实时大数据分析：基于Storm、Spark技术的实时应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Sumit，Gupta，Shilpi，Saxena，张广 著

图书标签:

• 实时数据处理
• 大数据分析
• Storm
• Spark
• 流处理
• 数据挖掘
• 实时计算
• 分布式系统
• 数据工程
• 大数据技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302477280

版次：1

商品编码：12294609

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：243

字数：333000

正文语种：中文

编辑推荐

考虑大数据技术背景，本书结合实际用例介绍了应用Apache Storm和Apache Spark进行实时大数据分析的实现过程，为读者提供了快速设计、应用和部署实时分析所需的技术。

内容简介

本书详细阐述了实时大数据分析的实现过程，主要包括大数据技术前景及分析平台；熟悉Storm平台；用Storm处理数据；Trident介绍和Storm性能优化；熟悉Kinesis；熟悉Spark；RDD编程；Spark的SQL查询引擎；Spark Streaming分析流数据以及Lambda架构等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

目录

目 录
第1章 大数据技术前景及分析平台 1
1.1 大数据的概念 1
1.2 大数据的维度范式 2
1.3 大数据生态系统 3
1.4 大数据基础设施 4
1.5 大数据生态系统组件 5
1.5.1 构建业务解决方案 8
1.5.2 数据集处理 8
1.5.3 解决方案实施 8
1.5.4 呈现 9
1.6 分布式批处理 9
1.7 分布式数据库（NoSQL） 13
1.7.1 NoSQL数据库的优势 15
1.7.2 选择NoSQL数据库 16
1.8 实时处理 16
1.8.1 电信或移动通信场景 17
1.8.2 运输和物流 17
1.8.3 互联的车辆 18
1.8.4 金融部门 18
1.9 本章小结 18
第2章 熟悉Storm 19
2.1 Storm概述 19
2.2 Storm的发展 20
2.3 Storm的抽象概念 22
2.3.1 流 22
2.3.2 拓扑 22
2.3.3 Spout 23
2.3.4 Bolt 23
2.3.5 任务 24
2.3.6 工作者 25
2.4 Storm的架构及其组件 25
2.4.1 Zookeeper集群 25
2.4.2 Storm集群 25
2.5 如何以及何时使用Storm 27
2.6 Storm的内部特性 32
2.6.1 Storm的并行性 32
2.6.2 Storm的内部消息处理 34
2.7 本章小结 36
第3章 用Storm处理数据 37
3.1 Storm输入数据源 37
3.2 认识Kafka 38
3.2.1 关于Kafka的更多知识 39
3.2.2 Storm的其他输入数据源 43
3.2.3 Kafka作为输入数据源 46
3.3 数据处理的可靠性 47
3.3.1 锚定的概念和可靠性 49
3.3.2 Storm的acking框架 51
3.4 Storm的简单模式 52
3.4.1 联结 52
3.4.2 批处理 53
3.5 Storm的持久性 53
3.6 本章小结 58
第4章 Trident概述和Storm性能优化 59
4.1 使用Trident 59
4.1.1 事务 60
4.1.2 Trident 拓扑 60
4.1.3 Trident操作 61
4.2 理解LMAX 65
4.2.1 内存和缓存 66
4.2.2 环形缓冲区—粉碎器的心脏 69
4.3 Storm的节点间通信 72
4.3.1 ZeroMQ 73
4.3.2 Storm的ZeroMQ配置 74
4.3.3 Netty 74
4.4 理解Storm UI 75
4.4.1 Storm UI登录页面 75
4.4.2 拓扑首页 78
4.5 优化Storm性能 80
4.6 本章小结 83
第5章 熟悉Kinesis 84
5.1 Kinesis架构概述 84
5.1.1 Amazon Kinesis的优势和用例 84
5.1.2 高级体系结构 86
5.1.3 Kinesis的组件 87
5.2 创建Kinesis流服务 90
5.2.1 访问AWS 90
5.2.2 配置开发环境 91
5.2.3 创建Kinesis流 93
5.2.4 创建Kinesis流生产者 97
5.2.5 创建Kinesis流消费者 102
5.2.6 产生和消耗犯罪警报 102
5.3 本章小结 105
第6章 熟悉Spark 106
6.1 Spark概述 107
6.1.1 批量数据处理 107
6.1.2 实时数据处理 108
6.1.3 一站式解决方案Apache Spark 110
6.1.4 何时应用Spark—实际用例 112
6.2 Spark的架构 114
6.2.1 高级架构 114
6.2.2 Spark扩展/库 116
6.2.3 Spark的封装结构和API 117
6.2.4 Spark的执行模型—主管-工作者视图 119
6.3 弹性分布式数据集（RDD） 122
6.4 编写执行第一个Spark程序 124
6.4.1 硬件需求 125
6.4.2 基本软件安装 125
6.4.3 配置Spark集群 127
6.4.4 用Scala编写Spark作业 129
6.4.5 用Java编写Spark作业 132
6.5 故障排除提示和技巧 133
6.5.1 Spark所用的端口数目 134
6.5.2 类路径问题—类未找到异常 134
6.5.3 其他常见异常 134
6.6 本章小结 135
第7章 使用RDD编程 136
7.1 理解Spark转换及操作 136
7.1.1 RDD API 137
7.1.2 RDD转换操作 139
7.1.3 RDD功能操作 141
7.2 编程Spark转换及操作 142
7.3 Spark中的持久性 157
7.4 本章小结 159
第8章 Spark的SQL查询引擎——Spark SQL 160
8.1 Spark SQL的体系结构 161
8.1.1 Spark SQL的出现 161
8.1.2 Spark SQL的组件 162
8.1.3 Catalyst Optimizer 164
8.1.4 SQL/Hive context 165
8.2 编写第一个Spark SQL作业 166
8.2.1 用Scala编写Spark SQL作业 166
8.2.2 用Java编写Spark SQL作业 170
8.3 将RDD转换为DataFrame 173
8.3.1 自动化过程 174
8.3.2 手动过程 176
8.4 使用Parquet 179
8.4.1 在HDFS中持久化Parquet数据 182
8.4.2 数据分区和模式演化/合并 185
8.5 Hive表的集成 186
8.6 性能调优和最佳实践 190
8.6.1 分区和并行性 191
8.6.2 序列化 191
8.6.3 缓存 192
8.6.4 内存调优 192
8.7 本章小结 194
第9章 用Spark Streaming分析流数据 195
9.1 高级架构 195
9.1.1 Spark Streaming的组件 196
9.1.2 Spark Streaming的封装结构 198
9.2 编写第一个Spark Streaming作业 200
9.2.1 创建流生成器 201
9.2.2 用Scala编写Spark Streaming作业 202
9.2.3 用Java编写Spark Streaming作业 205
9.2.4 执行Spark Streaming作业 207
9.3 实时查询流数据 209
9.3.1 作业的高级架构 209
9.3.2 编写Crime生产者 210
9.3.3 编写Stream消费者和转换器 212
9.3.4 执行SQL Streaming Crime分析器 214
9.4 部署和监测 216
9.4.1 用于Spark Streaming的集群管理器 216
9.4.2 监测Spark Streaming应用程序 218
9.5 本章小结 219
第10章 介绍Lambda架构 220
10.1 什么是Lambda架构 220
10.1.1 Lambda架构的需求 220
10.1.2 Lambda架构的层/组件 222
10.2 Lambda架构的技术矩阵 226
10.3 Lambda架构的实现 228
10.3.1 高级架构 229
10.3.2 配置Apache Cassandra和Spark 230
10.3.3 编写自定义生产者程序 233
10.3.4 编写实时层代码 235
10.3.5 编写批处理层代码 238
10.3.6 编写服务层代码 239
10.3.7 执行所有层代码 241
10.4 本章小结 243

前言/序言

前 言
对于现代企业而言，处理过去10～20年的历史数据并进行分析以获得提升业务的洞见是当今最为热门的用例。
企业过去曾执迷于数据仓库的开发。通过这些数据仓库，企业努力从每个可能的数据源获取数据并存储下来，再利用各种商业智能工具对数据仓库中存储的数据进行分析。但是开发数据仓库是一个复杂、耗时和大开销的过程，需要相当程度的资金和时间投入。
Hadoop及其生态系统的涌现无疑为海量大数据问题的处理提供了一种新的方法或架构，通过这种低成本、可伸缩的解决方案，过去需要数天时间处理的成TB数据将在几小时内被处理完毕。尽管有着这样的优势，在其他一些需要实时或准实时（如亚秒级服务等级协议SLA）执行分析及获得业务洞见的应用场景中，Hadoop还是面临着批处理性能方面的挑战。这类应用需求可称为实时分析（RTA）或准实时分析（NRTA），有时又被称为“快数据”，后者意味着做出准实时决策的能力，即要在有限的商务决策时间内提供卓有成效的数据支持。
为应对这些企业实时数据分析的应用场景，出现了一些高性能、易于使用的开源平台。Apache Storm和Apache Spark是其中最为引人注目的代表性平台，能够为广大相关用户提供实时数据处理和分析功能。这两个项目都归属于Apache软件基金会。尽管有部分功能重叠，这两个工具平台仍保持着各自的特色和不同功能。
考虑到以上的大数据技术背景，本书结合实际用例介绍了应用Apache Storm和Apache Spark进行实时大数据分析的实现过程，为读者提供了快速设计、应用和部署实时分析所需的技术。
本书内容
第1章“大数据技术前景及分析平台”奠定了全书的知识背景，主要包括大数据前景的综述、大数据平台上采用的各种数据处理方法、进行数据分析所用的各种平台。本章也介绍了实时或准实时批量分布式处理海量数据的范式。此外，还涉及处理高速/高频数据读写任务的分布式数据库。
第2章“熟悉Storm”介绍了实时/准实时数据处理框架Apache Storm的概念、架构及编程方法。这里涉及多种Storm的基本概念，诸如数据源（spouts）、数据流处理组件（bolts）、并行度（parallelism）等。本章还以丰富的应用场景及范例说明如何利用Storm进行实时大数据分析。
第3章“用Storm处理数据”着重于介绍Apache Storm中用于处理实时或准实时数据流的内部操作，如过滤（filters）、连接（joins）、聚合（aggregators）等。这里展示了Storm对Apache Kafka、网络通信接口、文件系统等多种输入数据源的集成，最后利用Storm JDBC框架将处理过的数据保存起来。本章还提到Storm中多种企业关注的数据流处理环节，诸如可靠性、消息获取等。
第4章“Trident概述和Storm性能优化”验证了实时或准实时事务数据的处理。这里介绍了实时处理框架Trident，它主要用于处理事务数据。在此提到使用Trident处理事务应用场景的几种架构。这一章还提到多种概念和可用参数，进而探讨了它们对Storm框架与其任务的监测、优化以及性能调整诸方面的可用性。本章还涉及LMAX、环形缓冲区、ZeroMQ等Storm内部技术。
第5章“熟悉Kinesis”提到了在云上可用的实时数据处理技术Kinesis，此技术是亚马逊云计算平台AWS中的实时数据处理服务。这里先说明了Kinesis的架构和组成部分，接着用一个端到端的实时报警发生范例阐明了Kinesis的用法，其中使用到KCL、KPL等客户端库。
第6章“熟悉Spark”介绍了Apache Spark的基础知识，其中包括Spark程序的高级架构和构建模块。这里先从Spark的纵览开始，接着提到了Spark在各种批处理和实时用户场景中的应用情况。这一章还深入讲到Spark的高级架构和各种组件。在本章的最后部分讨论了Spark集群的安装、配置以及第一个Spark任务的执行实现。
第7章“使用RDD编程”对Spark RDD进行了代码级的预排。这里说明了RDD API提供的各种编程操作支持，以便于使用者轻松实现数据转换和保存操作。在此还阐明了Spark对如Apache Cassandra这样的NoSQL数据库的集成。
第8章“Spark的SQL查询引擎——Spark SQL”介绍了Spark SQL，这是一个和Spark协同工作的SQL风格的编程接口，可以帮助读者将Parquet或Hive这样的数据集快速应用到工作中，并支持通过DataFrame或原始SQL语句构建查询。本章同时推荐了一些Spark数据库的最佳实践案例。
第9章“用Spark Streaming分析流数据”介绍了Spark的又一个扩展工具Spark Streaming，用于抓取和处理实时或准实时的流数据。这里顺承着Spark架构简明扼要地描述了Spark Streaming中用于数据加载、转换、持久化等操作的各种应用编程接口。为达成实时查询数据，本章将Spark SQL和Spark Streaming进行了深入集成。本章最后讨论了Spark Streaming任务部署和监测等方面的内容。
第10章“介绍Lambda架构”引领读者认识了新兴的Lambda架构，这个架构可以将实时和预计算的批量数据结合起来组成一个混合型的大数据处理平台，从其中获得对数据的准实时理解。本章采用了Apache Spark并讨论了Lambda架构在实际应用场景中的实现。
本书阅读基础
本书的读者最好拥有Java或Scala语言的编程经验，对Apache Hadoop等代表性分布式计算平台的基础知识亦有一定了解。
本书适用读者
本书主要面向应用开源技术进行实时分析应用和框架开发的大数据架构师、开发者及程序员群体。这些有实力的开发者阅读本书时可以运用Java或Scala语言的功底来进行高效的核心要素和应用编程实现。
本书会帮助读者直面不少大数据方面的难点及挑战。书里不但包括应用于实时/准实时流数据及高频采集数据处理分析的大量工具和技术，而且涵盖了Apache Storm、Apache Spark、Kinesis等各种工具和技术的内存分布式计算范式。
本书约定
本书应用了一些文本格式以区分不同类型的信息。以下是这些文本格式范例和含义说明。
文中的代码、数据库表名称、文件目录名称、文件名、文件扩展名、路径名、伪URL、用户输入以及推特用户定位采用如下方式表示：
“The PATH variable should have the path to Python installation on your machine.”

代码块则通过下列方式设置：

public class Count implements CombinerAggregator {
@Override
public Long init(TridentTuple tuple) {
return 1L;
}

命令行输入和输出的显示方式如下所示：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

图标表示警告提醒或重要的概念。
图标表示提示或相关操作技巧。
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实时数据洪流中的洞察之舟：探索数据的脉搏与价值 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，其价值的释放速度日益成为企业和组织的核心竞争力。我们不再满足于对过去事件的回溯分析，而是迫切需要深入实时数据的跳动，从中捕捉稍纵即逝的洞察，驱动即时决策，并最终引领创新。本书正是献给所有渴望驾驭这股实时数据洪流的探索者们的指南，它将带领您穿越错综复杂的技术丛林，抵达实时数据分析的壮丽彼岸。 一、 理解实时数据分析的宏观图景 在深入技术细节之前，我们首先需要建立对实时数据分析的整体认知。它并非仅仅是“快”的代名词，而是包含了一系列复杂的流程、技术选型和架构设计。本书将首先为您勾勒出实时数据分析的全貌： 实时数据分析的定义与价值： 我们将明确界定什么是实时数据分析，以及它为何在当今商业环境中具有不可替代的地位。从金融交易的欺诈检测，到电商平台的个性化推荐，再到物联网设备的状态监控，无数案例将生动展示实时数据分析如何赋能业务，提升效率，创造价值。您将了解到，实时分析能够帮助企业： 敏锐响应市场变化： 实时洞察用户行为、竞争对手动态、突发事件等，从而快速调整策略。 优化运营效率： 实时监控生产流程、物流配送、服务质量，及时发现并解决瓶颈。 提升用户体验： 提供个性化推荐、即时客服、精准广告，满足用户即时需求。 防范风险与欺诈： 实时识别异常交易、恶意行为，最大限度地降低损失。 驱动创新： 通过实时收集和分析用户反馈，快速迭代产品和服务。 实时数据分析的关键挑战： 实时性并非易事，其背后隐藏着诸多技术和管理上的挑战。本书将剖析这些挑战，帮助您未雨绸缪： 数据摄入的延迟： 如何在海量数据涌入时，最大限度地降低数据从产生到可用的延迟。 数据处理的吞吐量： 如何应对高并发、大数据量的处理需求，保证系统稳定运行。 状态的维护与一致性： 在分布式环境中，如何高效、准确地维护和更新计算过程中的状态信息，确保数据一致性。 低延迟的查询与响应： 如何在毫秒级甚至微秒级的时间内，为用户或应用程序提供查询结果。 系统的可伸缩性与容错性： 如何设计能够应对数据量增长和潜在故障的弹性系统。 数据质量与准确性： 在快速处理过程中，如何保证数据的准确性和完整性。 实时数据分析的架构模式： 了解不同的架构模式是构建健壮实时数据分析系统的基础。我们将介绍几种主流的架构思路，并分析它们的优缺点： Lambda 架构： 经典的分层处理思想，结合了实时处理层和批量处理层，以保证数据的准确性和低延迟。 Kappa 架构： 简化了 Lambda 架构，通过对流数据的重放来达到批量处理的效果，降低了系统的复杂性。 混合架构： 结合了 Lambda 和 Kappa 架构的优点，根据具体业务需求进行灵活设计。 端到端流处理架构： 强调所有数据都通过流式处理，追求极致的实时性。 二、 深入核心技术：实时数据处理引擎的演进与实践 在理解了宏观图景后，我们将聚焦于实现实时数据分析的核心技术——强大的数据处理引擎。本书将深入剖析两款在业界享有盛誉、极具代表性的实时数据处理框架，并结合实际应用场景，展现它们的强大能力。 Apache Storm：分布式实时计算的先驱 Storm 作为最早的分布式实时计算框架之一，其设计理念至今仍具有重要的参考价值。我们将从以下几个方面深入探讨 Storm： 核心概念解析： 详细解释 Storm 的拓扑（Topology）、Spout（数据源）、Bolt（数据处理器）、Stream（数据流）、Tuple（数据单元）等核心概念，帮助您构建清晰的理解框架。 工作原理剖析： 深入理解 Storm 如何实现任务的分布式部署、数据在节点间的流动、状态的管理以及容错机制，例如 Supervisor、Nimbus、Worker、Executor、Task 等组件的协同工作。 通信与状态管理： 讲解 Storm 如何利用 ZeroMQ 等高效的通信库进行节点间数据传输，以及如何在内存或外部存储中实现可靠的状态管理。 容错与可靠性： 分析 Storm 的 ACK 机制、消息确认机制，以及如何处理节点故障，保证数据处理的准确性和完整性。 实际应用场景举例： 通过具体的案例，例如实时日志分析、实时监控、实时推荐系统等，展示 Storm 在实际业务中的应用。 Storm 的优势与局限： 客观评价 Storm 的优点，如低延迟、高吞吐量、强大的容错能力，同时也分析其在编程模型、资源管理、生态系统等方面的局限性，为技术选型提供参考。 Apache Spark Streaming/Structured Streaming：统一批处理与流处理的利器 Spark 以其内存计算的优势，在批处理领域取得了巨大成功，而 Spark Streaming 和更先进的 Structured Streaming 则将这种强大能力延伸到了实时数据处理领域，提供了更统一、更强大的流处理解决方案。 Spark Streaming 的演进： 从 Spark Streaming 的基础概念入手，理解其微批处理（Micro-batching）模型，如何将流数据切分成小批量进行处理。 DStream (Discretized Stream)： 详细讲解 DStream 的工作原理，以及如何利用 RDD（Resilient Distributed Dataset）进行数据转换和操作。 窗口操作： 学习如何在 DStream 上进行滑动窗口（Sliding Window）和固定窗口（Fixed Window）操作，实现时间序列分析。 状态管理： 探讨 Spark Streaming 如何进行状态的维护，例如 `updateStateByKey` 操作，以及其在有状态流计算中的重要性。 容错与 Exactly-Once 语义： 分析 Spark Streaming 的容错机制，以及如何通过 RDD 的 lineage 和 checkpointing 实现数据的 Exactly-Once（精确一次）处理语义。 Structured Streaming 的革命： 深入了解 Structured Streaming 如何基于 DataFrame/Dataset API，将流处理视为一个不断追加的表，从而提供更简洁、更强大的编程模型。 统一的 API： 理解 Structured Streaming 如何与 Spark SQL 共享同一套 API，极大地简化了开发者的学习曲线。 声明式编程： 学习如何用声明式的方式定义流处理逻辑，让 Spark 引擎负责优化执行。 状态管理与事件时间： 重点讲解 Structured Streaming 在事件时间处理、 watermark 机制、以及如何处理迟到数据方面的能力。 触发器与输出模式： 理解如何通过触发器（Trigger）控制流处理的执行频率，以及不同的输出模式（Append, Complete, Update）如何满足不同的业务需求。 与 Spark 生态的深度融合： 探讨 Structured Streaming 如何无缝集成 Spark 的其他组件，如 MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算库），构建完整的实时分析平台。 Spark Streaming vs. Structured Streaming 深度对比： 详细分析两者在编程模型、性能、状态管理、容错能力、以及生态系统支持等方面的差异，帮助您根据项目需求做出最佳选择。 三、 构建实时数据分析应用：从数据源到洞察的完整流程 技术引擎只是实现实时数据分析的工具，真正的价值在于如何将这些技术有效地整合，构建出能够解决实际业务问题的端到端应用。 数据源接入与预处理： 多样化的数据源： 探讨如何从各种实时数据源（如 Kafka、Kinesis、WebSocket、数据库变更日志、传感器数据等）高效地摄入数据。 数据清洗与转换： 在数据流动的过程中，如何进行实时的数据清洗、格式转换、字段提取、数据丰富等操作，为后续分析做好准备。 消息队列的应用： 深入理解 Apache Kafka 等消息队列在实时数据管道中的关键作用，如削峰填谷、解耦、持久化、多消费者支持等。 核心实时计算逻辑的设计与实现： 无状态计算： 掌握如何处理每个数据点独立进行的计算，例如数据过滤、格式转换、简单聚合等。 有状态计算： 深入学习如何管理和更新计算过程中随时间累积的状态，例如计数、求和、平均值、用户会话跟踪、异常检测模型推理等。 事件时间与处理时间： 深刻理解事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的区别，以及如何利用事件时间进行更准确的窗口分析和状态聚合。 窗口操作的精髓： 掌握不同类型的窗口操作（滑动窗口、滚动窗口、会话窗口），以及它们在不同场景下的应用，例如实时用户活跃度统计、事件序列分析等。 结果的存储、可视化与响应： 实时数据存储： 探讨将实时计算结果存储到何处，以满足不同访问需求。我们将分析内存数据库（如 Redis）、NoSQL 数据库（如 Cassandra、HBase）、时间序列数据库（如 InfluxDB）以及数据仓库等选项的适用性。 实时仪表盘与可视化： 如何将实时计算结果通过 Grafana、Kibana 等工具进行可视化展示，构建动态的仪表盘，让数据洞察一目了然。 实时告警与自动化响应： 讲解如何根据实时计算的阈值或模式触发告警，并实现自动化响应，例如发送邮件、短信，调用 API，自动调整系统参数等。 与下游系统的集成： 如何将实时分析的结果推送给其他系统，如营销自动化平台、CRM 系统、业务流程引擎等，实现数据的闭环应用。 四、 性能调优、监控与运维：保障实时系统的健壮运行 构建一个高性能、高可用的实时数据分析系统，离不开精细的性能调优、全面的监控和可靠的运维。 性能优化策略： 并行度调优： 如何根据集群资源和数据量合理设置并行度，最大化处理能力。 内存管理与垃圾回收： 针对内存密集型的流处理，如何优化 JVM 参数，减少 GC 压力。 数据序列化优化： 选择高效的数据序列化格式（如 Kryo、Protobuf），减少网络传输和存储开销。 任务调度与资源分配： 理解 YARN 或 Kubernetes 等资源管理器的调度机制，优化任务的启动和资源分配。 数据分区与 Shuffle 优化： 如何合理设计数据分区策略，减少 Shuffle 操作，提高数据处理效率。 系统监控与日志分析： 关键指标监控： 识别并监控重要的系统指标，如吞吐量、延迟、错误率、资源利用率（CPU、内存、网络、磁盘）、任务健康状态等。 分布式日志收集与分析： 利用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或其他日志管理工具，实现对分布式系统中日志的集中收集、索引和分析，快速定位问题。 告警与异常检测： 设置合理的告警阈值，并通过可视化工具展示告警信息，及时发现并处理潜在问题。 系统运维与故障排查： 部署与升级策略： 学习如何安全、高效地部署和升级实时数据分析系统。 故障恢复与灾难备份： 制定详细的故障恢复计划，包括数据备份、检查点恢复、集群重启等。 性能瓶颈定位与排除： 掌握系统性的排查方法，从数据源、网络、计算引擎到存储，逐步定位并解决性能瓶颈。 五、 展望与最佳实践 在本书的最后，我们将带领您展望实时数据分析技术的未来发展趋势，并总结一系列经过实践检验的最佳实践，帮助您在实际工作中少走弯路。 实时数据分析的未来趋势： 探讨 Serverless 流处理、AI 与流处理的深度融合、实时数据湖、边缘计算在实时分析中的应用等前沿话题。 架构设计的最佳实践： 总结在选择技术栈、设计系统架构、处理数据一致性、保证系统弹性和可维护性等方面的黄金法则。 团队建设与流程优化： 强调在构建和维护实时数据分析系统时，跨职能团队协作、持续集成/持续部署（CI/CD）以及敏捷开发方法的重要性。 本书旨在成为您深入理解和实践实时数据分析的得力助手。通过理论与实践的结合，我们希望能够激发您对实时数据价值的探索热情，并为您提供切实可行的技术指导，让您在瞬息万变的数据世界中，始终掌握主动，洞察先机。

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坦白说，我拿到这本书的时候，并没有抱太高的期望，因为市面上关于 Storm 和 Spark 的书籍已经不少了。但当我翻开第一页，就被作者那种深入骨髓的洞察力所折服。这本书最大的亮点，在于它不仅仅是教你如何使用 Storm 和 Spark，而是教你如何“思考”实时大数据分析。 我特别赞赏书中对于“实时”这个概念的精辟解读。很多时候，我们追求的是“低延迟”，但书中则更强调“端到端”的实时性，以及如何通过合理的架构设计来保证数据的一致性和可用性。从 Spout 的可靠性，到 Bolt 的幂等性，再到 Spark Streaming 的 Exactly-once 语义的实现，每一个环节都被作者剥茧抽丝般地进行了深入的剖析。 让我感到兴奋的是，书中关于 Spark Structured Streaming 的部分，它不仅仅是介绍了 API，更是通过大量的代码示例，展示了如何利用这一强大的工具来构建复杂的数据管道。尤其是书中关于如何处理延迟数据、如何实现状态管理，以及如何与其他数据源（如 Kafka、HDFS）进行无缝集成的内容，对我来说具有极大的启发意义。我非常期待书中能有更多关于如何利用 Storm 和 Spark 来构建实时数据仓库、实时推荐系统、以及实时风控模型的具体案例。这本书让我明白，要做好实时大数据分析，不仅需要扎实的技术功底，更需要对业务场景有深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是实时大数据领域的一缕清风，吹散了我一直以来在技术选型和实际落地上的诸多迷雾。我一直关注着 Storm 和 Spark 这两大实时处理引擎，但真正将其融会贯通、形成一套可落地的解决方案，却总是感觉差那么一点火候。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。 从前，我总是陷入对 Storm 的“低延迟”、“流式处理”的执念中，或者被 Spark 的“批流统一”、“弹性分布式数据集”所吸引，但很少有人能清晰地阐述如何在实际业务场景中，将两者的优势巧妙结合。这本书的作者，显然在这方面有着深刻的理解和丰富的实践经验。我特别喜欢其中关于如何设计和构建高可用、可扩展的实时数据处理管道的部分。它不仅仅是罗列 API，而是从架构设计的角度出发，深入浅出地剖析了在面对海量数据、瞬息万变的需求时，如何做出明智的技术选择，以及如何应对可能出现的各种挑战，比如数据倾斜、故障恢复、性能优化等。 尤其令我印象深刻的是，书中关于 Spark Streaming 和 Structured Streaming 的对比分析，以及何时选择 Storm，何时选择 Spark 的权衡考量。这对于我们这类常常需要在不同技术栈之间摇摆的团队来说，无疑是宝贵的指导。我期待着书中能够提供更多具体的案例研究，展示如何将这些技术应用于金融风控、物联网数据分析、社交媒体实时洞察等具体场景，这样我的团队就能更快地将书中的知识转化为实际的生产力。总而言之，这是一本让我跃跃欲试，迫不及待想在实际项目中验证的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，简直是为我这种一直在“想当然”地使用实时大数据技术的人量身定做的。我一直以来都觉得，掌握了 Storm 的 API，或者 Spark 的Streaming，就能解决一切实时数据处理的问题。然而，实际工作中遇到的各种诡异的性能瓶颈、难以追踪的错误、以及数据丢失的风险，总是让我感到力不从心。这本书，则像是一位经验丰富的老师傅，手把手地教我如何“知其然，更知其所以然”。 我尤其欣赏的是，作者并没有止步于技术本身的介绍，而是深入探讨了“为什么”要这样做。比如，在讲解 Storm 的拓扑设计时，不仅仅是告诉你如何创建 Spout 和 Bolt，更重要的是解释了在不同的业务场景下，如何设计并行度、如何处理背压、以及如何进行故障转移。同样，对于 Spark Streaming，书中对 RDD 和 DataFrame/Dataset 的转换、窗口操作的精妙之处，以及如何利用 Structured Streaming 的声明式编程范式来简化开发，都进行了详尽的阐释。 让我眼前一亮的是，书中对 Storm 和 Spark 在不同场景下的适用性进行了非常中肯的分析。它没有片面地强调某一种技术，而是基于实际的性能指标、运维成本、开发复杂度等多个维度，为读者提供了清晰的决策依据。我特别期待书中能够有更深入的关于两者的集成方案，以及如何构建统一的监控和告警体系，因为这在实际的大规模部署中是至关重要的。这本书让我意识到，实时大数据处理不仅仅是写代码，更是一门关于系统设计、性能调优和风险管理的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一个在实时大数据领域摸爬滚打多年的开发者来说，无疑是一次“拨乱反正”的体验。我曾经深陷于 Storm 的 API 细节和 Spark 的各种配置选项中，却总感觉自己只是在“堆砌”技术，而没有真正理解其精髓。这本书，则像一位睿智的导师，引领我从宏观的架构层面，重新审视和理解 Storm 和 Spark 在实时大数据分析中的定位和作用。 我尤其欣赏书中对于“实时”和“流式”概念的严谨区分，以及在不同场景下如何选择最合适的引擎。它不仅仅是简单地对比 Storm 和 Spark 的优劣，而是深入分析了它们各自的设计哲学和适用边界。书中关于 Storm 如何实现低延迟、高吞吐的流式处理，以及 Spark 如何通过微批处理来平衡延迟和吞吐量，并逐渐向真正的流式处理演进的过程，都让我豁然开朗。 让我眼前一亮的是，书中对于如何构建健壮、可靠的实时数据处理系统的探讨。从数据源的接入，到中间的处理环节，再到最终结果的输出，每一个环节都考虑到了容错、重试、幂等性等关键要素。我特别期待书中能够提供更多关于如何将 Storm 和 Spark 集成到现有的大数据生态系统中，以及如何进行统一的运维管理和性能监控的实践经验。这本书让我明白了，真正的实时大数据分析，不仅仅是技术的堆砌，更是对系统健壮性和业务价值的深层追求。

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这本书，简直是我近几年读到的关于实时大数据分析最“接地气”的一本书了。市面上很多技术书籍，往往停留在 API 的罗列和概念的解释，而这本书则更加注重实际应用和落地实践。作者以 Storm 和 Spark 为抓手，深入浅出地剖析了构建一个完整的实时大数据分析系统的方方面面。 我特别喜欢书中对 Storm 的阐述，它没有回避 Storm 在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据丢失、故障恢复等问题，而是提供了切实可行的解决方案。同时，书中对 Spark Streaming 和 Structured Streaming 的对比分析，以及如何根据不同的业务需求进行技术选型，都让我受益匪浅。它帮助我摆脱了“非此即彼”的思维定势，能够更灵活地根据实际情况来选择最适合的技术组合。 让我印象深刻的是，书中关于如何优化实时数据处理性能的部分。从数据分区的策略，到算子之间的并行度设置，再到背压机制的合理运用，每一个细节都被作者娓娓道来，并辅以大量的代码示例。我非常期待书中能够有更多关于如何构建实时数据看板、实时告警系统、以及如何利用这些实时数据来驱动业务决策的案例。这本书让我看到了，实时大数据分析不仅仅是一项技术，更是一项能够为业务创造巨大价值的手段。

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感觉文章脉络不够清晰，还是去看官方文档吧

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更好，加入研究队列

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实时大数据分析：基于Storm、Spark技术的实时应用

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感觉文章脉络不够清晰，还是去看官方文档吧

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书不错，买了慢慢看，学习学习

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刚收到，大概翻了一下，还不错，学习使我快乐

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感觉文章脉络不够清晰，还是去看官方文档吧

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赶上活动，非常优惠

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说的太泛泛了，不知所云。