hadoop教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

架構真意：企業級應用架構設計方法論與實踐

為了解決hadoop教學的問題，作者范鋼 這樣論述：

這是一部嘗試從架構本質的角度對傳統的企業級應用架構方法進行優化的著作，不僅提供了一套更優化的企業級應用架構方，能指導讀者構建高品質的應用；而且對當下熱門的分散式系統和大資料平臺的架構方法進行了詳細講解，通過大量案例提供了可直接複用的經驗。   兩位作者在大型上市科技公司和大型互聯網企業從事研發和架構工作多年，本書融合了他們在不同領域的架構經驗。全書一共11章，分為三個部分： 第①部分（第1～6 章）架構設計方 總結了一套切實可行、操作性強的高品質架構方法——“5視圖架構設計法”，並引入了領域驅動設計、規模化敏捷等先進的設計思想。 第②部分（第 7～9章） 分散式架構設計與實踐 從實戰的

角度講解了分散式系統的架構與設計，包括分散式的核心技術、微服務的架構設計，以及基於雲端的分散式部署，旨在幫助讀者構建支持高併發、高可用的系統架構。 第③部分（第10、11 章） 大資料架構設計 從更宏大的視角介紹了大資料平臺的架構與設計，包括資料中台以及大資料技術中台建設思路、路線圖和實踐經驗。   【第一部分　架構設計方】   第1章　架構師的修煉5 1.1　何為軟體架構5 1.1.1　常見研發場景6 1.1.2　準確理解軟體架構7 1.2　如何成為合格的架構師9 1.2.1　架構師的職責9 1.2.2　架構師的思維模式10 1.3　如何成為22的架構師12 1.3.

1　能夠將業務轉換為技術13 1.3.2　能合理利用技術支撐業務13 1.3.3　具備前瞻思維和戰略思維15 1.4　“5視圖法”架構設計16   第2章　邏輯架構設計18 2.1　用例模型分析19 2.1.1　用例模型20 2.1.2　由粗到細的用例分析21 2.1.3　用例描述23 2.1.4　事件流25 2.1.5　業務需求列表29 2.1.6　需求規格說明書30 2.2　介面原型分析32 2.3　領域模型分析34 2.3.1　軟體退化的根源34 2.3.2　兩頂帽子的設計方式38 2.3.3　領域驅動的設計思想41 2.3.4　領域驅動的變更設計42 2.3.5　領域驅動設計總結48

2.4　技術可行性分析50   第3章　數據架構設計52 3.1　數據架構的設計過程52 3.2　基於領域的數據庫設計54 3.2.1　傳統的4種關係55 3.2.2　繼承關係59 3.2.3　NoSQL數據庫的設計61 3.3　基於領域的程式設計63 3.3.1　服務、實體與值物件64 3.3.2　貧血模型與充血模型64 3.3.3　聚合70 3.3.4　倉庫與工廠71 3.3.5　問題域和限界上下文75   第4章　開發架構設計78 4.1　系統規劃與介面定義78 4.1.1　系統規劃79 4.1.2　介面定義80 4.2　系統分層與整潔架構82 4.2.1　系統分層82 4.2.2　底層

技術更迭84 4.2.3　整潔架構設計86 4.2.4　易於維護的架構88 4.3　技術中台建設90 4.3.1　增刪改的架構設計91 4.3.2　查詢功能的架構設計94 4.3.3　支持領域驅動的架構設計99 4.3.4　支援微服務的架構設計107 4.4　技術選型與技術規劃109 4.4.1　軟體正確決策的過程109 4.4.2　商用軟體與開源框架110 4.5　模組劃分與代碼規範111   第5章　運行架構設計114 5.1　屬性→場景→決策115 5.2　非功能性需求117 5.3　恰如其分的架構設計117 5.4　技術架構演化118 5.4.1　意圖架構119 5.4.2　使能故事1

20 5.4.3　架構跑道122 5.4.4　我們的實踐122 5.5　技術改造與軟體重構124 5.5.1　架構師的十年奮鬥125 5.5.2　演化式的技術改造思路126 5.5.3　一個遺留系統改造的故事127   第6章　物理架構設計131 6.1　集中式與分散式132 6.2　網路架構圖134 6.3　系統架構與應用架構135   【第二部分　分散式架構設計與實踐】   第7章　分散式架構設計141 7.1　互聯網架構演進141 7.1.1　All-in-One架構142 7.1.2　流量在1000萬以內的架構設計143 7.1.3　流量在1000萬以上的架構設計147 7.1.4　流

量在5000萬以上的架構設計155 7.1.5　億級流量的架構設計160 7.2　分散式技術165 7.2.1　分散式緩存165 7.2.2　記憶體數據庫169 7.2.3　分散式事務173 7.2.4　分散式佇列179 7.2.5　分散式數據庫182   第8章　微服務架構設計192 8.1　為什麼要採用微服務架構192 8.1.1　快速變化需要快速交付192 8.1.2　打造高效的團隊組織193 8.1.3　大前端+技術中台196 8.1.4　小而專的微服務197 8.1.5　微服務中的去中心化概念199 8.1.6　互聯網轉型利器202 8.2　微服務的關鍵技術204 8.2.1　註冊中

心205 8.2.2　服務閘道219 8.2.3　熔斷機制227 8.3　微服務的系統設計235 8.3.1　6種設計模式235 8.3.2　微服務設計實踐244 8.3.3　微服務測試調優262 8.4　微服務專案實戰過程276 8.4.1　線上訂餐系統專案實戰278 8.4.2　統一語言與事件風暴278 8.4.3　子域劃分與限界上下文282 8.4.4　微服務拆分與設計實現284   第9章　基於雲端的分散式部署290 9.1　DevOps與快速交付290 9.2　Docker容器技術292 9.2.1　虛擬技術與容器技術292 9.2.2　對Docker容器的操作294 9.2.3　用

Dockerfile製作鏡像296 9.2.4　微服務的Docker容器部署297 9.2.5　Docker容器的應用298 9. 2.6　搭建Docker本地私服299 9.3　Kubernetes分散式容器管理299 9.3.1　微服務發佈的難題299 9.3. 2　Kubernetes的運行原理300 9.3.3　Kubernetes的應用場景303 9.3.4　Kubernetes的虛擬網路304 9.3.5　用Kubernetes部署微服務305 9.3.6　用有狀態集部署元件308 9.3.7　Kubernetes應用實踐310 9.4　自動化運維平臺實踐312   【第三部分　大

數據架構設計】   第10章　大數據時代變革319 10.1　從IT時代向DT時代轉變319 10. 2　數據分析與應用319 10. 2.1　數據應用的發展歷程320 10. 2. 2　數據應用的成熟度321 10.3　數據中台建設325 10.3.1　對數據中台的正確理解325 10.3. 2　數據中台建設的核心326 10.3.3　數據中台的建設思路332 10.3.4　數據中台的技術架構333   第11章　大數據技術中台335 11.1　大數據技術335 11.1.1　Hadoop技術框架336 11.1. 2　Spark技術框架339 11. 2　大數據採集345 11. 2.1　

結構化數據採集346 11.2. 2　非結構化數據採集347 11.3　大數據治理350 11.3.1　SparkSQL大數據開發中台351 11.3. 2　ETL過程的設計實踐353 11.3.3　數據倉庫建設357 11.3.4　數據標籤設計360 11.4　大數據展示362 11.4.1　大數據索引363 11.4. 2　多維模型分析367 11.4.3　HBase數據庫369   近幾年，國內軟體行業發展迅猛，軟體規模與複雜度不斷提高，對架構設計的需求因而越來越強烈。   雖然各個軟體公司或多或少都在進行架構設計這項工作，但沒有一個簡單易行、切實落地的架構設計來指導

大家按照某種規範做事。正因如此，很多人不知道怎樣高效、高品質地設計架構，只能東一榔頭西一棒槌，有些人甚至對什麼是架構設計都不甚瞭解，這樣只會導致架構雜亂無章、隨意或者不全面。這種低品質的架構既不能有效地規避項目進行過程中的各種風險，也不能指導大規模開發團隊有效協作，進而導致在軟體發展及日後運維過程中出現各種問題。在這種狀況下，軟體企業也無法更好地應對微服務轉型、大資料轉型、物聯網轉型等諸多技術挑戰。 筆者從事架構設計及相關教學工作多年，總結出了一套操作性強的架構設計方，希望能夠幫助更多讀者成為架構師。這就是筆者寫這本書的初衷。  

大數據精析：PB級資料倉儲企業實戰

為了解決hadoop教學的問題，作者尚硅谷IT教育 這樣論述：

　　別以為Hadoop熱潮已過，而是太成熟了！讓你親身體驗全世界最大的一流企業如何利用Hadoop生態圈實作真正電商資料庫架構。只會MySQL資料庫管理員，當心隨時被No-SQL時代淘汰！   　　資料即現金，企業在儲存設備上的投資與日俱增，無不就是要將這些金砂給保存下來。但要處理這些大量的資料絕非易事。雖然Hadoop已經出現十多年，但其生態圈仍是企業處理巨量資料的主流。目前Hadoop生態圈的產品十分成熟，而圍繞著Hadoop生態圈的應用也越來越多。你所熟知的電商，都早就把這些技術完全用在自己的平台上了。世界一流企業的超強科技目前也下放到平民百姓家，這本書就是最好的例子。電商的資料表從

來都是企業最高的機密，本書也將這些資料庫、資料表用Hadoop生態圈的技術完全實作出來。巨量資料時代，PB級的資料處理將是每個資料庫管理員都會面對的難題，先學先贏，不落人後。   　　★ 內容簡介 　　本書按照需求規劃、需求實現、需求視覺化的流程進行編排，遵循專案開發的實際流程，全面介紹了資料倉庫的架設過程。在整個資料倉庫的架設過程中，本書介紹了主要元件的安裝部署過程、需求實現的實際思路、各種問題的解決方案等，並在其中穿插了許多與大數據和資料倉庫相關的理論知識，包含大數據概論、資料倉庫概論、電子商務業務概述、資料倉庫理論準備、資料倉庫建模等。   　　本書從邏輯上可以分為三部分：第一部分是大數

據與資料倉庫概論及專案需求描述，主要介紹了資料倉庫的概念、應用場景和架設需求；第二部分是專案部署的環境準備，介紹了如何從零開始架設一個完整的資料倉庫環境；第三部分是需求模組實現，針對不同需求分模組進行實現，是本書的重點部分。   　　★ 適合讀者 　　本書適合具有一定的程式設計基礎並對大數據有興趣的讀者閱讀。透過閱讀本書，讀者可以快速瞭解資料倉庫，全面掌握資料倉庫的相關技術。

文字探勘技術在博物館線上評論分析之應用-以全球知名20家藝術博物館為例

為了解決hadoop教學的問題，作者康綺倫 這樣論述：

隨著現代社會網際網路的普及，網路平台上累積了巨量的線上評論內容，遊客也越來越受到網路口碑的影響及依賴線上評論來做決策，因此，近年學術界已越來越多研究朝向網路評論的議題來探討。然而在體驗經濟盛行的時代下，博物館不乏面臨了加入娛樂性產業的競爭潮流當中。博物館已不能像過去以被動的方式經營，博物館產業已開始主動運用行銷商業手法，深入剖析博物館遊客的各種需求。本研究目的為使用文字探勘技術獲取遊客在網路上的回饋意見做分析，解讀遊客的遊覽感受及挖掘出可提供博物館具體實用的管理改善策略。本研究方法為運用文字探勘技術分析全球知名20家藝術博物館之遊客在Google Maps網站留下的4萬筆網路線上評論與心得，

以網路爬蟲方法蒐集線上評論，首先透過滿意及不滿意評論之關鍵詞分析正負面原因，再使用文字探勘技術之LDA隱含狄利克雷分布分析出六大主題後，接著以IPA重要-表現程度分析法找出博物館應改善的重點，最後使用關聯規則分析博物館線上評論間存在的關係。研究重點發現遊客普遍對於博物館服務品質的有形性構面表現十分滿意，除此之外發現「城市藝術相關」、「旅遊規劃相關」、「票務相關」、「歷史文化相關」等有趣的服務品質構面，最後依據研究結果歸納出給予博物館管理實務建議有博物館票務問題、館內交通指引不佳及博物館服務人員服務品質等。