理
9.5 多租户技术
9.5.1 多租户概念 9.5.2 多租户方案
9 资源管理
9.7 Apache Mesos架构和 原理(3)
9.7.1 Apache Mesos背景 9.7.2 Apache Mesos总体架构 9.7.3 Apache Mesos工作原理 9.7.4 Apache Mesos关键技术 9.7.5 Mesos与YARN比较
7 批处理技术
7.4 Spark架构和原理(1)
7.4.1 Spark的起源和特点 7.4.2 Spark的核心概念
7 批处理技术
7.5 BSP框架(5)
7.5.1 什么是BSP模型 7.5.2 并行模型介绍 7.5.3 BSP模型基本原理 7.5.4 BSP模型的特点 7.5.5 BSP模型的评价 7.5.6 BSP与MapReduce对 比 7.5.7 BSP模型的实现 7.5.8 Apache Hama简介
7 批处理技术
7.6 批处理关键技术
7.6.1 CodeGen(6) 7.6.2 CPU亲和技术(7)
8 机器学习和数据挖掘
A
C
E
8.2 典型的数据挖 掘和机器学习过程
8.4 机器学习 &数据挖掘应
用案例
8.6 深度学习 (2)(3)
8.1 机器学习和数
8.3 机器学习概
8.5 交互式分析
10 存储是基础
06
10.6 存储加 速技术
05
10.5 存储接
口
04
10.4 RAID技
术
03
10.3 存储关
键指标
02
10.2 存储硬
件的发展
01
10.1 分久必
合，合久必分
10 存储是基础
10.7 小结
10 存储是基础
10.2 存储硬件的发展
10.2.1 机械硬盘的工作原 理 10.2.2 SSD的原理 10.2.3 3DXPoint 10.2.4 硬件发展小结
据挖掘的联系与区 别
览
(1)
B
D
F
8 机器学习和数据 挖掘
8.7 小结
8 机器学习和数据挖掘
8.3 机器学习概览
8.3.1 学习方式 8.3.2 算法类似性
8 机器学习和数据挖掘
8.4 机器学习&数据挖掘应用案 例
8.4.1 尿布和啤酒的故事 8.4.2 决策树用于电信领域故 障快速定位 8.4.3 图像识别领域 8.4.4 自然语言识别
9 资源管理
9.1 资源管理的 基本概念
9.4 数据中心统 一资源调度
9.2 Hadoop领域 的资源调度框架
9.5 多租户技术
9.3 资源分配算 法
9.6 基于应用描 述的智能调度
9 资源管理
9.7 Apache Mesos架构 和原理(3)
9.8 小结
9 资源管理
9.1 资源管理的基本概念
4 数据获取
4.3 探针
4.3.1 探针原理 4.3.2 探针的关键能力
4 数据获取
4.4 网页采集
4.4.1 网络爬虫(10) 4.4.2 简单爬虫Python代码示例 (11)
4 数据获取
4.5 日志收集
4.5.1 Flume(12) 4.5.2 其他日志收集组件
4 数据获取
4.6 数据分发中间件
10 存储是基础
10.5 存储接口
10.5.1 文件接口 10.5.2 裸设备 10.5.3 对象接口 10.5.4 块接口(7) 10.5.5融合是趋势
10 存储是基础
10.6 存储加速技术
10.6.1 数据组织技术 10.6.2 缓存技术
11 大数据云化
01
02
03
04
11.1 云 11.2 应 11.3 大 11.4 小
5 流处理
5.4 业界两种典型的流 引擎
5.4.1 Storm(3)
5.4.2 Spark Streaming(4)
5.4.3 融合框架(7)
5 流处理
5.5 CEP(10)
5.5.1 CEP是什么(11) 5.5.2 CEP的架构 5.5.3 Esper(12)
5 流处理
5.6 实时结合机器学习
1.3 大数据挑战
1.3.1 成本挑战 1.3.2 实时性挑战
1.3.3 安全挑战
1.2 企业数据资产 1.4 小结
第一部分 大数据的本质
2 运营商大数据架构
第一部分 大数据的本质
2.3 平台发展 趋势
1
2
3
2.2 大数据平 台架构
2.4 小结
2.1 架构驱动的因素
3 运营商大数据业 务
3.1 运营商常见的大数据业务 3.1.1 SQM（运维质量管理）
9.1.1 资源调度的目标和价 值 9.1.2 资源调度的使用限制 及难点
9 资源管理
9.2 Hadoop领域的资 源调度框架
9.2.1 YARN 9.2.2 Borg(1) 9.2.3 Omega 9.2.4 本节小结
9 资源管理
9.3 资源分配算法
9.3.1 算法的作用 9.3.2 几种调度算法分析
11.3.3 服务模式 AzureDataLakeAnalyti cs
03
第三部分 大数据文化
12 大数据技术开发文化
12.2 DevOps理念
12.2.1 Development和Operations的组合 12.2.2 对应用程序发布的影响 12.2.3 遇到的问题 12.2.4 协调人 12.2.5 成功的关键
7 批处理技术
06
7.6 批处理关 键技术
05
7.5 BSP框架
(5)
04
7.4 Spark架
构和原理(1)
03
7.3 MapReduce
编程框架
02
7.2 MPP
DB技术
01
7.1 批处理技
术的概念
7 批处理技术
7.7 小结
7 批wk.baidu.com理技术
7.3 MapReduce编程 框架
7.3.1 MapReduce起源 7.3.2 MapReduce原理 7.3.3 Shuffle 7.3.4 性能差的主要原因
5.6.1 Eagle的特点 5.6.2 Eagle概览
6 交互式分析
6.1 交互式分 析的概念
A
6.2 MPPDB 技术
B
6.3 SQL on Hadoop
C
6.4 大数据仓 库
D
6.5 小结
E
6 交互式分析
6.2 MPPDB技术
6.2.1 MPP的概念(1) 6.2.2 典型的MPP数据库 6.2.3 MPP DB调优实战 6.2.4 MPPDB适用场景 (11)
4.6.1 数据分发中间件的 作用
4.6.2 Kafka架构和原理 (15)
5.1 算 子
5 流处理
5.2 流 的概念
5.4 业界 两种典型 的流引擎
5.5 CEP(10)
5.3 流 的应用 场景
5.6 实时 结合机器 学习
5 流处理
5.7 小结
5 流处理
5.3 流的应用场景
5.3.1 金融领域 5.3.2 电信领域
大数据架构详解：从数据 获取到深度学习
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
目录
01. 第一部分 大数据的本质 02. 第二部分 大数据技术 03. 第三部分 大数据文化
01
第一部分 大数据的本质
1 大数据是什么
1.1 大数据导论
1.1.1 大数据简史(1) 1.1.2 大数据现状
1.1.3 大数据与BI(4)
12.4 小结
12.1 开源文化 12.3 速度远比你想的重要
感谢聆听
计算定义 用上云 数据上云
结
11 大数据云化
11.2 应用上云
11.2.1 CloudNative概 念 11.2.2 微服务架构(1) 11.2.3 Docker配合微服 务架构(2) 11.2.4 应用上云小结
11 大数据云化
11.3 大数据上云
11.3.1 大数据云服务的 两种模式
11.3.2 集群模式 AWSEMR(5)
02
第二部分 大数据技术
4 数据获取
A
4.1 数 据分类
D
4.4 网 页采集
B
4.2 数据 获取组件
E
4.5 日 志收集
C
4.3 探针
F
4.6 数据 分发中间
件
4 数据获取
4.7 小结
8 机器学习和数据 挖掘
8.6 深度学习(2)(3)
8.6.1 深度学习概述 8.6.2 机器学习的背景 8.6.3 人脑视觉机理 8.6.4 关于特征 8.6.5 需要有多少个特征 8.6.6 深度学习的基本思 想
8 机器学习和数据挖 掘
8.6 深度学习(2)(3)
8.6.7 浅层学习和深度学习 8.6.8 深度学习与神经网络 8.6.9 深度学习的训练过程 8.6.10 深度学习的框架 8.6.11 深度学习与GPU 8.6.12 深度学习小结与展望
6 交互式分析
6.3 SQL on Hadoop
6.3.1 Hive 6.3.2 Phoenix 6.3.3 Impala
6 交互式分析
6.4 大数据仓库
6.4.1 数据仓库的概念 6.4.2 OLTP/OLAP对比 6.4.3 大数据场景下的同 与不同 6.4.4 查询引擎 6.4.5 存储引擎
9 资源管理
9.4 数据中心统一资源调 度
9.4.1 Mesos+Marathon架构和 原理 9.4.2 Mesos+Marathon小结
9 资源管理
9.5 多租户技术
9.5.1 多租户概念 9.5.2 多租户方案
9 资源管理
9.7 Apache Mesos架构和 原理(3)
9.7.1 Apache Mesos背景 9.7.2 Apache Mesos总体架构 9.7.3 Apache Mesos工作原理 9.7.4 Apache Mesos关键技术 9.7.5 Mesos与YARN比较
7 批处理技术
7.4 Spark架构和原理(1)
7.4.1 Spark的起源和特点 7.4.2 Spark的核心概念
7 批处理技术
7.5 BSP框架(5)
7.5.1 什么是BSP模型 7.5.2 并行模型介绍 7.5.3 BSP模型基本原理 7.5.4 BSP模型的特点 7.5.5 BSP模型的评价 7.5.6 BSP与MapReduce对 比 7.5.7 BSP模型的实现 7.5.8 Apache Hama简介
7 批处理技术
7.6 批处理关键技术
7.6.1 CodeGen(6) 7.6.2 CPU亲和技术(7)
8 机器学习和数据挖掘
A
C
E
8.2 典型的数据挖 掘和机器学习过程
8.4 机器学习 &数据挖掘应
用案例
8.6 深度学习 (2)(3)
8.1 机器学习和数
8.3 机器学习概
8.5 交互式分析
10 存储是基础
06
10.6 存储加 速技术
05
10.5 存储接
口
04
10.4 RAID技
术
03
10.3 存储关
键指标
02
10.2 存储硬
件的发展
01
10.1 分久必
合，合久必分
10 存储是基础
10.7 小结
10 存储是基础
10.2 存储硬件的发展
10.2.1 机械硬盘的工作原 理 10.2.2 SSD的原理 10.2.3 3DXPoint 10.2.4 硬件发展小结
据挖掘的联系与区 别
览
(1)
B
D
F
8 机器学习和数据 挖掘
8.7 小结
8 机器学习和数据挖掘
8.3 机器学习概览
8.3.1 学习方式 8.3.2 算法类似性
8 机器学习和数据挖掘
8.4 机器学习&数据挖掘应用案 例
8.4.1 尿布和啤酒的故事 8.4.2 决策树用于电信领域故 障快速定位 8.4.3 图像识别领域 8.4.4 自然语言识别
9 资源管理
9.1 资源管理的 基本概念
9.4 数据中心统 一资源调度
9.2 Hadoop领域 的资源调度框架
9.5 多租户技术
9.3 资源分配算 法
9.6 基于应用描 述的智能调度
9 资源管理
9.7 Apache Mesos架构 和原理(3)
9.8 小结
9 资源管理
9.1 资源管理的基本概念
4 数据获取
4.3 探针
4.3.1 探针原理 4.3.2 探针的关键能力
4 数据获取
4.4 网页采集
4.4.1 网络爬虫(10) 4.4.2 简单爬虫Python代码示例 (11)
4 数据获取
4.5 日志收集
4.5.1 Flume(12) 4.5.2 其他日志收集组件
4 数据获取
4.6 数据分发中间件
10 存储是基础
10.5 存储接口
10.5.1 文件接口 10.5.2 裸设备 10.5.3 对象接口 10.5.4 块接口(7) 10.5.5融合是趋势
10 存储是基础
10.6 存储加速技术
10.6.1 数据组织技术 10.6.2 缓存技术
11 大数据云化
01
02
03
04
11.1 云 11.2 应 11.3 大 11.4 小
5 流处理
5.4 业界两种典型的流 引擎
5.4.1 Storm(3)
5.4.2 Spark Streaming(4)
5.4.3 融合框架(7)
5 流处理
5.5 CEP(10)
5.5.1 CEP是什么(11) 5.5.2 CEP的架构 5.5.3 Esper(12)
5 流处理
5.6 实时结合机器学习
1.3 大数据挑战
1.3.1 成本挑战 1.3.2 实时性挑战
1.3.3 安全挑战
1.2 企业数据资产 1.4 小结
第一部分 大数据的本质
2 运营商大数据架构
第一部分 大数据的本质
2.3 平台发展 趋势
1
2
3
2.2 大数据平 台架构
2.4 小结
2.1 架构驱动的因素
3 运营商大数据业 务
3.1 运营商常见的大数据业务 3.1.1 SQM（运维质量管理）
9.1.1 资源调度的目标和价 值 9.1.2 资源调度的使用限制 及难点
9 资源管理
9.2 Hadoop领域的资 源调度框架
9.2.1 YARN 9.2.2 Borg(1) 9.2.3 Omega 9.2.4 本节小结
9 资源管理
9.3 资源分配算法
9.3.1 算法的作用 9.3.2 几种调度算法分析
11.3.3 服务模式 AzureDataLakeAnalyti cs
03
第三部分 大数据文化
12 大数据技术开发文化
12.2 DevOps理念
12.2.1 Development和Operations的组合 12.2.2 对应用程序发布的影响 12.2.3 遇到的问题 12.2.4 协调人 12.2.5 成功的关键
7 批处理技术
06
7.6 批处理关 键技术
05
7.5 BSP框架
(5)
04
7.4 Spark架
构和原理(1)
03
7.3 MapReduce
编程框架
02
7.2 MPP
DB技术
01
7.1 批处理技
术的概念
7 批处理技术
7.7 小结
7 批wk.baidu.com理技术
7.3 MapReduce编程 框架
7.3.1 MapReduce起源 7.3.2 MapReduce原理 7.3.3 Shuffle 7.3.4 性能差的主要原因
5.6.1 Eagle的特点 5.6.2 Eagle概览
6 交互式分析
6.1 交互式分 析的概念
A
6.2 MPPDB 技术
B
6.3 SQL on Hadoop
C
6.4 大数据仓 库
D
6.5 小结
E
6 交互式分析
6.2 MPPDB技术
6.2.1 MPP的概念(1) 6.2.2 典型的MPP数据库 6.2.3 MPP DB调优实战 6.2.4 MPPDB适用场景 (11)
4.6.1 数据分发中间件的 作用
4.6.2 Kafka架构和原理 (15)
5.1 算 子
5 流处理
5.2 流 的概念
5.4 业界 两种典型 的流引擎
5.5 CEP(10)
5.3 流 的应用 场景
5.6 实时 结合机器 学习
5 流处理
5.7 小结
5 流处理
5.3 流的应用场景
5.3.1 金融领域 5.3.2 电信领域
大数据架构详解：从数据 获取到深度学习
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
目录
01. 第一部分 大数据的本质 02. 第二部分 大数据技术 03. 第三部分 大数据文化
01
第一部分 大数据的本质
1 大数据是什么
1.1 大数据导论
1.1.1 大数据简史(1) 1.1.2 大数据现状
1.1.3 大数据与BI(4)
12.4 小结
12.1 开源文化 12.3 速度远比你想的重要
感谢聆听
计算定义 用上云 数据上云
结
11 大数据云化
11.2 应用上云
11.2.1 CloudNative概 念 11.2.2 微服务架构(1) 11.2.3 Docker配合微服 务架构(2) 11.2.4 应用上云小结
11 大数据云化
11.3 大数据上云
11.3.1 大数据云服务的 两种模式
11.3.2 集群模式 AWSEMR(5)