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大數據架構之道與項目實戰

為了解決體檢費用的問題，作者常耀斌鄭智民周賢波 這樣論述：

大數據和人工智慧技術發展正當時，如何快速構建一個高水平的企業級大數據平台是撰寫本書的出發點。本書從總體技術要求出發，深入分析了全棧技術的各自優勢和應用場景，傳授了三十多種主流技術的架構設計、技術原理和集成方法。第1章介紹企業級大數據平台服務的總體設計，突出研究經典設計模式之美、吸納分散式技術的精髓、深耕微架構的演變內涵。第2章～第9章是項目實戰環節，介紹高併發採集、靈活轉發、高可擴展海量存儲、高併發海量存儲、高可靠海量存儲、實時計算、智能分析和自定義遷移等微服務，手把手傳授架構設計和核心代碼，讓讀者掌握商用微服務產品開發全流程。 常耀斌，資深大數據專家，擁有16年國家級項目架構

設計與管理經驗。北郵計算機工學碩士，曾就職於中國電科、華為、中國移動等知名企業，歷任項目經理、高級專家、技術總監、高級架構師等職務。一直專注於億級用戶規模的大數據和人工智能平台的技術架構研發和關鍵技術研究，參與項目曾獲“國家科技進步特等獎“，個人曾獲“金牌員工”、“優秀共產黨員”稱號。個人擁有中國發明專利40多項，發表國家級期刊學術論文10多篇，多次應邀參加國內頂級會議和高峰論壇，並擔任專家評委和評審專家。   鄭智民，資深大數據分析師，中移動研究院前瞻項目研究員。北京郵電大學電子與通信工程碩士、廈門大學MBA，曾擔任國家智慧城市大數據方案專家、發明家協會委員等。具有12年電信運營、智

慧醫療、智慧家庭、工業物聯網、智慧環保等領域項目經驗。 BI大數據實戰項目曾助力移動全國經分大賽團體奪魁，物聯網創新項目曾獲第十九屆全國發明獎等國家部委級獎項6項及移動全國級優秀創新成果獎2項，為移動全國刊物《移周刊》首位創新專訪人物。在大數據及人工智能、區塊鏈領域以第一發明人申請19項發明專利，撰寫可穿戴設備、VR/AR等7份標準，出版VR和大數據領域書籍各1部。 第 1章 企業級大數據平台服務的總體設計 1.1平台架構設計的總體技術要求 1.2微服務引擎的可擴展性設計 1.3微服務引擎的優秀解決方案 1.3.1 高並發採集微服務 1.3.2 靈活轉發微服務 1

.3.3 高可擴展海量存儲服務 1.3.4 高並發海量存儲服務 1.3.5 高可靠海量存儲服務 1.3.6 實時計算服務 1.3.7 基於機器學習的智能分析服務 1.3.8 自定義遷移服務 1.4設計小結· 17   第 2章 大數據高並發採集微服務引擎 2.1核心需求分析和優秀解決方案 2.2服務引擎的技術架構設計 2.2.1 Maven與 Eclipse集成配置 2.2.2 Mina2.0框架以及業務設計 2.2.3 設備協議規範制定及數據包設計 2.2.4 按照設備和數據類型進行業務樹構建 2.2.5 按照設備的數據包狀態進行解

析 2.2.6 按照通用方式進行高並發入庫 2.3核心技術講解及模塊化設計 2.3.1 Spring Maven Web服務構建 2.3.2 Spring Boot微服務構建 2.3.3 數據包定義和實現 2.3.4 業務樹構建和實現 2.3.5 數據包狀態進行解析實現 2.3.6 按照通用方式進行高並發入庫實現 2.3.7 客戶端模擬器工具類進行高並發測試 2.4項目小結·   第 3章 大數據靈活轉發微服務引擎 3.1核心需求分析和優秀解決方案 3.2服務引擎的技術架構設計 3.3核心技術講解及模塊化實現 3.3.1 Spri

ng MVC Web服務構建 3.3.2 Spring Boot微服務構建 3.3.3 靈活配置和通用工具類構建 3.3.4 創建發送數據主題，註冊觀察者對象 3.3.5 啟動多線程進行數據發送 3.3.6 採用 Post策略模式進行數據發送 3.3.7 採用 ActiveMQ策略模式進行數據發送 3.4項目小結· 173 4.1核心需求分析和優秀解決方案 4.2服務引擎的技術架構設計 4.3核心技術講解及模塊化實現 4.3.1 Spring MVC的工作原理及執行流程 4.3.2 Spring MVC Web服務構建 4.3.3 Sprin

g Boot Web微服務構建 4.3.4 統一對外數據接收接口及通用類 4.3.5 MySQL對智能終端運動數據的分狀態和分策略處理 4.3.6 MySQL對智能終端運動數據的分職責處理 4.3.7 MySQL對智能終端運動數據的統一入庫處理 4.4項目小結   第 5章 大數據高並發海量存儲微服務引擎 5.1核心需求分析和優秀解決方案 5.2服務引擎的技術架構設計 5.3核心技術講解及模塊化實現 5.3.1 Spring MVC和 Spring Boot集成 MongoDB 5.3.2 MongoTemplate核心類實現 Dao層接口

5.3.3 基於 MongoDB處理智能終端運動數據 5.3.4 基於 MongoDB管道技術處理體檢數據 5.3.5 基於 AngularJS架構可視化體檢數據 5.4項目小結·   第 6章 大數據高可靠海量存儲微服務引擎 6.1核心需求分析和優秀解決方案 6.2服務引擎的技術架構設計 6.3核心技術講解及模塊化實現 6.3.1 Hadoop完全分佈式集群構建 6.3.2 Spring MVC和 Spring Boot集成 Hbase 6.3.3 HbaseTemplate核心類實現 Dao層接口 6.3.4 Hbase集群的智能終端運動數據

Controller接口 6.3.5 Hbase集群的智能終端運動數據 Service接口 6.3.6 Hbase集群的智能終端運動數據 Dao接口 6.4項目小結   第 7章 大數據實時計算微服務引擎 7.1核心需求分析和優秀解決方案 7.2服務引擎的技術架構設計 7.3核心技術講解及模塊化實現 7.3.1 分佈式採集服務 Flume部署及數據採集 7.3.2 分佈式消息服務 Kafka部署及數據發送 7.3.3 創建 HBase數據庫和 Spark環境 7.3.4 分佈式實時處理引擎 Spark Streaming原理及數據處理 7.

3.5 構建 BD_RTPServer_DP工程實現數據處理 7.3.6 構建 BD_RTPServer_Boot服務實現可視化 7.4項目小結   第 8章 大數據智能分析微服務引擎 8.1核心需求分析和優秀解決方案 8.2服務引擎的技術架構設計 8.3核心機器學習算法講解和應用 8.3.1 邏輯回歸的原理分析 8.3.2 支持向量機原理分析 8.3.3 決策樹原理分析 8.3.4 聚類算法原理分析 8.3.5 關聯規則算法原理分析 8.3.6 協同過濾原理分析 8.4 Spark架構原理與數據預測 8.4.1 YARN運行架構工作

原理 8.4.2 Spark Mlib核心技術 8.4.3 Spring Maven工程構建 8.4.4 決策樹預測體檢費用 8.4.5 邏輯回歸預測體檢費用 8.4.6 隨機森林預測體檢費用 8.4.7 支持向量機預測疾病概率 8.4.8 協同過濾推薦藥品 8.5項目小結   第 9章 大數據自定義遷移微服務引擎 9.1核心需求分析和優秀解決方案 9.2服務引擎的技術架構設計 9.3核心技術講解及模塊化實現 9.3.1 Hadoop生態的核心組件 9.3.2 HBase工作原理 9.3.3 Sqoop工作原理 9.3.4 M

apReduce工作原理 9.3.5 Sqoop抽取歷史數據到 HDFS 9.3.6 構建工程 BD_CustomTransfer_Maven 9.3.7 智能終端運動數據從 MySQL數據遷移到 Hive 9.4項目小結

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經濟發展掛帥下的受害確證與權益協商： 健康檢查在台灣環境抗爭中的角色初探，1979-1993

為了解決體檢費用的問題，作者官佑昌 這樣論述：

　　本文以「健康檢查」（health examination）為切入點，檢視1979-1993年間台灣環境抗爭中國家治理與抗爭模式的變化。健康檢查的特殊之處在於，戒嚴時期政府願意為公害事件主動提供健康檢查，解嚴後的政府一度採取「此例一開後患無窮」的立場，而在持續的抗爭治理過程中，健康檢查又成為政府公害處理原則與廠商睦鄰回饋項目之一，這個有趣的轉變，在既有環境抗爭的研究中未被詳細討論。　　本文主要仰賴次級資料的分析，分成兩條軸線，第一條軸線是1979-1993年間台灣的經濟發展與健康檢查的發展，第二條軸線是1979-1993年間健康檢查在環境抗爭中的角色與使用變化。　　本研究發現，台灣治理公害

糾紛的態度主要是基於經濟優先發展，強調維持以工業區為發展模式之生產秩序的穩定，這個脈絡形塑了工業區附近居民與工業汙染的強制共存關係。當視角聚焦在確證與協商過程中，發現健康檢查具備多義性和多功能性，在不同的歷史脈絡下、對不同行動者有不同的意涵：健康檢查在環境抗爭中原被視為確證工具由民眾提出，卻在確證失效後更加普及於往後的環境抗爭中，而成為國家治理的有效策略之一，促使三方在睦鄰回饋上達成共識。同時，受害確證的難題在於疾病難以歸因，但是流行病學調查的出現，以風險暴露取代疾病歸因，使風險分配與權利受損連結起來，成為權益重新分配的正當理由。