Spring Boot企業級應用開發實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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柳偉衛著 著

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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301292303

商品編碼：27276720303

齣版時間：2018-03-01

作  者:柳偉衛 著 定  價:98 齣 版 社:北京大學齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:442 裝  幀:平裝 ISBN:9787301292303 ●第1章 Spring Boot 概述
●1.1 傳統企業級應用開發之痛與革新
●1.2 Spring Boot 2 總覽
●1.3 快速開啓個 Spring Boot 項目
●1.4 如何進行 Spring Boot 項目的開發及測試
●第2章 Spring 框架核心概念
●2.1 Spring 框架總覽
●2.2 依賴注入與控製反轉
●2.3 AOP 編程
●第3章 Spring MVC 及常用 MediaType
●3.1 Spring MVC 簡介
●3.2 JSON 類型的處理
●3.3 XML 類型的處理
●3.4 文件上傳的處理
●第4章 集成 Thymeleaf
●4.1 常用 Java 模闆引擎
●4.2 Thymeleaf 標準方言
●4.3 Thymeleaf 設置屬性值
●4.4 Thymeleaf 迭代器與條件語句
●4.5 Thymeleaf 模闆片段
●部分目錄

內容簡介

《Spring Boot 企業級應用開發實戰》圍繞如何整閤以 Spring Boot 為核心的技術棧，來實現一個完整的企業級博客係統 NewStarBlog 而展開。該博客係統支持市麵上博客係統的常見功能。讀者朋友可以通過學習構建這個博客係統的整個過程，來達到設計和實現一個企業級Java應用開發的目的。該博客係統是一個類似於 WordPress 的專注於博客功能的博客平颱，支持多用戶訪問和使用。全書共22章，內容包括Spring Boot 概述、Spring 框架核心概念、Spring MVC 及常用 MediaType、集成 Thymeleaf、數據持久化、全文搜索、架構設計與分層、集成Bootstrap、博客係統的需要分析與設計等 柳偉衛 著 柳偉衛，80後程序員，關注編程、係統架構、性能優化。對技術抱有極大的熱情，堅持每天學習。喜歡開源，樂於分享。具有多年軟件開發管理及係統架構經驗。負責過多個重量及省級大型分布式係統的設計與研發，也參與過多個大型項目係統架構的技術改造。現為某集團技術公司項目經理，負責大型分布式係統的微服務化改造。

現代高效數據處理與分析指南 這是一本關於如何駕馭海量數據、構建強大數據處理流程、並從中提取有價值洞察的深度實戰指南。 本書聚焦於當下企業在麵對日益增長的數據挑戰時所急需掌握的核心技術與策略，旨在幫助讀者從數據收集、清洗、轉換、存儲，到最終的分析與可視化，構建一套完整、高效、可擴展的數據處理與分析體係。 核心價值與目標讀者： 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的關鍵驅動力。然而，如何有效地獲取、管理、分析這些數據，並從中發現潛在的商業價值，卻是一個巨大的挑戰。本書正是為解決這一痛點而生。 麵嚮人群： 數據工程師/分析師： 希望係統學習或深化理解數據處理流程、掌握主流技術棧、提升數據處理效率的專業人士。 軟件開發者： 想要將數據處理能力融入應用開發，瞭解如何構建數據驅動的係統，或者對數據科學領域感興趣的工程師。 技術經理/架構師： 需要理解和規劃企業級數據架構，選擇閤適的數據技術，並領導數據團隊的管理者。 對大數據技術有濃厚興趣的初學者： 具備一定的編程基礎，渴望快速入門現代數據處理與分析領域，並掌握實用的技能。 本書承諾： 實戰為王： 每一章都將圍繞具體的應用場景和技術點展開，提供可執行的代碼示例和詳細的操作指導，確保讀者學以緻用。 技術前沿： 深入剖析當前業界廣泛應用的、性能卓越的、可擴展的數據處理框架與工具，讓你掌握最“新”最有“力”的武器。 體係化知識： 不僅講解單一技術，更注重技術之間的關聯與整閤，幫助讀者構建起完整的技術思維體係。 解決實際問題： 聚焦企業在數據處理過程中遇到的常見難題，提供行之有效的解決方案和最佳實踐。 內容概述： 本書的內容涵蓋瞭從數據源接入到最終價值釋放的全鏈路，分為以下幾個核心模塊： 模塊一：數據采集與接入——萬物皆可為源 數據是分析的基礎，而數據的獲取是第一步。本模塊將詳細介紹各種類型數據的采集方法和技術。 實時數據流采集： 消息隊列技術： 深入剖析 Apache Kafka 的架構原理、核心組件（Producer, Consumer, Broker, Topic, Partition）、消息傳遞機製、高可用與容錯策略。講解如何使用 Kafka Connect 實現與多種數據源（數據庫、日誌文件、API）的無縫集成。 其他流處理框架的初步介紹： 簡單提及 Apache Pulsar 等新興的消息隊列技術，對比其特點。 批量數據抽取： ETL/ELT 概念與模式： 詳細解釋 Extract, Transform, Load (ETL) 和 Extract, Load, Transform (ELT) 的區彆與適用場景。 數據庫數據抽取： 學習使用 JDBC/ODBC 進行數據庫連接，掌握 SQL 語句優化、增量抽取策略（基於時間戳、日誌、CDC）。 文件與API數據獲取： 探討如何高效地讀取各種格式的文件（CSV, JSON, Parquet, Avro），以及如何通過 RESTful API、SDK 等方式從第三方服務獲取數據。 數據格式與協議： 介紹 Protobuf, Avro 等高效數據序列化格式，以及 Thrift 等RPC框架，理解其在數據傳輸中的優勢。 模塊二：數據存儲與管理——承載海量，有序可尋 數據量爆炸式增長，如何選擇閤適的存儲方案，確保數據的高效讀寫、安全可靠，是設計的關鍵。 關係型數據庫優化與擴展： 分布式關係型數據庫： 介紹 TiDB, OceanBase 等分布式事務型數據庫的架構設計、CAP 理論的權衡、分片與復製策略。 數據庫調優： 索引優化、查詢優化、存儲引擎選擇、連接池管理等實戰技巧。 NoSQL 數據庫選型與實踐： 鍵值存儲： Redis, Memcached 在緩存、會話管理等場景的應用。 文檔數據庫： MongoDB 在非結構化數據存儲、靈活 schema 演進中的優勢。 寬列存儲： HBase, Cassandra 在海量數據、高吞吐寫場景的應用。 圖數據庫： Neo4j 在關係型數據分析（社交網絡、推薦係統）中的獨特價值。 數據倉庫與數據湖： 數據倉庫： 概念、架構（星型模型、雪花模型）、OLAP 操作的特點，以及 MPP（Massively Parallel Processing）數據倉庫（如 Greenplum, ClickHouse）的原理。 數據湖： Hadoop 生態下的 HDFS, S3 等對象存儲，以及 Delta Lake, Apache Iceberg 等湖倉一體（Lakehouse）解決方案，實現結構化、半結構化、非結構化數據的統一管理。 數據治理與元數據管理： 強調數據質量、數據安全、數據血緣追溯的重要性，介紹 Apache Atlas 等元數據管理工具。 模塊三：數據清洗與轉換——化零為整，重塑價值 原始數據往往是“髒”的，存在缺失、重復、錯誤等問題，高效的數據清洗與轉換是數據分析前必不可少的環節。 數據清洗技術： 缺失值處理： 刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）、基於模型預測等方法。 異常值檢測與處理： 基於統計學方法（Z-score, IQR）、機器學習模型（Isolation Forest, DBSCAN）檢測異常值，並進行修正或移除。 重復數據識彆與去重： 基於規則、模糊匹配、哈希算法等方法。 數據類型轉換與標準化： 日期格式統一、單位轉換、文本編碼處理、大小寫統一等。 數據轉換與特徵工程： 數據標準化與歸一化： Min-Max Scaling, Standardization 等。 特徵編碼： One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding。 特徵提取與組閤： PCA, LDA, 文本特徵提取（TF-IDF, Word2Vec）。 聚閤與分組： SQL 中的 GROUP BY, Pandas 中的 groupby() 方法，以及 Spark SQL 的聚閤函數。 數據閤並與連接： SQL 中的 JOIN, Pandas 中的 merge/join，以及 Spark DataFrame 的 join 操作。 流式數據清洗： 介紹 Flink, Spark Streaming 等流處理框架如何實現實時數據清洗與轉換，處理窗口操作（滾動窗口、滑動窗口、會話窗口）。 模塊四：數據處理與計算框架——規模化處理的引擎 當數據量突破單機處理能力時，分布式計算框架就顯得尤為重要。 Hadoop 生態係統： HDFS (Hadoop Distributed File System)： 分布式存儲原理、副本機製、 NameNode/DataNode 架構。 MapReduce： 編程模型、shuffle 過程、容錯機製。 YARN (Yet Another Resource Negotiator)： 資源管理框架，如何調度 MapReduce, Spark 等應用。 Apache Spark： Spark Core： RDD (Resilient Distributed Datasets) 的概念、轉換 (Transformations) 與行動 (Actions)、DAG (Directed Acyclic Graph) 執行引擎。 Spark SQL： DataFrame 和 Dataset API，SQL 查詢優化， Catalyst Optimizer。 Spark Streaming/Structured Streaming： 實時數據處理，微批處理與原生流處理的區彆，狀態管理。 Spark MLlib： 分布式機器學習庫，常用算法實現。 Spark 性能調優： 內存管理、Shuffle 調優、數據分區、序列化優化。 Apache Flink： 流批一體： 統一處理流式和批式數據，其核心概念（DataStream API, Table API/SQL）。 事件時間與處理時間： 區分兩種時間概念，以及 Watermarks 的作用。 狀態管理與容錯： Checkpointing, Savepointing 機製。 Flink SQL： 強大的流式 SQL 查詢能力。 其他分布式計算框架： 簡要介紹 Presto/Trino (SQL 查詢引擎), Dask (Python 並行計算庫) 等，展示多樣化的處理能力。 模塊五：數據分析與建模——洞察背後，預測未來 掌握瞭數據處理與計算能力後，如何從中提取有價值的信息，進行預測和決策，是本書的升華。 描述性統計與探索性數據分析 (EDA)： 基礎統計量： 均值、中位數、方差、標準差、分位數等。 數據可視化： 散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，以及如何使用 Matplotlib, Seaborn, Plotly 等工具。 相關性分析： Pearson 相關係數、Spearman 相關係數。 分布分析： 直方圖、密度圖，理解數據的分布特徵。 機器學習基礎： 監督學習： 迴歸（綫性迴歸、邏輯迴歸）、分類（決策樹、隨機森林、SVM, KNN）、評估指標（準確率、召迴率、F1-score, AUC）。 無監督學習： 聚類（K-Means, DBSCAN）、降維（PCA）。 特徵選擇與模型評估： 交叉驗證、網格搜索、特徵重要性。 時間序列分析： ARIMA, Prophet 等模型，預測未來趨勢。 關聯規則挖掘： Apriori 算法，發現數據項之間的關聯性。 文本分析與自然語言處理 (NLP) 基礎： 分詞、詞性標注、情感分析、主題模型（LDA）。 數據驅動的決策： 如何將分析結果轉化為可執行的商業建議。 模塊六：數據可視化與報告——讓數據“說話” 再有價值的洞察，如果不能有效地呈現給決策者，其價值將大打摺扣。 可視化工具介紹： BI 工具： Tableau, Power BI, Superset (開源) 的使用入門，如何連接數據源，創建儀錶闆。 編程庫： Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly), JavaScript (D3.js, ECharts) 的高級用法。 儀錶闆設計原則： 如何設計清晰、直觀、能夠傳達關鍵信息的儀錶闆。 敘事性可視化： 如何通過圖錶講述一個關於數據的故事。 報告自動化： 使用工具和腳本實現報錶自動生成與分發。 模塊七：係統架構與部署——穩定、高效、可擴展 理解數據處理流程背後的架構設計，並掌握將其部署到生産環境的技能，是實現企業級應用的關鍵。 數據管道設計模式： Lambda 架構、Kappa 架構。 雲原生數據處理： AWS (EMR, S3, Redshift, Kinesis), Azure (HDInsight, Data Lake Storage, Synapse Analytics), GCP (Dataproc, BigQuery, Cloud Storage) 等主流雲廠商的數據服務與優勢。 容器化與編排： Docker 部署，Kubernetes 管理數據處理集群。 CI/CD for Data Pipelines： 如何實現數據管道的自動化構建、測試和部署。 監控與告警： Prometheus, Grafana 在數據處理係統監控中的應用，確保係統的穩定運行。 成本優化： 在雲環境中如何優化存儲和計算資源的成本。 本書的獨特之處： 多技術棧融閤： 本書不拘泥於單一技術，而是將業界主流的、互補的技術進行有機結閤，例如 Kafka + Spark + Flink + Parquet/ORC + ClickHouse/Greenplum，構建完整的解決方案。 深入技術原理： 在講解技術應用的同時，也會深入剖析其底層原理，幫助讀者知其然，更知其所以然。 強調架構思維： 從宏觀的係統架構到微觀的技術選型，都貫穿著“如何構建一套穩定、高效、可擴展的數據係統”的理念。 豐富的實踐案例： 包含從電商數據分析、金融風控、物聯網數據處理等多個領域的真實案例，讓學習更具針對性。 如何閱讀本書： 建議讀者根據自己的基礎和興趣，選擇閤適的章節進行閱讀。對於初學者，可以從第一模塊開始，逐步深入。對於有一定基礎的讀者，可以直接跳到感興趣的特定技術或應用場景。本書的實驗和代碼示例是學習的關鍵，務必動手實踐。 結語： 數據是未來的石油，而掌握數據處理與分析的能力，就是駕馭這股強大動力的關鍵。本書將為你鋪就一條通往數據智慧的道路，讓你能夠 confidently 地麵對數據的洪流，從中挖掘齣無限的商業價值，推動企業不斷嚮前。現在，讓我們一起開啓這段激動人心的數據探索之旅吧！