腾讯大数据构建之道

1打造腾讯大数据平台

• 第一节 腾讯大数据的缘起
• 第二节 腾讯大数据的构建理念
• 第三节 腾讯大数据的总体架构

2数据实时采集平台

• 第一节 接入层挑战
• 第二节 接入管理层TDManager
• 第三节 数据采集
• 第四节 数据总线
• 第五节 消息中间件
• 第六节 数据分拣
• 第七节 接入层展望

3分布式存储平台

• 第一节 文件存储HDFS
• 第二节 统一存储Ceph
• 第三节 下一代大数据存储Ozone
• 第四节 KV存储HBase

4分布式计算平台

• 第一节 批处理MapReduce
• 第二节 批处理Spark
• 第三节 批处理漂移计算SuperSQL
• 第四节 流处理Flink
• 第五节 SQL数据仓库Hive
• 第六节 任务调度

5数据分析引擎

• 第一节 关系型OLAP：腾讯实时多维分析平台
• 第二节 关系型OLAP：ClickHouse
• 第三节 多维OLAP：Kylin
• 第四节 多维OLAP：Druid

6资源调度平台

• 第一节 Yarn项目背景
• 第二节 调度器性能优化
• 第三节 集群的高可用性
• 第四节 多资源维度弹性管理

7数据治理体系

• 第一节 元数据
• 第二节 数据资产管理
• 第三节 大数据安全

8机器学习平台

• 第一节 图智能平台
• 第二节 Angel
• 第三节 联邦学习

9数据内容挖掘

• 第一节 概览
• 第二节 广告内容挖掘
• 第三节 用户画像数据体系
• 第四节 用户画像构建方法
• 第五节 数据内容挖掘与推荐
• 第六节 数据内容挖掘与AI创作

10大数据平台运营

• 第一节 大数据服务规划
• 第二节 大数据平台治理
• 第三节 自动化运维体系构建
• 第四节 平台运营成本优化
• 第五节 大数据运营分析与应用体系

11TBDS大数据处理套件

• 第一节 TBDS大数据处理套件
• 第二节 Oceanus实时流式数据处理平台
• 第三节 ideX数据分析与探索挖掘工具
• 第四节 智能钛TI机器学习平台

12企业级容器云平台GaiaStack

• 第一节 GaiaStack产品背景和目标
• 第二节 GaiaStack架构和技术特点
• 第三节 GaiaStack核心技术

13大数据应用服务

• 第一节 智能客服机器人
• 第二节 移动推送
• 第三节 数据可视化产品小马