離綫和實時大數據開發實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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硃鬆嶺 著

圖書標籤:

• 大數據
• 離綫計算
• 實時計算
• Spark
• Flink
• 數據開發
• 數據工程
• 大數據技術
• 實戰
• 數據處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111596783

版次：1

商品編碼：12359008

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：223

産品特色

內容簡介

本書分為三篇。第壹篇：從整體上給齣數據大圖和數據平颱大圖，主要介紹數據的主要流程、各個流程的關鍵技術、數據的主要從業者及他們的職責等；數據平颱大圖分離綫和實時分彆給齣數據平颱架構、關鍵數據概念和技術等；第二篇：介紹離綫數據開發的主要技術，包含Hadoop、Hive、維度建模等，另外此部分還將綜閤上述各種離綫技術給齣離綫數據處理實戰；第三篇：集中介紹實時數據處理的各項技術，包含Storm、SparkSteaming、Flink、Beam等。

目錄

目　　錄?Contents
前言
第一篇　數據大圖和數據平颱大圖
第1章　數據大圖 2
1.1　數據流程 2
1.1.1　數據産生 3
1.1.2　數據采集和傳輸 5
1.1.3　數據存儲處理 6
1.1.4　數據應用 7
1.2　數據技術 8
1.2.1　數據采集傳輸主要技術 9
1.2.2　數據處理主要技術 10
1.2.3　數據存儲主要技術 12
1.2.4　數據應用主要技術 13
1.3　數據相關從業者和角色 14
1.3.1　數據平颱開發、運維工程師 14
1.3.2　數據開發、運維工程師 15
1.3.3　數據分析工程師 15
1.3.4　算法工程師 16
1.3.5　業務人員 16
1.4　本章小結 17
第2章　數據平颱大圖 18
2.1　離綫數據平颱的架構、技術和設計 19
2.1.1　離綫數據平颱的整體架構 19
2.1.2　數據倉庫技術 20
2.1.3　數據倉庫建模技術 23
2.1.4　數據倉庫邏輯架構設計 26
2.2　實時數據平颱的架構、技術和設計 27
2.2.1　實時數據平颱的整體架構 28
2.2.2　流計算技術 29
2.2.3　主要流計算開源框架 29
2.3　數據管理 32
2.3.1　數據探查 32
2.3.2　數據集成 33
2.3.3　數據質量 33
2.3.4　數據屏蔽 34
2.4　本章小結 35
第二篇　離綫數據開發：大數據開發的主戰場
第3章　Hadoop原理實踐 38
3.1　開啓大數據時代的Hadoop 38
3.2　HDFS和MapReduce優缺點分析 40
3.2.1　HDFS 41
3.2.2　MapReduce 42
3.3　HDFS和MapReduce基本架構 43
3.4　MapReduce內部原理實踐 46
3.4.1　MapReduce邏輯開發 46
3.4.2　MapReduce任務提交詳解 47
3.4.3　MapReduce內部執行原理詳解 48
3.5　本章小結 52
第4章　Hive原理實踐 53
4.1　離綫大數據處理的主要技術：Hive 53
4.1.1　Hive齣現背景 53
4.1.2　Hive基本架構 55
4.2　Hive SQL 56
4.2.1　Hive 關鍵概念 57
4.2.2　Hive 數據庫 59
4.2.3　Hive 錶DDL 60
4.2.4　Hive錶DML 63
4.3　Hive SQL執行原理圖解 65
4.3.1　select 語句執行圖解 66
4.3.2　group by語句執行圖解 67
4.3.3　join語句執行圖解 69
4.4　Hive函數 73
4.5　其他SQL on Hadoop技術 74
4.6　本章小結 76
第5章　Hive優化實踐 77
5.1　離綫數據處理的主要挑戰：數據傾斜 77
5.2　Hive優化 79
5.3　join無關的優化 79
5.3.1　group by引起的傾斜優化 79
5.3.2　count distinct優化 80
5.4　大錶join小錶優化 80
5.5　大錶join大錶優化 82
5.5.1　問題場景 82
5.5.2　方案1：轉化為mapjoin 83
5.5.3　方案2：join時用case when語句 84
5.5.4　方案3：倍數B錶，再取模join 84
5.5.5　方案4：動態一分為二 87
5.6　本章小結 89
第6章　維度建模技術實踐 90
6.1　大數據建模的主要技術：維度建模 90
6.1.1　維度建模關鍵概念 91
6.1.2　維度建模一般過程 95
6.2　維度錶設計 96
6.2.1　維度變化 96
6.2.2　維度層次 99
6.2.3　維度一緻性 100
6.2.4　維度整閤和拆分 101
6.2.5　維度其他 102
6.3　深入事實錶 104
6.3.1　事務事實錶 104
6.3.2　快照事實錶 106
6.3.3　纍計快照事實錶 107
6.3.4　無事實的事實錶 108
6.3.5　匯總的事實錶 108
6.4　大數據的維度建模實踐 109
6.4.1　事實錶 109
6.4.2　維度錶 110
6.5　本章小結 110
第7章　Hadoop數據倉庫開發實戰 111
7.1　業務需求 112
7.2　Hadoop數據倉庫架構設計 113
7.3　Hadoop數據倉庫規範設計 114
7.3.1　命名規範 115
7.3.2　開發規範 115
7.3.3　流程規範 116
7.4　FutureRetailer數據倉庫構建實踐 118
7.4.1　商品維度錶 118
7.4.2　銷售事實錶 120
7.5　數據平颱新架構——數據湖 121
7.6　本章小結 123
第三篇　實時數據開發：大數據開發的未來
第8章　Storm流計算開發 127
8.1　流計算技術的鼻祖：Storm技術 128
8.1.1　Storm基本架構 129
8.1.2　Storm關鍵概念 130
8.1.3　Storm並發 132
8.1.4　Storm核心類和接口 133
8.2　Storm實時開發示例 133
8.2.1　語句生成spout 134
8.2.2　語句分割bolt 135
8.2.3　單詞計數bolt 136
8.2.4　上報bolt 136
8.2.5　單詞計數topology 137
8.2.6　單詞計數並發配置 139
8.3　Storm高級原語Trident 142
8.3.1　Trident引入背景 142
8.3.2　Trident基本思路 142
8.3.3　Trident流操作 143
8.3.4　Trident的實時開發實例 145
8.4　Storm關鍵技術 147
8.4.1　spout的可靠性 147
8.4.2　bolt的可靠性 148
8.4.3　Storm反壓機製 149
8.5　本章小結 150
第9章　Spark Streaming流計算開發 151
9.1　Spark生態和核心概念 151
9.1.1　Spark概覽 151
9.1.2　Spark核心概念 153
9.1.3　Spark生態圈 157
9.2　Spark生態的流計算技術：Spark Streaming 158
9.2.1　Spark Streaming基本原理 159
9.2.2　Spark Streaming核心API 159
9.3　Spark Streaming的實時開發示例 161
9.4　Spark Streaming調優實踐 162
9.5　Spark Streaming關鍵技術 164
9.5.1　Spark Streaming可靠性語義 164
9.5.2　Spark Streaming反壓機製 165
9.6　本章小結 166
第10章　Flink流計算開發 167
10.1　流計算技術新貴：Flink 167
10.1.1　Flink技術棧 168
10.1.2　Flink關鍵概念和基本原理 169
10.2　Flink API 172
10.2.1　API概覽 172
10.2.2　DataStream API 173
10.3　Flink實時開發示例 180
10.4　Flink關鍵技術詳解 182
10.4.1　容錯機製 182
10.4.2　水位綫 184
10.4.3　窗口機製 185
10.4.4　撤迴 187
10.4.5　反壓機製 187
10.5　本章小結 188
第11章　Beam技術 189
11.1　意圖一統流計算的Beam 190
11.1.1　Beam的産生背景 190
11.1.2　Beam技術 191
11.2　Beam技術核心：Beam Model 193
11.3　Beam SDK 196
11.3.1　關鍵概念 196
11.3.2　Beam SDK 197
11.4　Beam窗口詳解 202
11.4.1　窗口基礎 202
11.4.2　水位綫與延遲數據 203
11.4.3　觸發器 204
11.5　本章小結 205
第12章　Stream SQL實時開發實戰 206
12.1　流計算SQL原理和架構 207
12.2　流計算SQL：未來主要的實時開發技術 208
12.3　Stream SQL 209
12.3.1　Stream SQL源錶 209
12.3.2　Stream SQL結果錶 209
12.3.3　Stream SQL維度錶 210
12.3.4　Stream SQL臨時錶 211
12.3.5　Stream SQL DML 211
12.4　Stream SQL的實時開發實戰 212
12.4.1　select操作 212
12.4.2　join操作 214
12.4.3　聚閤操作 218
12.5　撤迴機製 221
12.6　本章小結 222
參考文獻 224

前言/序言

Preface前　　言為什麼要寫這本書念念不忘，終有迴響。
撰寫一本數據開發相關書的念頭始於筆者學習數據知識的早期，當時筆者遍尋市麵上所有的數據書籍，卻沒有發現一本係統化且從項目實踐角度突齣重點的數據開發書籍。
筆者非常理解某領域初學者的苦衷，對於他們來說，最重要的不是具體的API、安裝教程等，而是先找到該領域的知識圖譜，有瞭它，就可按圖索驥，有針對性地去學。
對於大數據技術來說，上述需求更甚。一方麵，由於社區、商業甚至個人原因，大數據的技術可以說是五花八門、琳琅滿目，初學者非常容易不知所措，不知從哪裏下手。另一方麵，從理論上來說，互聯網上幾乎可以查到所有的大數據技術，比如在百度上搜索、問知乎，但這些都是碎片化的知識，不成體係，初學者需要先建立自己的大數據知識架構，再進一步深入。
本書正是基於這樣的初衷撰寫的，旨在幫助和加快初學者建立大數據開發領域知識圖譜的過程，帶領初學者更快地瞭解這片領域，而無須花更長的時間自己去摸索。
當然，未來是DT（Data Technology）時代，隨著人工智能、大數據、雲計算的崛起，未來數據將起到關鍵的作用，數據將成為如同水、電、煤一樣的基礎設施。但是，實際上目前數據的價值還遠遠沒有得到充分的挖掘，如醫療數據、生物基因數據、交通物流數據、零售數據等。所以筆者非常希望本書能夠對各個業務領域的業務分析人員、分析師、算法工程師等有所幫助，讓他們更快地熟悉和掌握數據的加工處理知識與技巧，從而能夠更好、更快地分析、挖掘和應用數據，讓數據産生更多、更大的價值。
通過閱讀本書，讀者能建立自己的大數據開發知識體係和圖譜，掌握數據開發的各種技術（包括有關概念、原理、架構以及實際的開發和優化技巧等），並能對實際項目中的數據開發提供指導和參考。
大數據技術日新月異，由於篇幅和時間限製，書中僅講述瞭當前主要和主流的數據相關技術，如果讀者對大數據開發有興趣，本書將是首選的入門讀物。
本書特色本書從實際項目實踐齣發，專注、完整、係統化地講述數據開發技術，此處的數據開發技術包括離綫數據處理技術、實時數據處理技術、數據開發優化、大數據建模、數據分層體係建設等。
我們處於一個信息過度的時代，互聯網涵蓋瞭人類有史以來的所有知識，浩如煙海。對大數據開發技術來說，更是如此。那麼，大數據相關人員如何吸收、消化、應用和擴展自己的技術知識？如何把握相關的大數據技術深度和廣度？深入到何種程度？涉獵到何種範圍？這是很有意思的問題。筆者認為最重要的是找到錨點，而本書的錨點就是數據開發技術。所以本書的另一個特點是以數據開發實戰作為錨點，來組織、介紹各種數據開發技術，包括各種數據處理技術的深度和廣度把握等。比如在離綫數據處理中，目前事實的處理標準是Hive，實際項目中開發者已經很少自己寫Hadoop MapReduce程序來進行大數據處理，那是不是說MapRedue和HDFS就不需要掌握瞭呢？如果不是，又需要掌握到何種程度呢？筆者的答案是，對於Hive要精深掌握，包括其開發技巧和優化技巧等。MapReduce要掌握執行原理和過程，而MapRedue和HDFS具體的讀數據流程、寫數據流程、錯誤處理、調度處理、I/O操作、各種API、管理運維等，站在數據開發的角度，這些都不是必須掌握的。
本書還有一個特點，就是專門講述瞭實時數據處理的流計算SQL。筆者認為，未來的實時處理技術的事實標準將會是SQL，實際上這也是正在發生的現實。
讀者對象本書主要適閤於以下讀者，包含：
大數據開發工程師大數據架構師數據科學傢數據分析師算法工程師業務分析師其他對數據感興趣的人員如何閱讀本書本書內容分為三篇，共12章。
第一篇為數據大圖和數據平颱大圖（第1章和第2章），主要站在全局的角度，基於數據、數據技術、數據相關從業者和角色、離綫和實時數據平颱架構等給齣整體和大圖形式的介紹。
第1章　站在數據的全局角度，對數據流程以及流程中涉及的主要數據技術進行介紹，還介紹瞭主要的數據從業者角色和他們的日常工作內容，使讀者有個感性的認識。
第2章　是本書的綱領性章節，站在數據平颱的角度，對離綫和實時數據平颱架構以及相關的各項技術進行介紹。同時給齣數據技術的整體骨架，後續的各章將基於此骨架，具體詳述各項技術。
第二篇為離綫數據開發：大數據開發的主戰場（第3～7章），離綫數據是目前整個數據開發的根本和基礎，也是目前數據開發的主戰場。這一部分詳細介紹離綫數據處理的各種技術。
第3章　詳細介紹離綫數據處理的技術基礎Hadoop MapReduce和HDFS。本章主要從執行原理和過程方麵介紹此項技術，是第4章和第5章的基礎。
第4章　詳細介紹Hive。Hive是目前離綫數據處理的主要工具和技術。本章主要介紹Hive的概念、原理、架構，並以執行圖解的方式詳細介紹其執行過程和機製。
第5章　詳細介紹Hive的優化技術，包括數據傾斜的概念、join無關的優化技巧、join相關的優化技巧，尤其是大錶及其join操作可能的優化方案等。
第6章　詳細介紹數據的維度建模技術，包括維度建模的各種概念、維度錶和事實錶的設計以及大數據時代對維度建模的改良和優化等。
第7章　主要以虛構的某全國連鎖零售超市FutureRetailer為例介紹邏輯數據倉庫的構建，包括數據倉庫的邏輯架構、分層、開發和命名規範等，還介紹瞭數據湖的新數據架構。
第三篇為實時數據開發：大數據開發的未來（第8～12章），主要介紹實時數據處理的各項技術，包括Storm、Spark Streaming、Flink、Beam以及流計算SQL等。
第8章　詳細介紹分布式流計算最早流行的Storm技術，包括原生Storm以及衍生的Trident框架。
第9章　主要介紹Spark生態的流數據處理解決方案Spark Streaming，包括其基本原理介紹、基本API、可靠性、性能調優、數據傾斜和反壓機製等。
第10章　主要介紹流計算技術新貴Flink技術。Flink兼顧數據處理的延遲與吞吐量，而且具有流計算框架應該具有的諸多數據特性，因此被廣泛認可為下一代的流式處理引擎。
第11章　主要介紹Google力推的Beam技術。Beam的設計目標就是統一離綫批處理和實時流處理的編程範式，Beam抽象齣數據處理的通用處理範式Beam Model，是流計算技術的核心和精華。
第12章　主要結閤Flink SQL和阿裏雲Stream SQL介紹流計算SQL，並以典型的幾種實時開發場景為例進行實時數據開發實戰。
勘誤和支持本書是筆者對大數據開發知識的“一孔之見”，囿於個人實踐、經驗以及時間關係，難免有偏頗和不足，書中也難免齣現一些錯誤、不準確之處和個人的一些主觀看法，懇請讀者不吝賜教。你可以通過以下方式聯係筆者。
微信號：yeshubert微博：hubert_zhu郵箱：493736841@qq.com希望與大傢共同交流、學習，共同促進數據技術和數據行業的發展，讓數據發揮更大的價值。
緻謝首先非常感謝Apache基金會，在筆者撰寫各個開源技術框架相關內容的過程中，Apache官方文檔提供瞭最全麵、最深入、最準確的參考材料。
感謝互聯網上無名的眾多技術博客、文章撰寫者，對於數據技術和生態的繁榮，我們所有人都是不可或缺的一分子。
感謝阿裏巴巴公司智能服務事業部數據技術團隊的全部同事，尤其薛奎、默嶺、蕭剋、延春、鍾雷、建幀、思民、宇軒、賽俠、紫豪、鬆坡、賈栩、丘少、茅客等，與他們的日常交流讓我受益頗多。
感謝機械工業齣版社華章策劃編輯高婧雅，從選題到定稿再到本書的齣版，她提供瞭非常專業的指導和幫助。
特彆緻謝特彆感謝我的妻子李燦萍和我們的女兒六一，你們永遠是我的力量源泉。
同時感謝我的父母和嶽父嶽母，有瞭你們的諸多照顧和支持，我纔有時間和精力去完成額外的寫作。
謹以此書獻給我的傢人，以及直接或間接讓數據發揮價值的所有朋友們！
硃鬆嶺（邦中）

《海量數據架構之道：從存儲到應用的全景解析》 引言：駕馭數據洪流，構建智慧未來 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業創新的核心引擎。從物聯網傳感器産生的海量實時流，到社交媒體上的用戶互動，再到企業內部運營産生的海量日誌，數據以前所未有的速度和規模增長。如何有效地采集、存儲、處理、分析和應用這些數據，已成為擺脫信息孤島、實現智能化決策的關鍵挑戰。本書《海量數據架構之道》正是應運而生，它並非直接講解某一種具體工具或技術的使用，而是旨在為讀者提供一個宏觀的視角，深入剖析構建強大、高效、可擴展的海量數據處理和應用架構所需的核心理念、關鍵技術以及設計原則。 本書的目標是帶領讀者穿越紛繁復雜的數據技術迷霧，抵達數據價值實現的彼岸。我們將從數據生命周期的不同階段入手，逐一揭示支撐起海量數據運轉的基石。無論您是渴望深入理解大數據係統底層邏輯的架構師、尋求提升數據處理效率的工程師，還是希望構建創新數據驅動型産品的開發者，本書都將為您提供一套係統性的知識框架和寶貴的實踐指導。 第一章：海量數據的本質與挑戰——理解數據的“大”與“快” 本章將首先深入探討“海量數據”這一概念的內涵。我們將剖析不同類型數據的特徵，包括結構化、半結構化和非結構化數據，以及它們各自的存儲和處理需求。更重要的是，我們將聚焦於數據增長的“量”（Volume）、數據的産生速度（Velocity）和數據的多樣性（Variety），這三個“V”是大數據最直觀的體現，也是構建海量數據架構時必須麵對的核心挑戰。 接著，我們將詳細闡述海量數據帶來的技術挑戰： 存儲挑戰： 如何經濟高效地存儲TB、PB甚至EB級彆的數據？傳統的集中式存儲方案的局限性在哪裏？如何實現數據的持久性、可用性和高並發訪問？ 計算挑戰： 如何在短時間內對海量數據進行分析和處理？單機計算的瓶頸在哪裏？分布式計算的原理和優勢是什麼？如何平衡計算的實時性和準確性？ 網絡挑戰： 數據在分布式節點之間的傳輸、同步和協調對網絡帶寬和延遲提齣瞭極高的要求。如何優化網絡傳輸，降低通信開銷？ 管理挑戰： 海量數據的元數據管理、訪問控製、安全性和閤規性成為復雜的問題。如何構建統一的數據治理平颱？ 成本挑戰： 隨著數據規模的增長，存儲和計算成本也水漲船高。如何通過架構優化和技術選型來控製成本？ 理解這些挑戰是設計有效海量數據架構的起點。本章將為讀者建立對海量數據整體生態的初步認知，為後續深入探討各項技術奠定堅實的基礎。 第二章：數據存儲架構的演進——從關係型數據庫到分布式存儲 本章將係統梳理數據存儲技術的發展脈絡，重點解析支撐海量數據存儲的關鍵架構模式。 關係型數據庫的局限性： 我們將迴顧關係型數據庫（RDBMS）在處理結構化數據方麵的強大能力，同時深入分析其在麵對海量數據時的伸縮性、性能和可用性瓶頸。 NoSQL數據庫的興起： NoSQL（Not Only SQL）數據庫的齣現，為海量數據的存儲提供瞭新的解決方案。本章將詳細介紹不同類型的NoSQL數據庫，包括： 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如Redis、Amazon DynamoDB，它們擅長處理海量、高並發的簡單數據讀寫。我們將探討其設計思想、適用場景及其橫嚮擴展的機製。 列族存儲（Column-Family Stores）： 如Apache HBase、Cassandra，它們以行分組為單位存儲數據，特彆適閤需要高效查詢特定列族、且數據模式可能變化的場景。我們將深入分析其列式存儲的優勢、數據模型的靈活性以及一緻性模型。 文檔數據庫（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，它們以JSON、XML等文檔格式存儲數據，適閤存儲半結構化數據，並提供靈活的查詢能力。我們將探討其文檔模型、索引策略和事務支持。 圖數據庫（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，它們專注於存儲和查詢數據之間的關係，在社交網絡、推薦係統等領域有著獨特的優勢。我們將解析圖數據的存儲方式和圖遍曆算法。 分布式文件係統（Distributed File Systems）： 以Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) 為代錶的分布式文件係統，為存儲海量非結構化和半結構化數據提供瞭強大的支持。本章將深入講解HDFS的架構設計，包括NameNode、DataNode的角色、數據分塊、副本機製、容錯和高可用性設計。 對象存儲（Object Storage）： 如Amazon S3、Ceph Object Storage，它們提供瞭一種高度可擴展、經濟高效的存儲海量非結構化數據的方式。我們將探討對象存儲的接口、元數據管理以及其在大數據生態中的作用。 數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的對比與融閤： 本章還將討論數據湖和數據倉庫的概念，分析它們各自的優勢和局限，並探討如何將它們結閤起來，構建更靈活、更強大的數據存儲體係。 第三章：海量數據處理引擎——批處理與流處理的核心技術 本章將深入剖析支撐海量數據處理的兩種主要計算範式：批處理（Batch Processing）和流處理（Stream Processing），並介紹相關的核心技術。 批處理技術： MapReduce編程模型： 作為Hadoop生態的核心，MapReduce模型極大地簡化瞭分布式批處理的開發。我們將詳細解釋Map和Reduce函數的原理，以及Shuffle and Sort階段的關鍵過程，並分析其在處理大規模離綫數據時的優勢和局限。 現代批處理框架： 除瞭MapReduce，我們將介紹更高效、更靈活的批處理框架，例如Apache Spark。Spark引入瞭彈性分布式數據集（RDD）和DataFrame/Dataset API，通過內存計算、DAG調度等技術，顯著提升瞭批處理的性能。我們將詳細講解Spark的架構、執行模型以及其在各種批處理場景的應用。 SQL on Hadoop： 隨著數據分析需求的增長，直接在Hadoop集群上執行SQL查詢的需求日益迫切。本章將介紹Hive、Impala、Presto等SQL on Hadoop技術，分析它們如何將SQL查詢翻譯成底層的分布式計算任務，並實現高效的數據檢索。 流處理技術： 流處理的本質與挑戰： 流處理關注的是對連續不斷産生的數據進行近乎實時的分析。我們將探討流處理的特點，例如無界數據、事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time）的區彆，以及流處理麵臨的狀態管理、容錯和精確一次（Exactly-once）處理等挑戰。 消息隊列（Message Queues）： 作為流處理的咽喉，消息隊列在解耦數據生産者和消費者、削峰填榖、提供可靠數據傳輸方麵發揮著至關重要的作用。本章將介紹Kafka、RabbitMQ等主流消息隊列的技術原理、架構設計以及在流處理場景的應用。 流處理引擎： Apache Storm： 作為早期的流處理引擎，Storm提供瞭低延遲、高吞吐量的實時數據處理能力。我們將分析Storm的拓撲結構、Spout、Bolt的工作原理以及其在復雜事件處理（CEP）中的應用。 Apache Flink： Flink是當前非常流行的流處理引擎，以其強大的狀態管理、精確一次語義、統一的批流處理模型以及豐富的API而聞名。我們將深入講解Flink的流處理架構、Operator、TaskManager、JobManager，以及其在事件時間處理、窗口操作、狀態持久化等方麵的技術優勢。 Spark Streaming / Structured Streaming： 本章還將介紹Spark Streaming和Structured Streaming，分析它們如何利用Spark的批處理能力來模擬流處理，以及Structured Streaming在提供更高級抽象和一緻性保證方麵的進步。 批流一體化架構： 隨著技術的發展，批處理和流處理的界限逐漸模糊。本章將探討如何構建批流一體化的數據處理架構，實現數據在不同處理模式下的無縫切換和高效利用。 第四章：海量數據架構設計原則與模式 本章將超越具體技術細節，聚焦於構建健壯、可擴展、高性能海量數據架構的設計哲學和通用模式。 可伸縮性（Scalability）： 水平伸縮（Horizontal Scaling）： 如何通過增加更多的節點來提升係統的處理能力和存儲容量？ 垂直伸縮（Vertical Scaling）： 在某些場景下，通過增強單個節點的硬件能力也能提升性能。 無狀態與有狀態服務： 設計無狀態服務以簡化伸縮，設計有狀態服務並妥善管理狀態。 高可用性（High Availability）與容錯性（Fault Tolerance）： 冗餘設計： 如何通過副本、備份等方式避免單點故障？ 故障檢測與恢復： 如何快速檢測到故障並自動進行恢復？ 一緻性模型（Consistency Models）： 強一緻性、最終一緻性等不同模型在海量數據係統中的權衡。 數據一緻性與準確性： 原子性（Atomicity）、一緻性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability） - ACID： 在分布式係統中實現ACID的挑戰。 分布式事務： 2PC、Paxos、Raft等分布式一緻性協議的應用。 精確一次（Exactly-once）、至少一次（At-least-once）、最多一次（At-most-once）語義： 在數據處理中的不同保障級彆。 數據治理與安全： 元數據管理： 如何有效管理海量數據的元信息，便於查找和理解？ 數據質量： 數據清洗、校驗、監控。 數據安全： 訪問控製、數據加密、隱私保護。 成本效益（Cost-Effectiveness）： 資源池化（Resource Pooling）： 如何整閤計算和存儲資源，提高利用率？ 按需擴展（On-demand Scaling）： 如何根據業務需求動態調整資源？ 雲原生架構： 雲計算在降低成本、提升彈性方麵的優勢。 數據管道（Data Pipeline）與ETL/ELT： 數據采集（Ingestion）： 從各種數據源收集數據的策略和技術。 數據轉換（Transformation）： 數據清洗、聚閤、計算的過程。 數據加載（Loading）： 將處理後的數據加載到目標存儲或應用中。 ELT（Extract, Load, Transform）模式的興起： 在數據湖中進行數據轉換的優勢。 架構模式： Lambda架構： 結閤批處理和流處理，處理曆史數據和實時數據。 Kappa架構： 統一使用流處理來處理所有數據。 微服務架構在數據平颱中的應用。 第五章：海量數據應用場景與實踐 本章將結閤實際應用場景，展示如何將前述的存儲和處理技術融匯貫通，構建滿足特定需求的強大數據應用。 實時分析與監控： 實時儀錶盤（Real-time Dashboards）： 如何利用流處理技術構建即時更新的業務監控係統。 欺詐檢測： 在綫實時識彆異常交易行為。 用戶行為分析： 實時追蹤用戶在網站或應用上的操作，進行個性化推薦或乾預。 大數據分析與商業智能（BI）： 用戶畫像構建： 整閤多維度數據，為用戶建立精細化畫像。 市場營銷優化： 分析用戶購買行為，進行精準營銷投放。 運營決策支持： 通過數據洞察，優化産品設計、服務流程。 機器學習與人工智能（AI）： 特徵工程： 如何從海量數據中提取有用的特徵供模型訓練。 模型訓練與部署： 利用分布式計算框架訓練大規模機器學習模型，並將其部署到生産環境。 推薦係統： 基於用戶行為和偏好，提供個性化內容或商品推薦。 自然語言處理（NLP）： 分析文本數據，提取信息，進行情感分析等。 物聯網（IoT）數據處理： 設備數據采集與接入： 如何高效地收集海量設備産生的時序數據。 邊緣計算與雲端協同： 在設備端進行初步處理，再將數據上傳雲端。 異常檢測與預測性維護： 通過分析設備運行數據，預測潛在故障。 數據湖與數據倉庫的實戰應用： 數據湖構建的最佳實踐： 如何組織、管理和訪問數據湖中的多樣化數據。 數據倉庫建模： 星型模型、雪花模型等在海量數據倉庫中的應用。 數據治理在數據湖/數據倉庫中的實踐。 結論：擁抱數據驅動，持續迭代演進 海量數據架構是一個不斷發展和演進的領域。本書為讀者提供的不僅僅是技術的堆砌，更是一種解決問題的思維方式和架構設計的理念。在實際工作中，我們應該根據具體的業務需求、數據特點和技術成熟度，靈活地選擇和組閤各種技術，並遵循通用的設計原則，構建齣最適閤自身的數據架構。 數據驅動的浪潮已不可阻擋。掌握海量數據架構的構建之道，意味著掌握瞭釋放數據潛能、驅動業務創新、實現智能化未來的關鍵鑰匙。本書希望成為您在這條道路上的堅實夥伴，助您構建齣能夠駕馭數據洪流、洞察商業價值的強大數據引擎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚度令人印象深刻，我從中嗅到瞭大量乾貨的味道。在如今信息爆炸的時代，能夠靜下心來閱讀一本深度專著，實屬不易。我關注的是這本書能否幫助我構建起一個完整的大數據開發思維模型。從離綫的大數據處理，例如如何利用批處理框架高效地分析曆史數據，挖掘深層規律，到實時的大數據應用，例如如何構建能夠即時響應用戶需求的實時推薦係統或欺詐檢測係統。我希望這本書能夠深入講解這兩者之間的聯係與區彆，以及如何將它們有機地結閤起來，形成一個完整的、能夠支撐業務發展的全景大數據解決方案。例如，在離綫部分，我期待看到關於數據建模、數據倉庫設計、以及批處理作業的優化策略。而在實時部分，我期望書中能夠詳細闡述流處理的核心概念，如窗口操作、狀態管理、以及如何利用消息隊列和流處理引擎來構建低延遲的數據管道。此外，書中是否會涉及一些關於數據治理、數據安全以及大數據平颱運維的議題，這對於全麵理解大數據開發至關重要，也是我非常關注的。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我就迫不及待地想知道它是否能夠解決我在實際工作中遇到的瓶頸。我曾經在嘗試搭建一個能夠支撐業務快速迭代的大數據平颱時，遇到過很多問題，比如數據同步的延遲、ETL任務的失敗率高、以及實時分析結果不準確等。這本書的標題“離綫和實時大數據開發實戰”讓我看到瞭希望。我非常希望書中能夠提供一些關於如何設計健壯的ETL流程的詳細指導，包括如何處理各種異常數據、如何進行數據清洗和轉換，以及如何保證數據的一緻性。同時，對於實時數據處理，我尤其關心如何構建高可用、可擴展的流處理係統，如何處理海量消息的湧入，以及如何保證數據的精確一次性處理。書中是否會提供一些關於消息隊列和流處理引擎的API實踐，以及一些具體的代碼示例，這將對我非常有幫助。此外，我也對書中關於數據倉庫、數據湖等概念的闡述以及它們在離綫和實時場景下的不同應用方式很感興趣。這本書能否為我提供一套行之有效的解決方案，幫助我應對大數據開發中的各種挑戰，是我最期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我這樣的初學者提供瞭一盞明燈。我之前接觸過一些大數據相關的零散知識，但總感覺碎片化，缺乏係統性的梳理。特彆是“離綫”和“實時”這兩個概念，雖然理解字麵意思，但在實際開發中如何權衡和應用，一直讓我有些模糊。這本書的結構設計，似乎能夠清晰地將這兩大方嚮進行劃分，並分彆深入探討。我非常期待書中關於離綫大數據處理的部分，例如如何利用Hadoop生態中的批處理框架，如Spark、Hive等，來解決海量數據的存儲和計算問題。這些技術雖然耳熟能詳，但真正掌握其精髓，並能靈活應用於復雜場景，還需要大量的實踐經驗。而“實時”部分，更是吸引我目光的焦點。在互聯網應用日益普及的今天，對數據的實時性要求越來越高，比如秒級的交易處理、分鍾級的用戶行為分析等等。我希望能在這本書中找到關於消息隊列（如Kafka）、流處理引擎（如Flink、Spark Streaming）等技術在實際開發中的應用指南，瞭解如何構建低延遲、高吞吐量的實時數據處理管道。當然，除瞭技術本身，我也很關心書中會講解到哪些架構設計模式，如何纔能構建一個既能滿足離綫計算需求，又能支持實時分析的混閤大數據平颱，這對我來說是一個非常大的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人，那種金屬質感的字體搭配深邃的藍色背景，仿佛預示著數據洪流中的智慧與探索。我拿到這本書的時候，就被它沉甸甸的分量所打動，這不僅僅是一本書，更像是一份沉甸甸的知識寶庫，承載著作者多年在海量數據處理領域的探索與實踐。我一直對如何高效地處理和分析海量數據感到好奇，尤其是在當今這個數據爆炸的時代，如何從浩如煙海的信息中挖掘齣有價值的洞察，是每個技術從業者都需要麵對的挑戰。這本書的標題“離綫和實時大數據開發實戰”直接點明瞭其核心內容，讓我對它充滿瞭期待。我尤其關注那些關於“實戰”的部分，因為理論知識固然重要，但真正的成長往往來自於解決實際問題的過程。我希望這本書能夠提供一些切實可行的方法和工具，幫助我理解大數據開發的整個生命周期，從數據的采集、存儲、處理，到最終的分析和應用，都能有深入的認識。同時，我也很想知道作者在書中會分享哪些具體的案例，這些案例是否能夠涵蓋不同行業的應用場景，例如金融、電商、物聯網等，這樣我纔能更直觀地理解大數據技術在實際業務中的落地方式，以及它們能夠帶來的商業價值。這本書的篇幅看起來相當可觀，這讓我相信作者在內容上一定會做到深入淺齣，不會流於錶麵。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書，首先吸引我的是那些圖文並茂的插畫和清晰的流程圖。很多時候，枯燥的技術概念，通過可視化的方式呈現齣來，能夠大大降低理解的門檻。作者在內容組織上，似乎遵循瞭從淺入深、由點及麵的原則。開頭部分，很可能是對大數據技術整體生態的介紹，包括其發展曆程、核心技術棧以及各個組件之間的關係。這有助於我們建立起一個宏觀的認識，明白大數據開發並非單一的技術，而是一個龐大而復雜的體係。隨後，書中會逐步聚焦到具體的離綫和實時技術。我猜測，在離綫部分，作者可能會詳細介紹HDFS的原理、MapReduce的編程模型，以及Spark如何通過內存計算來優化批處理的效率。而在實時部分，則會重點講解Kafka的消息發布/訂閱模型、Flink的事件驅動和狀態管理能力，以及如何利用這些工具構建數據流的實時攝取和處理。我特彆期待的是，書中是否會提供一些關於集群部署、性能調優、容錯處理等方麵的實操建議。因為在大數據開發中，光有理論是不夠的，實際部署和運維中的各種坑，往往需要豐富的經驗纔能規避。這本書能否幫助我少走彎路，快速上手，是我非常看重的一點。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，一直在京東買

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

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挺好的，能學到一些東西……

評分☆☆☆☆☆

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微博上看到的，書還不錯

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挺不錯的，一直在京東買

評分☆☆☆☆☆

內容翔實，講解全麵，對於初學者非常有幫助