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实时分析：流数据的分析与可视化技术
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9.5 抽样过程

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2022-01-24 23:22:06
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  • 译者序
  • 前言
  • 致谢
  • 作者简介
  • 技术编辑简介
  • 第1章 流数据简介
    • 1.1 流数据的来源
    • 1.2 流数据的特别之处
    • 1.3 基础架构和算法
    • 1.4 总结
  • 第一部分 流分析架构
    • 第2章 实时流架构设计
      • 2.1 实时架构的组件
      • 2.2 实时架构的特性
      • 2.3 实时编程语言
      • 2.4 实时架构概览
      • 2.5 总结
    • 第3章 服务配置和协调
      • 3.1 配置和协调系统的研发动机
      • 3.2 维护分布式状态
      • 3.3 Apache ZooKeeper
      • 3.4 总结
    • 第4章 流分析中的数据流程管理
      • 4.1 分布式数据流程
      • 4.2 Apache Kafka：高吞吐量分布式消息机制
      • 4.3 Apache Flume：分布式日志采集系统
      • 4.4 总结
    • 第5章 流数据的处理
      • 5.1 分布式流数据处理
      • 5.2 用Storm处理数据
      • 5.3 用Samza处理数据
      • 5.4 总结
    • 第6章 流数据的存储
      • 6.1 一致性哈希
      • 6.2 “NoSQL”存储系统
      • 6.3 其他存储技术
      • 6.4 存储技术的选择
      • 6.5 数据仓库
      • 6.6 总结
  • 第二部分 流分析与可视化
    • 第7章 流度量的交付
      • 7.1 流Web应用
      • 7.2 数据可视化
      • 7.3 移动流应用
      • 7.4 总结
    • 第8章 精确的聚集计算和交付
      • 8.1 定时计数与求和
      • 8.2 多分辨率时间序列的聚集计算
      • 8.3 随机优化
      • 8.4 时间序列数据的交付
      • 8.5 总结
    • 第9章 流数据的统计近似
      • 9.1 数值计算库
      • 9.2 概率和分布
      • 9.3 参数估计
      • 9.4 随机数产生器
      • 9.5 抽样过程
      • 9.6 总结
    • 第10章 使用略图近似流数据
      • 10.1 寄存器和哈希函数
      • 10.2 集合
      • 10.3 Bloom Filter
      • 10.4 Distinct Value略图
      • 10.5 Count-Min略图
      • 10.6 其他应用
      • 10.7 总结
    • 第11章 流数据的应用
      • 11.1 实时数据模型
      • 11.2 用模型预测
      • 11.3 监控
      • 11.4 实时优化
      • 11.5 总结
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