《包邮 [套装书]数据中台:让数据用起来+深入理解Java虚拟机:JVM高|8066160》[77M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

书名：	[套装书]数据中台：让数据用起来+深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与z1u1i佳实践（第3版）（2册）\|8066160
图书定价：	218元
图书作者：	付登坡江敏任寅姿孙少忆周志明
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2019/12/3 0:00:00
ISBN号：	9781912241125
开本：	32开
页数：	919
版次：	1-1

作者简介

---------------------------数据中台：让数据用起来---------------------------

付登坡江敏任寅姿孙少忆等著：付登坡（花名：天湛）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&地产事业部总经理
有10余年?数据领域从业经验，擅长数据建模、海量数据产品架构设计与实现。原阿?巴巴集团?数据专家，曾在阿里集团负责消费者数据标签体系、DMP平台等大数据项?设计与实施。2015年以创始人身份组建阿?巴巴集团的“11维数据创新工作室”，探索数据创新与数据商业化。
2016年6?离职，联合创办数澜科技，在数澜科技先后负责技术部、咨询服务部、地产事业部。
江敏（花名：江敏）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&CTO
有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部，负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能，ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者，并打造行业的数据共享交换，数据交易模式早期探索者。
数澜科技联合创始人，负责管理公司产品技术团队，为客户输出构建和经营数据中台的能力，基于数据中台建设的实践经验，带领团队打造一站式数据应用基础设施-数栖，并完成实施多家行业龙头客户基于数栖的数据中台建设。
任寅姿（花名：影姿）
资深数据产品专家，数澜科技创新事业部总经理
曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套完整的数据标签类目体系方法论；擅长对各种复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模，关注于采用大数据方法切实解决场景痛点提升业务效率。
孙少忆（花名：守正）
资深数字化转型咨询专家，数澜科技战略副总裁
20年企业信息化工作经验,积累信息化内部运营、解决方案销售及交付等领域实践经验。拥有MBCI、CISSP-ISSMP、CGEIT、COBIT5、ITILExpert、P3O等国际专业资质证书。曾任职华为ICT规划咨询部，面向企业、政府提供“以数据为核心，聚焦业务场景和价值”的流程信息化与数字化转型规划和落地咨询业务。
武凯（花名：行竹）
资深数据产品专家，数澜科技COO
有10余年数据产品经验，曾任阿里巴巴集团数据平台产品与运营部负责人，是营销、零售和医疗健康等领域数据应用的探索实践者，专注于企业大数据资产化及应用增值。
沈金（花名：铁平）
资深数据业务架构专家，数澜科技解决方案总监
10余年数据行业经验，擅长业务架构、数据架构、技术架构的规划和落地实施。曾在阿?巴巴担任DBA，后参与阿里数据中台建设，拥有用户识别、标签设计、动态数据组织多个发明专利。
2017年加入数澜科技，负责解决方案团队，推动数据中台在零售、地产、金融、集团等客户案例落地。
蔣珍波（花名：乐天）
大数据咨询专家，数澜科技高级咨询专家
15年信息化和大数据行业从业经验，具备广阔的知识面，丰富的咨询经验，擅长创造性地为客户提供解决方案，尤其擅长数据治理方面的咨询规划和产品设计，服务过数十家政府和大中型企业客户。

---------------------------深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与*佳实践（第3版）---------------------------

周志明著：周志明
资深Java技术、机器学习和企业级开发技术专家，现任远光软件研究院院长，人工智能博士在读，著有知名畅销书《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与*佳实践》。
开源技术的积极倡导者和推动者，对计算机科学和相关的多个领域都有深刻的见解，尤其是人工智能、Java开发和敏捷开发等领域。曾受邀在InfoQ和IBM DeveloperWorks等网站撰写技术专栏。
著作颇丰，著有《深入理解Java虚拟机》《深入理解OSGi》，翻译了《Java虚拟机规范》等著作。其中《深入理解Java虚拟机》第1版出版于2011年，已经出至第2版，不仅销量好，而且口碑更好，累计印刷超过30次，仍长销不衰，是中文计算机图书领域公认的、难得一见的佳作。

内容简介

---------------------------数据中台：让数据用起来---------------------------

内容简介
什么是数据中台？
什么样的企业需要建数据中台？
数据中台应该如何架构与设计？
建设数据中台的系统方法论是什么？
一个完整的数据中台有哪些组成部分？
如何从0到1实现一个数据中台？
数据中台应该如何运营？
数据中台的安全如何保障？
……
以上所有问题都能在本书中找到答案！

这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。
本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。
全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。
第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等；
第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析；
第5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台；
第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。

---------------------------深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与*佳实践（第3版）---------------------------

内容介绍
这是一部从工作原理和工程实践两个维度深入剖析JVM的著作，是计算机领域公认的经典，繁体版在台湾也颇受欢迎。
自2011年上市以来，前两个版本累计印刷36次，销量超过30万册，两家主要网络书店的评论近90000条，内容上近乎零差评，是原创计算机图书领域不可逾越的丰碑。

第3版在第2版的基础上做了重大修订，内容更丰富、实战性更强：根据新版JDK对内容进行了全方位的修订和升级，围绕新技术和生产实践新增逾10万字，包含近50%的全新内容，并对第2版中含糊、瑕疵和错误内容进行了修正。

全书一共13章，分为五大部分：
*部分（第1章）走近Java
系统介绍了Java的技术体系、发展历程、虚拟机家族，以及动手编译JDK，了解这部分内容能对学习JVM提供良好的指引。
第二部分（第2~5章）自动内存管理
详细讲解了Java的内存区域与内存溢出、垃圾收集器与内存分配策略、虚拟机性能监控与故障排除等与自动内存管理相关的内容，以及10余个经典的性能优化案例和优化方法；
第三部分（第6~9章）虚拟机执行子系统
深入分析了虚拟机执行子系统，包括类文件结构、虚拟机类加载机制、虚拟机字节码执行引擎，以及多个类加载及其执行子系统的实战案例；
第四部分（第10~11章）程序编译与代码优化
详细讲解了程序的前、后端编译与优化，包括前端的易用性优化措施，如泛型、主动装箱拆箱、条件编译等的内容的深入分析；以及后端的性能优化措施，如虚拟机的热点探测方法、HotSpot 的即时编译器、提前编译器，以及各种常见的编译期优化技术；
第五部分（第12~13章）高效并发
主要讲解了Java实现高并发的原理，包括Java的内存模型、线程与协程，以及线程安全和锁优化。

全书以实战为导向，通过大量与实际生产环境相结合的案例分析和展示了解决各种Java技术难题的方案和技巧。

---------------------------数据中台：让数据用起来---------------------------

赞誉
作者简介
前言
第1章　数据中台：信息化的下一站1
1.1　数据中台产生的大背景2
1.2　数据中台的3个核心认知11
1.3　数据中台的3个发展阶段13
1.4　开启信息化的下一站16
第2章　什么是数据中台20
2.1　解码数据中台22
2.2　数据中台必备的4个核心能力24
2.3　数据中台需要厘清的2个概念29
2.4　数据中台VS现有信息架构32
2.5　数据中台的业务价值与技术价值34
第3章　数据中台建设与架构39
3.1　持续让数据用起来的价值框架40
3.2　数据中台建设方法论42
3.3　数据中台架构53
3.4　中台手记（一）：我说服老板立项了57
第4章　数据中台建设的评估与选择62
4.1　企业数据应用的成熟度评估63
4.2　企业数据中台建设的应用场景75
4.3　中台手记（二）：打仗前手里得有一张“粮草”清单79
第5章　数据汇聚联通：打破企业数据孤岛82
5.1　数据采集、汇聚的方法和工具83
5.2　数据交换产品90
5.3　数据存储的选择94
第6章　数据开发：数据价值提炼工厂102
6.1　数据计算能力的4种类型104
6.2　离线开发110
6.3　实时开发117
6.4　算法开发120
6.5　中台手记（三）：选一个适合自己的技术平台真的很重要132
第7章　数据体系建设136
7.1　数据体系规划137
7.2　贴源数据层建设——全域数据统一存储140
7.3　统一数仓层建设——标准化的数据底座144
7.4　标签数据层建设——数据价值魅力所在157
7.5　应用数据层建设——灵活支撑业务需求179
7.6　中台手记（四）：即将开启的数据淘金之旅183
第8章　数据资产管理189
8.1　数据资产的定义和3个特征190
8.2　数据资产管理现状和挑战191
8.3　数据资产管理的4个目标192
8.4　数据资产管理在数据中台架构中的位置193
8.5　数据治理194
8.6　数据资产管理与数据治理的关系201
8.7　数据资产管理职能202
8.8　数据资产管理效果评估234
8.9　数据资产管理的7个成功要素239
8.10　中台手记（五）：家里的这点家底可得管好了242
第9章　数据服务体系建设245
9.1　补全数据应用的*后“一公里”246
9.2　4种常见的数据服务249
9.3　3种常见的数据应用262
9.4　数据服务背后的产品技术274
9.5　中台手记（六）：解决“数据应用*后一公里”问题280
第10章　数据中台运营机制284
10.1　数据中台运营效果评估模型285
10.2　数据中台运营的4个价值切入点287
10.3　数据资产运营291
10.4　数据成本运营316
10.5　数据中台运营的实践经验325
10.6　数据中台运营的要素与口诀330
10.7　中台手记（七）：让数据用起来331
第11章　数据安全管理335
11.1　数据安全面临的挑战336
11.2　贯穿数据全生命周期的数据安全管理体系344
11.3　大数据平台安全管理技术手段348
11.4　中台手记（八）：数据安全！数据安全！数据安全！357
附录　6大行业解决方案架构图359

---------------------------深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与*佳实践（第3版）---------------------------

前言
致谢
*部分　走近Java
第1章　走近Java 2
1.1　概述 2
1.2　Java技术体系 3
1.3　Java发展史 4
1.4　Java虚拟机家族 12
1.4.1　虚拟机始祖：Sun Classic/Exact VM 12
1.4.2　武林盟主：HotSpot VM 13
1.4.3　小家碧玉：Mobile/Embedded VM 14
1.4.4　天下第二：BEA JRockit/IBM J9 VM 15
1.4.5　软硬合璧：BEA Liquid VM/Azul VM 16
1.4.6　挑战者：Apache Harmony/Google Android Dalvik VM 17
1.4.7　没有成功，但并非失败：Microsoft JVM及其他 18
1.4.8　百家争鸣 19
1.5　展望Java技术的未来 21
1.5.1　无语言倾向 21
1.5.2　新一代即时编译器 23
1.5.3　向Native迈进 24
1.5.4　灵活的胖子 26
1.5.5　语言语法持续增强 27
1.6　实战：自己编译JDK 29
1.6.1　获取源码 29
1.6.2　系统需求 31
1.6.3　构建编译环境 33
1.6.4　进行编译 34
1.6.5　在IDE工具中进行源码调试 36
1.7　本章小结 39
第二部分　自动内存管理
第2章　Java内存区域与内存溢出异常 42
2.1　概述 42
2.2　运行时数据区域 42
2.2.1　程序计数器 43
2.2.2　Java虚拟机栈 43
2.2.3　本地方法栈 44
2.2.4　Java堆 44
2.2.5　方法区 46
2.2.6　运行时常量池 47
2.2.7　直接内存 47
2.3　HotSpot虚拟机对象探秘 48
2.3.1　对象的创建 48
2.3.2　对象的内存布局 51
2.3.3　对象的访问定位 52
2.4　实战：OutOfMemoryError异常 53
2.4.1　Java堆溢出 54
2.4.2　虚拟机栈和本地方法栈溢出 56
2.4.3　方法区和运行时常量池溢出 61
2.4.4　本机直接内存溢出 65
2.5　本章小结 66
第3章　垃圾收集器与内存分配策略 67
3.1　概述 67
3.2　对象已死？ 68
3.2.1　引用计数算法 68
3.2.2　可达性分析算法 70
3.2.3　再谈引用 71
3.2.4　生存还是死亡？ 72
3.2.5　回收方法区 74
3.3　垃圾收集算法 75
3.3.1　分代收集理论 75
3.3.2　标记-清除算法 77
3.3.3　标记-复制算法 78
3.3.4　标记-整理算法 79
3.4　HotSpot的算法细节实现 81
3.4.1　根节点枚举 81
3.4.2　安全点 82
3.4.3　安全区域 83
3.4.4　记忆集与卡表 84
3.4.5　写屏障 85
3.4.6　并发的可达性分析 87
3.5　经典垃圾收集器 89
3.5.1　Serial收集器 90
3.5.2　ParNew收集器 92
3.5.3　Parallel Scavenge收集器 93
3.5.4　Serial Old收集器 94
3.5.5　Parallel Old收集器 95
3.5.6　CMS收集器 96
3.5.7　Garbage First收集器 98
3.6　低延迟垃圾收集器 104
3.6.1　Shenandoah收集器 105
3.6.2　ZGC收集器 112
3.7　选择合适的垃圾收集器 121
3.7.1　Epsilon收集器 121
3.7.2　收集器的权衡 121
3.7.3　虚拟机及垃圾收集器日志 122
3.7.4　垃圾收集器参数总结 127
3.8　实战：内存分配与回收策略 129
3.8.1　对象优先在Eden分配 130
3.8.2　大对象直接进入老年代 131
3.8.3　长期存活的对象将进入老年代 132
3.8.4　动态对象年龄判定 134
3.8.5　空间分配担保 135
3.9　本章小结 137
第4章　虚拟机性能监控、故障处理工具 138
4.1　概述 138
4.2　基础故障处理工具 138
4.2.1　jps：虚拟机进程状况工具 141
4.2.2　jstat：虚拟机统计信息监视工具 142
4.2.3　jinfo：Java配置信息工具 143
4.2.4　jmap：Java内存映像工具 144
4.2.5　jhat：虚拟机堆转储快照分析工具 145
4.2.6　jstack：Java堆栈跟踪工具 146
4.2.7　基础工具总结 148
4.3　可视化故障处理工具 151
4.3.1　JHSDB：基于服务性代理的调试工具 152
4.3.2　JConsole：Java监视与管理控制台 157
4.3.3　VisualVM：多合-故障处理工具 164
4.3.4　Java Mission Control：可持续在线的监控工具 171
4.4　HotSpot虚拟机插件及工具 175<...

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