實時大數據分析：基於Storm、Spark技術的實時應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] Sumit，Gupta，Shilpi，Saxena，張廣 著

圖書標籤:

• 實時數據處理
• 大數據分析
• Storm
• Spark
• 流處理
• 數據挖掘
• 實時計算
• 分布式係統
• 數據工程
• 大數據技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302477280

版次：1

商品編碼：12294609

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：243

字數：333000

正文語種：中文

編輯推薦

考慮大數據技術背景，本書結閤實際用例介紹瞭應用Apache Storm和Apache Spark進行實時大數據分析的實現過程，為讀者提供瞭快速設計、應用和部署實時分析所需的技術。

內容簡介

本書詳細闡述瞭實時大數據分析的實現過程，主要包括大數據技術前景及分析平颱；熟悉Storm平颱；用Storm處理數據；Trident介紹和Storm性能優化；熟悉Kinesis；熟悉Spark；RDD編程；Spark的SQL查詢引擎；Spark Streaming分析流數據以及Lambda架構等內容。此外，本書還提供瞭相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適閤作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

目錄

目 錄
第1章 大數據技術前景及分析平颱 1
1.1 大數據的概念 1
1.2 大數據的維度範式 2
1.3 大數據生態係統 3
1.4 大數據基礎設施 4
1.5 大數據生態係統組件 5
1.5.1 構建業務解決方案 8
1.5.2 數據集處理 8
1.5.3 解決方案實施 8
1.5.4 呈現 9
1.6 分布式批處理 9
1.7 分布式數據庫（NoSQL） 13
1.7.1 NoSQL數據庫的優勢 15
1.7.2 選擇NoSQL數據庫 16
1.8 實時處理 16
1.8.1 電信或移動通信場景 17
1.8.2 運輸和物流 17
1.8.3 互聯的車輛 18
1.8.4 金融部門 18
1.9 本章小結 18
第2章 熟悉Storm 19
2.1 Storm概述 19
2.2 Storm的發展 20
2.3 Storm的抽象概念 22
2.3.1 流 22
2.3.2 拓撲 22
2.3.3 Spout 23
2.3.4 Bolt 23
2.3.5 任務 24
2.3.6 工作者 25
2.4 Storm的架構及其組件 25
2.4.1 Zookeeper集群 25
2.4.2 Storm集群 25
2.5 如何以及何時使用Storm 27
2.6 Storm的內部特性 32
2.6.1 Storm的並行性 32
2.6.2 Storm的內部消息處理 34
2.7 本章小結 36
第3章 用Storm處理數據 37
3.1 Storm輸入數據源 37
3.2 認識Kafka 38
3.2.1 關於Kafka的更多知識 39
3.2.2 Storm的其他輸入數據源 43
3.2.3 Kafka作為輸入數據源 46
3.3 數據處理的可靠性 47
3.3.1 錨定的概念和可靠性 49
3.3.2 Storm的acking框架 51
3.4 Storm的簡單模式 52
3.4.1 聯結 52
3.4.2 批處理 53
3.5 Storm的持久性 53
3.6 本章小結 58
第4章 Trident概述和Storm性能優化 59
4.1 使用Trident 59
4.1.1 事務 60
4.1.2 Trident 拓撲 60
4.1.3 Trident操作 61
4.2 理解LMAX 65
4.2.1 內存和緩存 66
4.2.2 環形緩衝區—粉碎器的心髒 69
4.3 Storm的節點間通信 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登錄頁麵 75
4.4.2 拓撲首頁 78
4.5 優化Storm性能 80
4.6 本章小結 83
第5章 熟悉Kinesis 84
5.1 Kinesis架構概述 84
5.1.1 Amazon Kinesis的優勢和用例 84
5.1.2 高級體係結構 86
5.1.3 Kinesis的組件 87
5.2 創建Kinesis流服務 90
5.2.1 訪問AWS 90
5.2.2 配置開發環境 91
5.2.3 創建Kinesis流 93
5.2.4 創建Kinesis流生産者 97
5.2.5 創建Kinesis流消費者 102
5.2.6 産生和消耗犯罪警報 102
5.3 本章小結 105
第6章 熟悉Spark 106
6.1 Spark概述 107
6.1.1 批量數據處理 107
6.1.2 實時數據處理 108
6.1.3 一站式解決方案Apache Spark 110
6.1.4 何時應用Spark—實際用例 112
6.2 Spark的架構 114
6.2.1 高級架構 114
6.2.2 Spark擴展/庫 116
6.2.3 Spark的封裝結構和API 117
6.2.4 Spark的執行模型—主管-工作者視圖 119
6.3 彈性分布式數據集（RDD） 122
6.4 編寫執行第一個Spark程序 124
6.4.1 硬件需求 125
6.4.2 基本軟件安裝 125
6.4.3 配置Spark集群 127
6.4.4 用Scala編寫Spark作業 129
6.4.5 用Java編寫Spark作業 132
6.5 故障排除提示和技巧 133
6.5.1 Spark所用的端口數目 134
6.5.2 類路徑問題—類未找到異常 134
6.5.3 其他常見異常 134
6.6 本章小結 135
第7章 使用RDD編程 136
7.1 理解Spark轉換及操作 136
7.1.1 RDD API 137
7.1.2 RDD轉換操作 139
7.1.3 RDD功能操作 141
7.2 編程Spark轉換及操作 142
7.3 Spark中的持久性 157
7.4 本章小結 159
第8章 Spark的SQL查詢引擎——Spark SQL 160
8.1 Spark SQL的體係結構 161
8.1.1 Spark SQL的齣現 161
8.1.2 Spark SQL的組件 162
8.1.3 Catalyst Optimizer 164
8.1.4 SQL/Hive context 165
8.2 編寫第一個Spark SQL作業 166
8.2.1 用Scala編寫Spark SQL作業 166
8.2.2 用Java編寫Spark SQL作業 170
8.3 將RDD轉換為DataFrame 173
8.3.1 自動化過程 174
8.3.2 手動過程 176
8.4 使用Parquet 179
8.4.1 在HDFS中持久化Parquet數據 182
8.4.2 數據分區和模式演化/閤並 185
8.5 Hive錶的集成 186
8.6 性能調優和最佳實踐 190
8.6.1 分區和並行性 191
8.6.2 序列化 191
8.6.3 緩存 192
8.6.4 內存調優 192
8.7 本章小結 194
第9章 用Spark Streaming分析流數據 195
9.1 高級架構 195
9.1.1 Spark Streaming的組件 196
9.1.2 Spark Streaming的封裝結構 198
9.2 編寫第一個Spark Streaming作業 200
9.2.1 創建流生成器 201
9.2.2 用Scala編寫Spark Streaming作業 202
9.2.3 用Java編寫Spark Streaming作業 205
9.2.4 執行Spark Streaming作業 207
9.3 實時查詢流數據 209
9.3.1 作業的高級架構 209
9.3.2 編寫Crime生産者 210
9.3.3 編寫Stream消費者和轉換器 212
9.3.4 執行SQL Streaming Crime分析器 214
9.4 部署和監測 216
9.4.1 用於Spark Streaming的集群管理器 216
9.4.2 監測Spark Streaming應用程序 218
9.5 本章小結 219
第10章 介紹Lambda架構 220
10.1 什麼是Lambda架構 220
10.1.1 Lambda架構的需求 220
10.1.2 Lambda架構的層/組件 222
10.2 Lambda架構的技術矩陣 226
10.3 Lambda架構的實現 228
10.3.1 高級架構 229
10.3.2 配置Apache Cassandra和Spark 230
10.3.3 編寫自定義生産者程序 233
10.3.4 編寫實時層代碼 235
10.3.5 編寫批處理層代碼 238
10.3.6 編寫服務層代碼 239
10.3.7 執行所有層代碼 241
10.4 本章小結 243

前言/序言

前 言
對於現代企業而言，處理過去10～20年的曆史數據並進行分析以獲得提升業務的洞見是當今最為熱門的用例。
企業過去曾執迷於數據倉庫的開發。通過這些數據倉庫，企業努力從每個可能的數據源獲取數據並存儲下來，再利用各種商業智能工具對數據倉庫中存儲的數據進行分析。但是開發數據倉庫是一個復雜、耗時和大開銷的過程，需要相當程度的資金和時間投入。
Hadoop及其生態係統的湧現無疑為海量大數據問題的處理提供瞭一種新的方法或架構，通過這種低成本、可伸縮的解決方案，過去需要數天時間處理的成TB數據將在幾小時內被處理完畢。盡管有著這樣的優勢，在其他一些需要實時或準實時（如亞秒級服務等級協議SLA）執行分析及獲得業務洞見的應用場景中，Hadoop還是麵臨著批處理性能方麵的挑戰。這類應用需求可稱為實時分析（RTA）或準實時分析（NRTA），有時又被稱為“快數據”，後者意味著做齣準實時決策的能力，即要在有限的商務決策時間內提供卓有成效的數據支持。
為應對這些企業實時數據分析的應用場景，齣現瞭一些高性能、易於使用的開源平颱。Apache Storm和Apache Spark是其中最為引人注目的代錶性平颱，能夠為廣大相關用戶提供實時數據處理和分析功能。這兩個項目都歸屬於Apache軟件基金會。盡管有部分功能重疊，這兩個工具平颱仍保持著各自的特色和不同功能。
考慮到以上的大數據技術背景，本書結閤實際用例介紹瞭應用Apache Storm和Apache Spark進行實時大數據分析的實現過程，為讀者提供瞭快速設計、應用和部署實時分析所需的技術。
本書內容
第1章“大數據技術前景及分析平颱”奠定瞭全書的知識背景，主要包括大數據前景的綜述、大數據平颱上采用的各種數據處理方法、進行數據分析所用的各種平颱。本章也介紹瞭實時或準實時批量分布式處理海量數據的範式。此外，還涉及處理高速/高頻數據讀寫任務的分布式數據庫。
第2章“熟悉Storm”介紹瞭實時/準實時數據處理框架Apache Storm的概念、架構及編程方法。這裏涉及多種Storm的基本概念，諸如數據源（spouts）、數據流處理組件（bolts）、並行度（parallelism）等。本章還以豐富的應用場景及範例說明如何利用Storm進行實時大數據分析。
第3章“用Storm處理數據”著重於介紹Apache Storm中用於處理實時或準實時數據流的內部操作，如過濾（filters）、連接（joins）、聚閤（aggregators）等。這裏展示瞭Storm對Apache Kafka、網絡通信接口、文件係統等多種輸入數據源的集成，最後利用Storm JDBC框架將處理過的數據保存起來。本章還提到Storm中多種企業關注的數據流處理環節，諸如可靠性、消息獲取等。
第4章“Trident概述和Storm性能優化”驗證瞭實時或準實時事務數據的處理。這裏介紹瞭實時處理框架Trident，它主要用於處理事務數據。在此提到使用Trident處理事務應用場景的幾種架構。這一章還提到多種概念和可用參數，進而探討瞭它們對Storm框架與其任務的監測、優化以及性能調整諸方麵的可用性。本章還涉及LMAX、環形緩衝區、ZeroMQ等Storm內部技術。
第5章“熟悉Kinesis”提到瞭在雲上可用的實時數據處理技術Kinesis，此技術是亞馬遜雲計算平颱AWS中的實時數據處理服務。這裏先說明瞭Kinesis的架構和組成部分，接著用一個端到端的實時報警發生範例闡明瞭Kinesis的用法，其中使用到KCL、KPL等客戶端庫。
第6章“熟悉Spark”介紹瞭Apache Spark的基礎知識，其中包括Spark程序的高級架構和構建模塊。這裏先從Spark的縱覽開始，接著提到瞭Spark在各種批處理和實時用戶場景中的應用情況。這一章還深入講到Spark的高級架構和各種組件。在本章的最後部分討論瞭Spark集群的安裝、配置以及第一個Spark任務的執行實現。
第7章“使用RDD編程”對Spark RDD進行瞭代碼級的預排。這裏說明瞭RDD API提供的各種編程操作支持，以便於使用者輕鬆實現數據轉換和保存操作。在此還闡明瞭Spark對如Apache Cassandra這樣的NoSQL數據庫的集成。
第8章“Spark的SQL查詢引擎——Spark SQL”介紹瞭Spark SQL，這是一個和Spark協同工作的SQL風格的編程接口，可以幫助讀者將Parquet或Hive這樣的數據集快速應用到工作中，並支持通過DataFrame或原始SQL語句構建查詢。本章同時推薦瞭一些Spark數據庫的最佳實踐案例。
第9章“用Spark Streaming分析流數據”介紹瞭Spark的又一個擴展工具Spark Streaming，用於抓取和處理實時或準實時的流數據。這裏順承著Spark架構簡明扼要地描述瞭Spark Streaming中用於數據加載、轉換、持久化等操作的各種應用編程接口。為達成實時查詢數據，本章將Spark SQL和Spark Streaming進行瞭深入集成。本章最後討論瞭Spark Streaming任務部署和監測等方麵的內容。
第10章“介紹Lambda架構”引領讀者認識瞭新興的Lambda架構，這個架構可以將實時和預計算的批量數據結閤起來組成一個混閤型的大數據處理平颱，從其中獲得對數據的準實時理解。本章采用瞭Apache Spark並討論瞭Lambda架構在實際應用場景中的實現。
本書閱讀基礎
本書的讀者最好擁有Java或Scala語言的編程經驗，對Apache Hadoop等代錶性分布式計算平颱的基礎知識亦有一定瞭解。
本書適用讀者
本書主要麵嚮應用開源技術進行實時分析應用和框架開發的大數據架構師、開發者及程序員群體。這些有實力的開發者閱讀本書時可以運用Java或Scala語言的功底來進行高效的核心要素和應用編程實現。
本書會幫助讀者直麵不少大數據方麵的難點及挑戰。書裏不但包括應用於實時/準實時流數據及高頻采集數據處理分析的大量工具和技術，而且涵蓋瞭Apache Storm、Apache Spark、Kinesis等各種工具和技術的內存分布式計算範式。
本書約定
本書應用瞭一些文本格式以區分不同類型的信息。以下是這些文本格式範例和含義說明。
文中的代碼、數據庫錶名稱、文件目錄名稱、文件名、文件擴展名、路徑名、僞URL、用戶輸入以及推特用戶定位采用如下方式錶示：
“The PATH variable should have the path to Python installation on your machine.”

代碼塊則通過下列方式設置：

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

命令行輸入和輸齣的顯示方式如下所示：

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

圖標錶示警告提醒或重要的概念。
圖標錶示提示或相關操作技巧。
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衷心感謝讀者們對作者的愛護，這也有利於我們日後提供更為精彩的作品。
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實時數據洪流中的洞察之舟：探索數據的脈搏與價值 在這個信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，其價值的釋放速度日益成為企業和組織的核心競爭力。我們不再滿足於對過去事件的迴溯分析，而是迫切需要深入實時數據的跳動，從中捕捉稍縱即逝的洞察，驅動即時決策，並最終引領創新。本書正是獻給所有渴望駕馭這股實時數據洪流的探索者們的指南，它將帶領您穿越錯綜復雜的技術叢林，抵達實時數據分析的壯麗彼岸。 一、 理解實時數據分析的宏觀圖景 在深入技術細節之前，我們首先需要建立對實時數據分析的整體認知。它並非僅僅是“快”的代名詞，而是包含瞭一係列復雜的流程、技術選型和架構設計。本書將首先為您勾勒齣實時數據分析的全貌： 實時數據分析的定義與價值： 我們將明確界定什麼是實時數據分析，以及它為何在當今商業環境中具有不可替代的地位。從金融交易的欺詐檢測，到電商平颱的個性化推薦，再到物聯網設備的狀態監控，無數案例將生動展示實時數據分析如何賦能業務，提升效率，創造價值。您將瞭解到，實時分析能夠幫助企業： 敏銳響應市場變化： 實時洞察用戶行為、競爭對手動態、突發事件等，從而快速調整策略。 優化運營效率： 實時監控生産流程、物流配送、服務質量，及時發現並解決瓶頸。 提升用戶體驗： 提供個性化推薦、即時客服、精準廣告，滿足用戶即時需求。 防範風險與欺詐： 實時識彆異常交易、惡意行為，最大限度地降低損失。 驅動創新： 通過實時收集和分析用戶反饋，快速迭代産品和服務。 實時數據分析的關鍵挑戰： 實時性並非易事，其背後隱藏著諸多技術和管理上的挑戰。本書將剖析這些挑戰，幫助您未雨綢繆： 數據攝入的延遲： 如何在海量數據湧入時，最大限度地降低數據從産生到可用的延遲。 數據處理的吞吐量： 如何應對高並發、大數據量的處理需求，保證係統穩定運行。 狀態的維護與一緻性： 在分布式環境中，如何高效、準確地維護和更新計算過程中的狀態信息，確保數據一緻性。 低延遲的查詢與響應： 如何在毫秒級甚至微秒級的時間內，為用戶或應用程序提供查詢結果。 係統的可伸縮性與容錯性： 如何設計能夠應對數據量增長和潛在故障的彈性係統。 數據質量與準確性： 在快速處理過程中，如何保證數據的準確性和完整性。 實時數據分析的架構模式： 瞭解不同的架構模式是構建健壯實時數據分析係統的基礎。我們將介紹幾種主流的架構思路，並分析它們的優缺點： Lambda 架構： 經典的分層處理思想，結閤瞭實時處理層和批量處理層，以保證數據的準確性和低延遲。 Kappa 架構： 簡化瞭 Lambda 架構，通過對流數據的重放來達到批量處理的效果，降低瞭係統的復雜性。 混閤架構： 結閤瞭 Lambda 和 Kappa 架構的優點，根據具體業務需求進行靈活設計。 端到端流處理架構： 強調所有數據都通過流式處理，追求極緻的實時性。 二、 深入核心技術：實時數據處理引擎的演進與實踐 在理解瞭宏觀圖景後，我們將聚焦於實現實時數據分析的核心技術——強大的數據處理引擎。本書將深入剖析兩款在業界享有盛譽、極具代錶性的實時數據處理框架，並結閤實際應用場景，展現它們的強大能力。 Apache Storm：分布式實時計算的先驅 Storm 作為最早的分布式實時計算框架之一，其設計理念至今仍具有重要的參考價值。我們將從以下幾個方麵深入探討 Storm： 核心概念解析： 詳細解釋 Storm 的拓撲（Topology）、Spout（數據源）、Bolt（數據處理器）、Stream（數據流）、Tuple（數據單元）等核心概念，幫助您構建清晰的理解框架。 工作原理剖析： 深入理解 Storm 如何實現任務的分布式部署、數據在節點間的流動、狀態的管理以及容錯機製，例如 Supervisor、Nimbus、Worker、Executor、Task 等組件的協同工作。 通信與狀態管理： 講解 Storm 如何利用 ZeroMQ 等高效的通信庫進行節點間數據傳輸，以及如何在內存或外部存儲中實現可靠的狀態管理。 容錯與可靠性： 分析 Storm 的 ACK 機製、消息確認機製，以及如何處理節點故障，保證數據處理的準確性和完整性。 實際應用場景舉例： 通過具體的案例，例如實時日誌分析、實時監控、實時推薦係統等，展示 Storm 在實際業務中的應用。 Storm 的優勢與局限： 客觀評價 Storm 的優點，如低延遲、高吞吐量、強大的容錯能力，同時也分析其在編程模型、資源管理、生態係統等方麵的局限性，為技術選型提供參考。 Apache Spark Streaming/Structured Streaming：統一批處理與流處理的利器 Spark 以其內存計算的優勢，在批處理領域取得瞭巨大成功，而 Spark Streaming 和更先進的 Structured Streaming 則將這種強大能力延伸到瞭實時數據處理領域，提供瞭更統一、更強大的流處理解決方案。 Spark Streaming 的演進： 從 Spark Streaming 的基礎概念入手，理解其微批處理（Micro-batching）模型，如何將流數據切分成小批量進行處理。 DStream (Discretized Stream)： 詳細講解 DStream 的工作原理，以及如何利用 RDD（Resilient Distributed Dataset）進行數據轉換和操作。 窗口操作： 學習如何在 DStream 上進行滑動窗口（Sliding Window）和固定窗口（Fixed Window）操作，實現時間序列分析。 狀態管理： 探討 Spark Streaming 如何進行狀態的維護，例如 `updateStateByKey` 操作，以及其在有狀態流計算中的重要性。 容錯與 Exactly-Once 語義： 分析 Spark Streaming 的容錯機製，以及如何通過 RDD 的 lineage 和 checkpointing 實現數據的 Exactly-Once（精確一次）處理語義。 Structured Streaming 的革命： 深入瞭解 Structured Streaming 如何基於 DataFrame/Dataset API，將流處理視為一個不斷追加的錶，從而提供更簡潔、更強大的編程模型。 統一的 API： 理解 Structured Streaming 如何與 Spark SQL 共享同一套 API，極大地簡化瞭開發者的學習麯綫。 聲明式編程： 學習如何用聲明式的方式定義流處理邏輯，讓 Spark 引擎負責優化執行。 狀態管理與事件時間： 重點講解 Structured Streaming 在事件時間處理、 watermark 機製、以及如何處理遲到數據方麵的能力。 觸發器與輸齣模式： 理解如何通過觸發器（Trigger）控製流處理的執行頻率，以及不同的輸齣模式（Append, Complete, Update）如何滿足不同的業務需求。 與 Spark 生態的深度融閤： 探討 Structured Streaming 如何無縫集成 Spark 的其他組件，如 MLlib（機器學習庫）、GraphX（圖計算庫），構建完整的實時分析平颱。 Spark Streaming vs. Structured Streaming 深度對比： 詳細分析兩者在編程模型、性能、狀態管理、容錯能力、以及生態係統支持等方麵的差異，幫助您根據項目需求做齣最佳選擇。 三、 構建實時數據分析應用：從數據源到洞察的完整流程 技術引擎隻是實現實時數據分析的工具，真正的價值在於如何將這些技術有效地整閤，構建齣能夠解決實際業務問題的端到端應用。 數據源接入與預處理： 多樣化的數據源： 探討如何從各種實時數據源（如 Kafka、Kinesis、WebSocket、數據庫變更日誌、傳感器數據等）高效地攝入數據。 數據清洗與轉換： 在數據流動的過程中，如何進行實時的數據清洗、格式轉換、字段提取、數據豐富等操作，為後續分析做好準備。 消息隊列的應用： 深入理解 Apache Kafka 等消息隊列在實時數據管道中的關鍵作用，如削峰填榖、解耦、持久化、多消費者支持等。 核心實時計算邏輯的設計與實現： 無狀態計算： 掌握如何處理每個數據點獨立進行的計算，例如數據過濾、格式轉換、簡單聚閤等。 有狀態計算： 深入學習如何管理和更新計算過程中隨時間纍積的狀態，例如計數、求和、平均值、用戶會話跟蹤、異常檢測模型推理等。 事件時間與處理時間： 深刻理解事件時間（Event Time）和處理時間（Processing Time）的區彆，以及如何利用事件時間進行更準確的窗口分析和狀態聚閤。 窗口操作的精髓： 掌握不同類型的窗口操作（滑動窗口、滾動窗口、會話窗口），以及它們在不同場景下的應用，例如實時用戶活躍度統計、事件序列分析等。 結果的存儲、可視化與響應： 實時數據存儲： 探討將實時計算結果存儲到何處，以滿足不同訪問需求。我們將分析內存數據庫（如 Redis）、NoSQL 數據庫（如 Cassandra、HBase）、時間序列數據庫（如 InfluxDB）以及數據倉庫等選項的適用性。 實時儀錶盤與可視化： 如何將實時計算結果通過 Grafana、Kibana 等工具進行可視化展示，構建動態的儀錶盤，讓數據洞察一目瞭然。 實時告警與自動化響應： 講解如何根據實時計算的閾值或模式觸發告警，並實現自動化響應，例如發送郵件、短信，調用 API，自動調整係統參數等。 與下遊係統的集成： 如何將實時分析的結果推送給其他係統，如營銷自動化平颱、CRM 係統、業務流程引擎等，實現數據的閉環應用。 四、 性能調優、監控與運維：保障實時係統的健壯運行 構建一個高性能、高可用的實時數據分析係統，離不開精細的性能調優、全麵的監控和可靠的運維。 性能優化策略： 並行度調優： 如何根據集群資源和數據量閤理設置並行度，最大化處理能力。 內存管理與垃圾迴收： 針對內存密集型的流處理，如何優化 JVM 參數，減少 GC 壓力。 數據序列化優化： 選擇高效的數據序列化格式（如 Kryo、Protobuf），減少網絡傳輸和存儲開銷。 任務調度與資源分配： 理解 YARN 或 Kubernetes 等資源管理器的調度機製，優化任務的啓動和資源分配。 數據分區與 Shuffle 優化： 如何閤理設計數據分區策略，減少 Shuffle 操作，提高數據處理效率。 係統監控與日誌分析： 關鍵指標監控： 識彆並監控重要的係統指標，如吞吐量、延遲、錯誤率、資源利用率（CPU、內存、網絡、磁盤）、任務健康狀態等。 分布式日誌收集與分析： 利用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或其他日誌管理工具，實現對分布式係統中日誌的集中收集、索引和分析，快速定位問題。 告警與異常檢測： 設置閤理的告警閾值，並通過可視化工具展示告警信息，及時發現並處理潛在問題。 係統運維與故障排查： 部署與升級策略： 學習如何安全、高效地部署和升級實時數據分析係統。 故障恢復與災難備份： 製定詳細的故障恢復計劃，包括數據備份、檢查點恢復、集群重啓等。 性能瓶頸定位與排除： 掌握係統性的排查方法，從數據源、網絡、計算引擎到存儲，逐步定位並解決性能瓶頸。 五、 展望與最佳實踐 在本書的最後，我們將帶領您展望實時數據分析技術的未來發展趨勢，並總結一係列經過實踐檢驗的最佳實踐，幫助您在實際工作中少走彎路。 實時數據分析的未來趨勢： 探討 Serverless 流處理、AI 與流處理的深度融閤、實時數據湖、邊緣計算在實時分析中的應用等前沿話題。 架構設計的最佳實踐： 總結在選擇技術棧、設計係統架構、處理數據一緻性、保證係統彈性和可維護性等方麵的黃金法則。 團隊建設與流程優化： 強調在構建和維護實時數據分析係統時，跨職能團隊協作、持續集成/持續部署（CI/CD）以及敏捷開發方法的重要性。 本書旨在成為您深入理解和實踐實時數據分析的得力助手。通過理論與實踐的結閤，我們希望能夠激發您對實時數據價值的探索熱情，並為您提供切實可行的技術指導，讓您在瞬息萬變的數據世界中，始終掌握主動，洞察先機。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣一個在實時大數據領域摸爬滾打多年的開發者來說，無疑是一次“撥亂反正”的體驗。我曾經深陷於 Storm 的 API 細節和 Spark 的各種配置選項中，卻總感覺自己隻是在“堆砌”技術，而沒有真正理解其精髓。這本書，則像一位睿智的導師，引領我從宏觀的架構層麵，重新審視和理解 Storm 和 Spark 在實時大數據分析中的定位和作用。 我尤其欣賞書中對於“實時”和“流式”概念的嚴謹區分，以及在不同場景下如何選擇最閤適的引擎。它不僅僅是簡單地對比 Storm 和 Spark 的優劣，而是深入分析瞭它們各自的設計哲學和適用邊界。書中關於 Storm 如何實現低延遲、高吞吐的流式處理，以及 Spark 如何通過微批處理來平衡延遲和吞吐量，並逐漸嚮真正的流式處理演進的過程，都讓我豁然開朗。 讓我眼前一亮的是，書中對於如何構建健壯、可靠的實時數據處理係統的探討。從數據源的接入，到中間的處理環節，再到最終結果的輸齣，每一個環節都考慮到瞭容錯、重試、冪等性等關鍵要素。我特彆期待書中能夠提供更多關於如何將 Storm 和 Spark 集成到現有的大數據生態係統中，以及如何進行統一的運維管理和性能監控的實踐經驗。這本書讓我明白瞭，真正的實時大數據分析，不僅僅是技術的堆砌，更是對係統健壯性和業務價值的深層追求。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，並沒有抱太高的期望，因為市麵上關於 Storm 和 Spark 的書籍已經不少瞭。但當我翻開第一頁，就被作者那種深入骨髓的洞察力所摺服。這本書最大的亮點，在於它不僅僅是教你如何使用 Storm 和 Spark，而是教你如何“思考”實時大數據分析。 我特彆贊賞書中對於“實時”這個概念的精闢解讀。很多時候，我們追求的是“低延遲”，但書中則更強調“端到端”的實時性，以及如何通過閤理的架構設計來保證數據的一緻性和可用性。從 Spout 的可靠性，到 Bolt 的冪等性，再到 Spark Streaming 的 Exactly-once 語義的實現，每一個環節都被作者剝繭抽絲般地進行瞭深入的剖析。 讓我感到興奮的是，書中關於 Spark Structured Streaming 的部分，它不僅僅是介紹瞭 API，更是通過大量的代碼示例，展示瞭如何利用這一強大的工具來構建復雜的數據管道。尤其是書中關於如何處理延遲數據、如何實現狀態管理，以及如何與其他數據源（如 Kafka、HDFS）進行無縫集成的內容，對我來說具有極大的啓發意義。我非常期待書中能有更多關於如何利用 Storm 和 Spark 來構建實時數據倉庫、實時推薦係統、以及實時風控模型的具體案例。這本書讓我明白，要做好實時大數據分析，不僅需要紮實的技術功底，更需要對業務場景有深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，簡直是為我這種一直在“想當然”地使用實時大數據技術的人量身定做的。我一直以來都覺得，掌握瞭 Storm 的 API，或者 Spark 的Streaming，就能解決一切實時數據處理的問題。然而，實際工作中遇到的各種詭異的性能瓶頸、難以追蹤的錯誤、以及數據丟失的風險，總是讓我感到力不從心。這本書，則像是一位經驗豐富的老師傅，手把手地教我如何“知其然，更知其所以然”。 我尤其欣賞的是，作者並沒有止步於技術本身的介紹，而是深入探討瞭“為什麼”要這樣做。比如，在講解 Storm 的拓撲設計時，不僅僅是告訴你如何創建 Spout 和 Bolt，更重要的是解釋瞭在不同的業務場景下，如何設計並行度、如何處理背壓、以及如何進行故障轉移。同樣，對於 Spark Streaming，書中對 RDD 和 DataFrame/Dataset 的轉換、窗口操作的精妙之處，以及如何利用 Structured Streaming 的聲明式編程範式來簡化開發，都進行瞭詳盡的闡釋。 讓我眼前一亮的是，書中對 Storm 和 Spark 在不同場景下的適用性進行瞭非常中肯的分析。它沒有片麵地強調某一種技術，而是基於實際的性能指標、運維成本、開發復雜度等多個維度，為讀者提供瞭清晰的決策依據。我特彆期待書中能夠有更深入的關於兩者的集成方案，以及如何構建統一的監控和告警體係，因為這在實際的大規模部署中是至關重要的。這本書讓我意識到，實時大數據處理不僅僅是寫代碼，更是一門關於係統設計、性能調優和風險管理的藝術。

評分☆☆☆☆☆

這本書，簡直是我近幾年讀到的關於實時大數據分析最“接地氣”的一本書瞭。市麵上很多技術書籍，往往停留在 API 的羅列和概念的解釋，而這本書則更加注重實際應用和落地實踐。作者以 Storm 和 Spark 為抓手，深入淺齣地剖析瞭構建一個完整的實時大數據分析係統的方方麵麵。 我特彆喜歡書中對 Storm 的闡述，它沒有迴避 Storm 在實際應用中可能遇到的挑戰，比如數據丟失、故障恢復等問題，而是提供瞭切實可行的解決方案。同時，書中對 Spark Streaming 和 Structured Streaming 的對比分析，以及如何根據不同的業務需求進行技術選型，都讓我受益匪淺。它幫助我擺脫瞭“非此即彼”的思維定勢，能夠更靈活地根據實際情況來選擇最適閤的技術組閤。 讓我印象深刻的是，書中關於如何優化實時數據處理性能的部分。從數據分區的策略，到算子之間的並行度設置，再到背壓機製的閤理運用，每一個細節都被作者娓娓道來，並輔以大量的代碼示例。我非常期待書中能夠有更多關於如何構建實時數據看闆、實時告警係統、以及如何利用這些實時數據來驅動業務決策的案例。這本書讓我看到瞭，實時大數據分析不僅僅是一項技術，更是一項能夠為業務創造巨大價值的手段。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是實時大數據領域的一縷清風，吹散瞭我一直以來在技術選型和實際落地上的諸多迷霧。我一直關注著 Storm 和 Spark 這兩大實時處理引擎，但真正將其融會貫通、形成一套可落地的解決方案，卻總是感覺差那麼一點火候。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一空白。 從前，我總是陷入對 Storm 的“低延遲”、“流式處理”的執念中，或者被 Spark 的“批流統一”、“彈性分布式數據集”所吸引，但很少有人能清晰地闡述如何在實際業務場景中，將兩者的優勢巧妙結閤。這本書的作者，顯然在這方麵有著深刻的理解和豐富的實踐經驗。我特彆喜歡其中關於如何設計和構建高可用、可擴展的實時數據處理管道的部分。它不僅僅是羅列 API，而是從架構設計的角度齣發，深入淺齣地剖析瞭在麵對海量數據、瞬息萬變的需求時，如何做齣明智的技術選擇，以及如何應對可能齣現的各種挑戰，比如數據傾斜、故障恢復、性能優化等。 尤其令我印象深刻的是，書中關於 Spark Streaming 和 Structured Streaming 的對比分析，以及何時選擇 Storm，何時選擇 Spark 的權衡考量。這對於我們這類常常需要在不同技術棧之間搖擺的團隊來說，無疑是寶貴的指導。我期待著書中能夠提供更多具體的案例研究，展示如何將這些技術應用於金融風控、物聯網數據分析、社交媒體實時洞察等具體場景，這樣我的團隊就能更快地將書中的知識轉化為實際的生産力。總而言之，這是一本讓我躍躍欲試，迫不及待想在實際項目中驗證的書。

評分☆☆☆☆☆

剛收到，大概翻瞭一下，還不錯，學習使我快樂

評分☆☆☆☆☆

書還算不錯，不足的地方是快遞包裝不行，京東物流又不是無條件免費，弄個結實點的包裝不行嗎，還好送來時沒下雨，要不然書全玩瞭

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，導緻積纍瞭很多未評價的訂單，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品，也有買到比較坑的産品，如果我用這段話來評價，說明這款産品沒問題，至少85分以上，而比較垃圾的産品，我絕對不會偷懶到復製粘貼評價，我絕對會用心的差評，這樣其他消費者在購買的時候會作為參考，會影響該商品銷量，而商傢也會因此改進商品質量。

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，價格也很公道，值的購買！

評分☆☆☆☆☆

內容有些簡單，沒有什麼深度

評分☆☆☆☆☆

一個人去世後再次證明書、

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，包裝的挺好沒有損壞，內容還沒看，先不評價瞭

評分☆☆☆☆☆

書還算不錯，不足的地方是快遞包裝不行，京東物流又不是無條件免費，弄個結實點的包裝不行嗎，還好送來時沒下雨，要不然書全玩瞭

評分☆☆☆☆☆

質量非常好，物流相當快，不錯！