大數據分析處理：Storm技術理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• Storm
• 實時計算
• 流處理
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• 分布式係統
• 技術
• 應用
• 編程
• 開發

本書內容主要圍繞即時大數據係統的各個主題，從即時平颱總體介紹到集群程式碼、運算監控、即時係統擴展、以使用者畫像為主的資料平颱，最後到推薦、廣告、搜索等具體的大數據應用。書中提到實際生産環境中因為資料量增長而遇到的一些真實問題，對即將或正在運用即時係統處理大數據資料的團隊會有所幫助。

本書特色

　　匯集作者在大眾點評和1號店即時平颱的大數據實作方式。
　　講解以Storm為基礎的流資料處理整體解決方案。

名人推薦

　　大數據會推動訊息服務從全體走嚮群體，從群體走嚮個體，本書深入介紹瞭推薦技術的內涵和挑戰，值得學習和企業技術人員仔細閱讀。~~周濤，《大數據時代》譯者，電子科技大學大數據研究中心主任

　　這本書讓我受益，書中的內容匯集瞭幾位作者在兩傢互聯網公司的大數據實踐，相信此書會讓準備從事大數據工作的人少走很多彎路。~~李鋼江，原Google技術總監，百度大數據部總監，現跟誰學聯閤創始人兼CTO

　　什麼是流式計算？什麼是Storm？Storm有哪些特性以及怎麼使用好Storm，本書會提供相應的答案。以原理介紹加實際項目的形式，有深度有內涵，值得一讀。~~閏劍鋒，大眾點評數據中心負責人

深入淺齣：現代數據倉庫設計與優化實踐 內容提要 本書並非聚焦於實時流處理框架如Storm，而是全麵深入地探討構建、管理和優化企業級現代數據倉庫（Modern Data Warehouse, MDW）的復雜領域。從戰略規劃到技術實現，本書為數據架構師、數據庫管理員以及資深數據工程師提供瞭一套係統化、實戰驅動的知識體係。我們將詳細剖析傳統數據倉庫（DW）嚮雲原生、高性能MDW演進的必要性、挑戰與最佳實踐。重點內容涵蓋瞭數據建模的演進（從經典範式到Data Vault 2.0及星型/雪花模型的精細選擇）、ELT與ETL流程的現代重構、數據治理的集成框架，以及如何利用最新的雲數據平颱技術棧（如Snowflake, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics）來實現彈性和成本效益。 --- 第一部分：現代數據倉庫的戰略基石與架構演進 第一章：數據倉庫戰略與業務對齊 本章首先闡明數據倉庫在現代商業智能（BI）和決策支持係統中的核心地位。我們探討如何將數據倉庫的建設目標與企業的核心業務戰略（如客戶360視圖、供應鏈優化、風險控製）緊密結閤。重點分析瞭構建數據倉庫的驅動力——包括數據量爆炸性增長、對即時洞察的需求、以及監管閤規壓力。內容詳細對比瞭傳統批處理DW與新興的混閤架構（Hybrid Architectures）的優劣，並提齣瞭構建現代化、麵嚮服務的數據平颱（Data Fabric/Data Mesh基礎概念）的初步框架。 第二章：雲原生數據倉庫的架構藍圖 本書的核心篇章之一，深入剖析當前主流雲數據倉庫（Cloud Data Warehouses, CDW）的技術範式。我們詳細解析瞭計算與存儲分離（Decoupled Compute and Storage）架構如何徹底改變瞭數據倉庫的擴展性和成本模型。內容包括對MPP（Massively Parallel Processing）架構在雲環境下的最新實現進行技術拆解，對比分析主流雲廠商解決方案的內部工作原理、資源隔離機製、彈性伸縮策略以及工作負載管理（Workload Management, WLM）的精細化配置。此外，還探討瞭數據湖（Data Lake）與數據倉庫的融閤趨勢——數據湖倉一體（Lakehouse）架構的設計原則和實現路徑。 第三章：數據建模：從範式到敏捷設計 數據建模是數據倉庫的靈魂。本章摒棄簡單的範式理論，聚焦於高階、適應性強的建模技術。我們詳盡闡述瞭Kimball維度建模的最新發展，特彆是在處理高度變化維度（SCD Types）和復雜事實錶時的技巧。隨後，重點講解瞭Data Vault 2.0 方法論的完整框架，包括Hub、Link、Satellites的設計規範、關係處理、曆史追蹤機製，以及如何利用Data Vault實現高度審計性和靈活性。對於特定的業務場景，如金融交易和物聯網數據，我們還探討瞭如何結閤星型/雪花模型進行混閤建模的優勢。 --- 第二部分：數據集成與高性能管道建設 第四章：新一代數據集成：ELT vs. ETL 的重構 本章重點討論數據集成範式的轉變。隨著雲數據倉庫計算能力的指數級提升，數據處理的重心正從ETL轉嚮ELT（Extract, Load, Transform）。我們詳細分析瞭ELT流程中的關鍵挑戰，如數據加載性能優化、去重與閤並策略，以及如何利用雲平颱內置的SQL能力進行高效轉換。同時，針對需要預處理或數據清洗的場景，我們提供瞭構建高性能、可擴展的ELT工具鏈（如利用dbt進行轉換編排和版本控製）的實踐指南。 第五章：數據質量與元數據管理框架 數據質量（Data Quality, DQ）是數據倉庫價值的生命綫。本章構建瞭一套完整的DQ框架，涵蓋瞭數據采集點（Source System）的驗證、數據在管道傳輸中的監控、以及倉庫內部數據的持續審計。內容包括：數據漂移檢測、異常值管理、數據一緻性檢查的技術實現。此外，我們深入探討瞭企業級元數據管理（Metadata Management）的實踐，強調如何構建集中式的技術元數據、業務元數據和操作元數據存儲，確保數據血緣（Data Lineage）的可追溯性和業務術語的統一性。 第六章：性能調優：存儲、索引與查詢優化 構建高性能的數據倉庫依賴於對底層技術的深刻理解。本章聚焦於優化數據倉庫的查詢性能。內容包括：雲數據倉庫中的集群技術、分區（Partitioning）、聚簇（Clustering/Sorting Key）策略的科學選擇，以及它們對掃描I/O和成本的影響。我們提供瞭詳細的查詢執行計劃分析技巧，教授讀者如何識彆和重寫低效SQL，特彆是在處理復雜連接（Joins）和窗口函數（Window Functions）時的性能陷阱。此外，還涉及增量加載的優化技術和錶維護的最佳實踐。 --- 第三部分：數據治理、安全與未來趨勢 第七章：數據治理與閤規性保障 在數據資産日益重要的背景下，有效的數據治理至關重要。本章從組織結構、流程規範和技術工具三個維度，係統闡述數據治理的實施路徑。重點討論數據所有權（Data Ownership）的劃分、數據分類分級（Classification）、以及如何通過自動化工具實現數據沿襲的可視化。對於全球企業，我們詳細解析瞭GDPR、CCPA等法規對數據倉庫設計和數據脫敏（Data Masking）策略提齣的具體技術要求和實施方案。 第八章：數據安全與訪問控製的深度實踐 數據安全不僅是邊界安全，更是數據內部的安全。本章提供瞭多層次的數據安全防護模型。內容包括：傳輸中和靜止數據加密（Encryption at Rest/In Transit）的配置標準；基於角色的訪問控製（RBAC）的精細化部署，包括行級安全（Row-Level Security, RLS）和列級屏蔽（Column-Level Security）的技術實現。我們探討瞭如何安全地管理敏感數據訪問權限，並利用審計日誌（Audit Logs）持續監控異常訪問行為。 第九章：數據倉庫的未來展望與技術棧選型 本章展望瞭數據倉庫領域的前沿動態。我們將探討實時分析數據庫（Real-Time OLAP）的崛起及其對傳統DW批處理流程的補充作用。內容包括流批一體化（Lambda/Kappa架構的現代變體）的設計考量，以及如何有效地將機器學習模型的結果反饋到數據倉庫中以支持預測分析。最後，本書提供瞭一套全麵的技術選型指南，幫助決策者在評估新興數據技術時，能夠基於成本、性能、生態係統成熟度和團隊技能進行明智的決策。 --- 目標讀者群體： 擁有一定SQL和數據庫基礎，希望係統學習現代數據倉庫架構的工程師。 負責數據平颱選型、設計和實施的數據架構師。 希望優化現有數據倉庫性能、提升數據質量和治理水平的數據庫管理員和BI專傢。 對Data Vault 2.0、雲原生CDW技術有深入學習需求的專業人士。

作者簡介

陳敏敏

　　1號店個性精準化部門資深架構師，在此之前曾服務於微軟和三星電子等公司，長期從事大數據、搜索和推薦平颱相關工作。目前主要關注於NoSQL、即時計算框架、推薦、廣告投放等相關技術。

王新春

　　大眾點評網資料平颱資深工程師，負責點評即時計算平颱相關工作，推動流式計算和即時計算在點評的應用和推廣，一直緻力於大數據和分散式係統的研究和應用。目前主要從事NoSQL、即時分散式係統的研究與開發。

黃奉綫

　　1號店基礎架構部分散式存儲團隊負責人，推動流式計算在1號店的應用，獲得CTO特彆奬，長期從事基礎架構相關工作。目前主要關注於NoSQL、開源、流式計算、分散式存儲等相關技術。

ch01 緒論
ch02 即時平颱介紹
ch03 Storm 叢集部署和設定
ch04 Storm 內部剖析
ch05 Storm 運行維護和監控
ch06 Storm 的擴充
ch07 Storm 開發
ch08 以Storm 為基礎的即時資料平颱
ch09 大數據應用案例
ch10 Storm 使用經驗和效能最佳化
附錄A Kafka 原理
附錄B 將Storm 原始程式匯入Eclipse

序
　
　　本書意在介紹即時大數據的各方麵，分享我們在設計即時應用過程中遇到的一些問題，讓一些從零開始建置即時計算平颱的公司少走冤枉路。

　　我們力圖使不同背景的讀者都能從其中獲益。

　　如果你從事基礎架構方麵的工作，可以注重閱讀以下幾章：在第1章中，我們整理瞭許多主要網際網路公司在Storm 應用方麵的一些情況；在第2 章中，我們介紹瞭即時平颱的整體架構，隨後引用瞭大眾點評和1 號店目前即時平颱的一些基本情況；在第4 章中，我們列齣瞭原始程式剖析，為瞭讓不懂Clojure 語言的讀者也能容易地瞭解Storm 的內部原理，我們配瞭很多順序圖來描述呼叫邏輯；在第5 章中，我們分享瞭一些在實作中歸納齣來的監控Storm 應用的常用方法；在第6 章中，我們介紹瞭在Storm 上如何做一些擴充，方便更進一步地維護和管理叢集；在第10 章中，我們主要分享瞭Storm 的一些小技巧和效能最佳化的經驗。如果你是大數據産品的開發和架構人員，可以注重閱讀後麵的幾章，其中分享瞭我們一年來遇到的一些瓶頸。

　　如果你是演算法工程師，可以注重瞭解第8 章和第9 章，裏麵的使用者生命週期模型、即時推薦係統的演算法和架構、韆人韆麵架構等不少內容來自我們的生産實作。設計嚴謹的模型在即時係統上常常會遇到比較大的效能問題，資料量、即時和演算法的精準性是相互限製的，加強某一方麵，常常不得不犧牲另外兩個指標。在實際推薦係統的生産環境中，連結規則和協作過濾的推薦效果常常比較好，被廣泛採用，而利用人物誌(Persona)，結閤地域、天氣等上下文資訊，可以進行一些更加精準的推薦。

　　目前以使用者畫像為基礎和上下文內容做個性化推薦和搜索、精準化營運和廣告行銷等加強交易額等轉換率，也是很多公司嘗試的方嚮。

　　對於網上有的或其他書中介紹過的內容，為適應不同讀者的需求，我們會簡單提及以做一點點過渡。

　　盡管我們投入瞭大量的精力來寫這本書，但因為水準所限，書中的內容存在不足和疏漏也在所難免，懇請讀者批評指正。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在技術細節的挖掘上，達到瞭令人驚嘆的深度。我曾嘗試過學習一些開源的流處理框架，但往往在遇到性能瓶頸或者復雜場景時，就陷入瞭迷茫。很多教程隻會告訴你“怎麼做”，卻很少解釋“為什麼這麼做”，或者在“為什麼”的背後，隱藏著許多不為人知的優化技巧和底層原理。而這本書，則恰恰彌補瞭這一空白。它不僅僅是羅列API，更深入地剖析瞭Storm的架構設計、核心組件的運作機製，以及在分布式環境下，數據是如何一步步被高效處理的。書中對於容錯機製、狀態管理、網絡通信等關鍵環節的詳盡闡述，讓我對Storm的理解上升到瞭一個新的層次。我驚喜地發現，很多之前睏擾我的問題，在這本書中都得到瞭閤理的解釋和解決方案。例如，書中關於如何設計高效的拓撲結構，如何調優Bolt的並行度，以及如何應對節點故障時的數據一緻性等內容，都極具指導意義。這讓我對未來在實際項目中應用Storm，充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受，是它不僅僅停留在“術”的層麵，更注重“道”的引導。在大數據領域，技術更新換代的速度之快，常常讓人應接不暇。但如果僅僅追逐最新的技術，而忽略瞭背後不變的原理和思想，那麼很容易陷入“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的睏境。這本書的作者顯然對大數據處理的本質有著深刻的洞察，他不僅僅是講解Storm這個工具，更是通過Storm的實現，引導讀者去理解流式計算的挑戰，去思考分布式係統的設計哲學，去掌握處理海量動態數據時所需要具備的思維方式。書中關於數據清洗、特徵提取、實時推薦等典型應用場景的探討，讓我看到瞭大數據分析在實際業務中的巨大價值，也啓發瞭我如何將Storm與機器學習、人工智能等技術進行更緊密的結閤。閱讀這本書，就像是在進行一場思想的洗禮，它不僅提升瞭我的技術能力，更開闊瞭我的視野，讓我對大數據處理的未來發展有瞭更清晰的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我這樣一個長期在數據洪流中搏殺，卻又常常感到力不從心的從業者，注入瞭一劑強心針。市麵上關於大數據的書籍汗牛充棟，但大多停留在概念的堆砌或者淺嘗輒止的工具介紹，真正能將理論深度與實際操作相結閤，並且能夠指導我們解決復雜問題的，卻少之又少。當我翻開這本書的扉頁，那種沉甸甸的厚重感就撲麵而來，預示著它絕非一本易讀的“速成”讀物，而是一部需要靜下心來，細細品味，反復鑽研的“內功心法”。作者的文字功底可見一斑，邏輯嚴謹，條理清晰，即便是一些相對抽象的理論概念，也能被解讀得通俗易懂，仿佛一位經驗豐富的引路人，牽引著讀者一步步深入大數據分析處理的神秘領域。我特彆欣賞書中在闡述理論的同時，不忘結閤實際案例的講解方式，這讓我在理解原理時，能夠立刻聯想到自己工作中遇到的問題，並從中尋找解決的靈感。這種“理論與實踐並駕齊驅”的教學模式，無疑大大提升瞭學習效率，也讓枯燥的技術知識變得生動有趣起來。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，在當下這個大數據浪潮洶湧澎湃的時代，無疑具有極強的現實意義。它不僅僅是一本技術書籍，更是一份寶貴的知識財富。在閱讀的過程中，我常常會産生“原來是這樣”的恍然大悟，也會在閤上書本後，久久不能平靜，思考著如何將書中的知識應用到自己的工作中。作者在敘述過程中，始終保持著一種嚴謹而又不失親切的風格，使得原本可能枯燥的技術內容，變得引人入勝。尤其是書中對於一些前沿技術和未來趨勢的探討，讓我感受到瞭作者對這個領域的深厚積纍和前瞻性思考。這本書為我打開瞭一扇通往大數據處理核心技術的大門，讓我能夠更深入地理解實時數據處理的挑戰與機遇，也為我未來的職業發展指明瞭方嚮。我相信，這本書會成為許多大數據技術從業者案頭必備的參考書。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，已經具備一定編程基礎，但在大數據處理方麵經驗尚淺的開發者來說，這本書無疑是量身定做的。它沒有一開始就拋齣過於復雜的概念，而是循序漸進，從基礎的Storm概念入手，逐步深入到各個組件的細節。書中豐富的代碼示例，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固所學的知識。我特彆喜歡書中關於如何調試和排查Storm應用的章節，這對於初學者來說至關重要。很多時候，我們學習一個新技術的最大障礙，並非理解理論，而是無法在實際操作中解決遇到的問題。這本書恰恰解決瞭這一痛點，它提供瞭實用的調試技巧和故障排除指南，讓我能夠更有底氣地去部署和維護自己的Storm應用。讀完這本書，我感覺自己不再是對Storm一知半解，而是能夠真正上手，解決實際問題，甚至能夠根據業務需求，設計齣更加高效的流式處理方案。