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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121332319

商品编码：22142269255

出版时间：2018-01-01

5本  YL12401

逆流而上 阿里巴巴技术成长之路

机器学习在线 解析阿里云机器学习平台

大数据之路 阿里巴巴大数据实践

企业IT架构转型之道书书号：9787121332319 9787121327681 9787121314384 9787121318696 9787111564805

阿里巴巴Java开发手册

杨冠宝（孤尽） (作者) 孙学瑛 (责任编辑)

 

书 号：978-7-121-33231-9

出版日期：2018-01-01

页 数：100

开 本：32(130*185)

出版状态：上市销售

维护人：孙学瑛

本手册的愿景是码出高效，码出质量。它结合作者的开发经验和架构历程，提炼阿里巴巴集团技术团队的集体编程经验和软件设计智慧，浓缩成为立体的编程规范和佳实践。众所周知，现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高，因为不仅是编程相关的知识点，其他维度的知识点也会影响软件的

终交付质量，比如，数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件的架构缺陷或性能风险；单元测试的失位导致集成测试困难；没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等。所以，本手册以开发者为中心视角，划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程结构、设计规约七个维度，每个条目下有相应的扩展解释和说明，正例和反例，全面、立体、形象地帮助到开发者的成长和团队代码规约文化的形成

从严格意义上讲，本手册跨越了Java语言本身，明确作为一名合格开发者应该具备的基本素质，因此本手册适合计算机相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业师生、求职者等阅读，希望成为大家如良师益友般的工作手册、工具字典和床头书。

 

来自于阿里集团的智慧与经验，用血淋淋的故障换来的总结

阿里经济体全球技术开发准则

杨冠宝

花名孤尽，取自《笑傲江湖》中风清扬的“独孤九剑，破尽天下武功”之意，是《阿里巴巴Java开发手册》的主要作者。在阿里巴巴集团历任研发、架构师、技术主管等不同的角色，承担过11、国际化、代码中心等大型项目，有着丰富的一线编程经验，目前是研发协同平台Aone代码中心负责人。乐于分享与总结，在阿里巴巴集团内部大型分享多达30余次，不懈地追求技术创新，勇于挑战技术难度，在大数据、高并发、研发效能领域均有较深的造诣。

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产品名称：逆流而上-阿里巴巴技术成...是否是套装: 否书名: 逆流而上-阿里巴巴技术成长之路定价: 59.00元出版社名称: 电子工业出版社出版时间: 2017年10月作者: 阿里巴巴集团成长集编委会书名: 逆流而上-阿里巴巴技术成长之路ISBN编号: 9787121327681

目录

 

第1章  基础架构高可用     1

 

 

 

1.1  域名解析异常的排查思路   2

 

 

 

1.2  网络静默丢包        14

 

 

 

1.3  运营商网络问题不再只能“干着急”        20

 

 

 

1.4  一个存储系统master节点磁盘故障引发的惨案      23

 

 

 

1.5  服务器异常断电的数据丢失分析        31

 

 

 

第2章  中间件使用常见隐患与预防          38

 

 

 

2.1  高并发场景下缓存击穿问题分析        39

 

 

 

2.2  论如何实施限流保护   43

 

 

 

2.3  VIPServer负载均衡案例分析       48

 

 

 

2.4  瞬间高流量触发Tomcat bug引起集群奔溃       60

 

 

 

第3章  数据库常见问题     74

 

 

 

3.1  性能的杀手-SQL执行计划   75

 

 

 

3.2  记一次诡异的数据库延迟   84

 

 

 

3.3  一次AliSQL连接风暴的排查和深究    93

 

 

 

3.4  ORM规约变更反例       100

 

 

 

3.5  云数据库篇SQL优化**案例分析    104

 

 

 

第4章  业务研发**案例          121

 

 

 

4.1  分布式锁在超时情况下可能引起并发的案例   122

 

 

 

4.2  分布式一致性问题的另类解法   126

 

 

 

4.3  探索分布式故障模型相关问题处理方法的设计 空间      130

 

 

 

4.4  序列化结果有两种        140

 

 

 

4.5  JVM源码分析之不保证顺序的Class.getMethods     149

 

 

 

4.6  应用启动初期JIT编译引发load飙高问题         157

 

 

 

第5章  运行管理域稳定性建设          171

 

 

 

5.1  洞若观火，让故障无处遁形        172

 

 

 

5.2  运营商故障体系·佳实践   180

 

 

 

5.3  通过故障演练保障系统稳定性   186

...

逆流而上-阿里巴巴技术成长之路 

企业IT架构转型之道 阿里巴巴中台战略思想与架构实战

• 出版社： 
• ISBN：9787111564805
• 版次：1
• 商品编码：12176278
• 品牌：
• 包装：平装
• 开本：16开
• 出版时间：2017-05-01
• 用纸：胶版纸

79.00

 

阿里巴巴启动中台战略的原因，及架构演变过程。
包含共享服务中心搭建原则、技术选型、高可用和高并发技术等。
本书从10年前阿里巴巴为何要启动中台战略说起，详细讲述了惊心动魄的架构转型过程，以及在这个过程中的深度思考和各种实践，包括成功经验，也包括失败教训。这是迄今为止首次披露阿里巴巴集团中间件体系*全面系统的资料，这些宝贵资料对所有进行“互联网+”实践的企业和单位都有参考价值，对软件开发人员和架构师也会有所启发。
本书主要内容：
1）阿里巴巴分布式服务框架解析。
2）业务中台如何支撑业务快速创新。
3）服务在线化带来高效的服务共享。
4）组织阵型优化带来团队效能的提升。
5）传统企业互联网转型的成功案例。
6）数据库分库分表的*佳实践。
7）提升应用性能的典型设计方案。
8）如何打造数字化运营平台。
9）大规模业务平台稳定性能力的打造。
10）海量日志实时处理的分布式体系构建。
11）错综复杂的服务调用链路如何跟踪与分析。本书从阿里巴巴启动中台战略说起，详细阐述共享服务体系如何给企业的业务发展提供了支持。介绍阿里巴巴在建设共享服务体系时如何进行技术框架选择，构建了哪些重要的技术平台等，此外，还介绍了组织架构和体制如何更好地支持共享服务体系的持续发展。
主要内容分为三大部分：，部分介绍阿里巴巴集团中台战略引起的思考，以及构建业务中台的基础——共享服务体系。第二部分详细介绍共享服务体系搭建的过程、技术选择、组织架构等，如分布式服务框架的选择、共享服务中心建设原则、数据拆分实现数据库能力线性扩展、异步化与缓存原则、打造数字化运营能力的方案、平台稳定性能力的开发、共享服务中心对内和对外的开放共享等。第三部分结合两个典型案例，介绍共享服务体系项目落地的过程，以及企业进行互联网转型过程中的实践经验。钟华（花名：古谦）阿里巴巴中间件首席架构师，15年中间件领域行业经验。对传统企业IT建设和互联网架构都有较为深入的理解，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验，多次作为总架构师协助大型传统企业打造业务中台项目，为企业实现“互联网+”转型提供了科学的发展方向和强有力的技术支持，项目涉及政府、制造业、金融、交通、媒体等多个领域。本书将阿里巴巴一系列在工程上的实践进行了系统的总结，也为进一步的系统演进积累了很好的经验，打下了坚实的基础。
——阿里巴巴集团CTO张建锋（行癫）

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机器学习在线：解析阿里云机器学习平台

79.00

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年8月1日)

 

丛书名: 阿里巴巴集团技术丛书

 

其他: 264页

 

ISBN: 9787121318696

 

条形码: 9787121318696

 

2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入阿里巴巴，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》。

 

 

 

目录

 

第1章 阿里云机器学习 1

 

1.1 产品特点 1

 

1.2 名词解释 2

 

1.3 构建机器学习实验 3

 

1.3.1 新建实验 3

 

1.3.2 使用组件搭建工作流 4

 

1.3.3 运行实验、查看结果 5

 

1.3.4 模型部署、在线预测 6

 

第2章 商家作弊行为检测 7

 

2.1 数据探索 8

 

2.2 建模、预测和评估 15

 

2.3 尝试其他分类模型 19

 

2.4 判断商家作弊 24

 

第3章 生存预测 27

 

3.1 数据集一 27

 

3.1.1 特征分析 28

 

3.1.2 生存预测 33

 

3.2 数据集二 36

 

3.2.1 随机森林模型 39

 

3.2.2 朴素贝叶斯模型 47

 

 

 

第4章 信用风险预测 50

 

4.1 整体流程 53

 

4.1.1 特征哑元化 54

 

4.1.2 特征重要性 57

 

4.2 模型效果评估 61

 

4.3 减少模型特征的个数 62

 

第5章 用户购买行为预测 65

 

5.1 数据探索 66

 

5.2 思路 68

 

5.2.1 用户和品牌的各种特征 69

 

5.2.2 二分类模型训练 71

 

5.3 计算训练数据集 71

 

5.3.1 原始数据划分 72

 

5.3.2 计算特征 74

 

5.3.3 计算标签 89

 

5.4 二分类模型训练 90

 

5.4.1 正负样本配比 90

 

5.4.2 逻辑回归算法 92

 

5.4.3 随机森林算法 94

 

第6章 聚类与分类 96

 

6.1 数据可视化 97

 

6.2 K-Means聚类 98

 

6.2.1 聚类、评估流程 100

 

6.2.2 聚成两类 101

 

6.2.3 聚成三类 103

 

6.3 K·近邻算法 104

 

6.3.1 使用KNN算法进行分类 105

 

6.3.2 算法比较 108

 

6.4 多分类模型 109

 

6.4.1 使用朴素贝叶斯算法 109

 

6.4.2 使用逻辑回归多分类算法 112

 

6.4.3 使用随机森林算法 115

 

6.4.4 各多分类模型效果对比 118

 

第7章 葡萄酒品质预测 119

 

7.1 数据探索 120

 

7.2 线性回归 123

 

7.3 GBDT回归 125

 

第8章 文本分析 127

 

8.1 分词 128

 

8.2 词频统计 130

 

8.3 单词的区分度 131

 

8.4 字符串比较 133

 

8.5 抽取关键词、关键句 139

 

8.5.1 原理简介 139

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产品名称：阿里巴巴 是否是套装: 是 书名: 阿里巴巴 定价: 79.00元 出版社名称: 电子工业出版社 作者: 阿里巴巴数据技术及产品部 书名: 阿里巴巴 ISBN编号: 9787121314384

 

 

 

第1章 总述1

 

第1篇 数据技术篇

 

第2章 日志采集8

 

2.1 浏览器的页面日志采集8

 

2.1.1 页面浏览日志采集流程9

 

2.1.2 页面交互日志采集14

 

2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理15

 

2.2 无线客户端的日志采集16

 

2.2.1 页面事件17

 

2.2.2 控件点击及其他事件18

 

2.2.3 特殊场景19

 

2.2.4  H5 & Native日志统一20

 

2.2.5 设备标识22

 

2.2.6 日志传输23

 

2.3 日志采集的挑战24

 

2.3.1 典型场景24

 

2.3.2 大促保障26

 

第3章 数据同步29

 

3.1 数据同步基础29

 

3.1.1 直连同步30

 

3.1.2 数据文件同步30

 

3.1.3 数据库日志解析同步31

 

3.2 阿里数据仓库的同步方式35

 

3.2.1 批量数据同步35

 

3.2.2 实时数据同步37

 

3.3 数据同步遇到的问题与解决方案39

 

3.3.1 分库分表的处理39

 

3.3.2 高效同步和批量同步41

 

3.3.3 增量与全量同步的合并42

 

3.3.4  同步性能的处理43

 

3.3.5 数据漂移的处理45

 

第4章 离线数据开发48

 

4.1 数据开发平台48

 

4.1.1 统一计算平台49

 

4.1.2 统一开发平台53

 

4.2 任务调度系统58

 

4.2.1 背景58

 

4.2.2 介绍60

 

4.2.3 特点及应用65

 

第5章 实时技术68

 

5.1 简介69

 

5.2 流式技术架构71

 

5.2.1 数据采集72

 

5.2.2 数据处理74

 

5.2.3 数据存储78

 

5.2.4 数据服务80

 

5.3 流式数据模型80

 

5.3.1 数据分层80

 

5.3.2 多流关联83

 

5.3.3 维表使用84

 

5.4 大促挑战&保障86

 

5.4.1 大促特征86

 

5.4.2 大促保障88

 

第6章 数据服务91

 

6.1 服务架构演进91

 

6.1.1  DWSOA92

 

6.1.2  OpenAPI93

 

6.1.3  SmartDQ94

 

6.1.4 统一的数据服务层96

 

6.2 技术架构97

 

6.2.1  SmartDQ97

 

6.2.2  iPush100

 

6.2.3  Lego101

 

6.2.4  uTiming102

 

6.3 ·佳实践103

 

6.3.1 性能103

 

6.3.2 稳定性111

 

第7章 数据挖掘116

 

7.1 数据挖掘概述116

 

7.2 数据挖掘算法平台117

 

7.3 数据挖掘中台体系119

 

7.3.1 挖掘数据中台120

 

7.3.2 挖掘算法中台122

 

7.4 数据挖掘案例123

 

7.4.1 用户画像123

 

7.4.2 互联网反作弊125

 

第2篇 数据模型篇

 

第8章 大数据领域建模综述130

 

8.1 为什么需要数据建模130

 

8.2 关系数据库系统和数据仓库131

 

8.3 从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择132

 

8.4 典型的数据仓库建模方法论132

 

8.4.1  ER模型132

 

8.4.2 维度模型133

 

8.4.3  Data Vault模型134

 

8.4.4  Anchor模型135

 

8.5 阿里巴巴数据模型实践综述136

 

第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系138

 

9.1 概述138

 

9.1.1 定位及价值139

 

9.1.2 体系架构139

 

9.2 规范定义140

 

9.2.1 名词术语141

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