正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通下载 mobi epub pdf 电子书 2024

☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页

美Sumit Gupta苏密特·古普塔，韩燕波著

下载链接在页面底部

点击这里下载

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书大百科

book.teaonline.club

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

发表于2024-11-23

类似图书点击查看全场最低价

图书介绍

店铺：金渊清亚图书专营店

出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121310492

商品编码：27907624314

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

图书描述

图书基本信息
图书名称	spark streaming 实时流处理入门与精通
作者	(美)Sumit Gupta(苏密特·古普塔),韩燕波
定价	39.00元
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121310492
出版日期	2017-04-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介
本书主要对Spark和Spark的安装、配置、主要架构和组件进行介绍，并介绍如何利用SparkStreaming进行实时数据的处理，讨论利用Spark Streaming的多种API和操作进行近实时的分布式日志流的处理。本书要求读者对Scala有很好的认识和理解，以便能够利用核心组件和应用进行高效编程。

作者简介

Sumit Gupta从事设计、管理并提供各种业务领域（如酒店业务，医疗保健，风险管理，保险业务等）的企业解决方案将近9年以上，是业内经验丰富的专家、技术创新者和传播者。他热爱技术，在软件行业拥有14年的实践经验。在过去4～5年中一直使用大数据和云计算技术来解决复杂的业务问题。
现任北方工业大学教授、北方工业大学云计算研究中心主任。现兼任中国计算机学会服务计算专业委员会副主任、中国电子学会云计算专家委员会委员、计算机学报编委。曾就职于德国国家计算机研究中心、德国弗郎霍夫软件技术研究所和美国大规模分布系统实验室等机构。2000年被聘为中科院计算技术研究所研究员，入选中科院海外杰出人才计划（中科院百人计划，2001期）。曾任中科院研究生院教授、博士生导师、中科院计算技术研究所网格与服务计算研究中心主任、软件集成与服务计算研究分中心主任、中德软件集成技术联合实验室主任。在数据库、工作流、分布对象中间件、移动计算、网格计算等多个领域主持完成了863重点项目、国家基金重点项目、973子项等30项研究课题，发表论文140余篇，出版专著4部。申报或合作申报发明和软件登记50项，其中已向工业界转化5项。是目前国内关于云计算方面研究的*科学家。

目录
第1章Spark和Spark Streaming的安装与配置1
安装Spark2
硬件需求2
软件需求4
安装Spark扩展——Spark Streaming7
配置和运行Spark集群8
你的个Spark程序11
用Scala编码Spark作业12
用Java开发Spark作业15
管理员/开发者工具18
集群管理 18
提交Spark作业19
故障定位 20
配置端口号 20
类路径问题——类没有发现 20
其他常见异常20
总结21
第2章Spark和Spark Streaming的体系结构与组件23
批处理和实时数据处理的比较24
批处理24
实时数据处理26
Spark的体系结构28
Spark对比Hadoop28
Spark的层次化结构29
Spark Streaming的体系结构31
Spark Streaming是什么32
Spark Streaming的上层体系结构32
你的个Spark Streaming程序34
用Scala编码Spark Streaming作业34
用Java编码Spark Streaming作业37
客户端程序39
打包和部署一个Spark Streaming作业41
总结43
第3章实时处理分布式日志文件45
Spark的封装结构和客户端API46
Spark内核48
Spark库及扩展54
弹性分布式数据集及离散流58
弹性分布式数据集59
离散流63
从分布的、多样的数据源中加载数据65
Flume 框架67
Flume的安装和配置69
配置Spark以接收Flume事件73
封装和部署Spark Streaming作业77
分布式日志文件处理的总体架构77
总结78
第4章在流数据中应用Transformation79
理解并应用Transformation功能80
模拟日志流80
功能操作82
转换操作89
窗口操作91
性能调优94
分块和并行化94
序列化94
Spark内存调优95
总结97
第5章日志分析数据的持久化99
Spark Streaming的输出操作100
集成Cassandra110
安装和配置Apache Cassandra110
配置Spark112
通过编写Spark作业将流式网页日志存入Cassandra113
总结120
第6章与Spark高级库集成121
实时查询流数据122
了解Spark SQL122
集成Spark SQL与流数据129
图的分析——Spark GraphX135
GraphX API介绍137
集成Spark Streaming140
总结147
第7章产品部署149
Spark部署模式150
部署在Apache Mesos上151
部署在Hadoop或者YARN上156
高可用性和容错性160
单机模式下的高可用性160
Mesos或者YARN下的高可用性162
容错性162
Streaming 作业的监听166
应用程序UI界面/作业UI界面166
与其他监控工具的集成169
总结170