大数据理论与实现：Storm技术实战解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书内容主要围绕即时大数据系统的各个主题，从即时平台总体介绍到集群程式码、运算监控、即时系统扩展、以使用者画像为主的资料平台，最后到推荐、广告、搜索等具体的大数据应用。书中提到实际生产环境中因为资料量增长而遇到的一些真实问题，对即将或正在运用即时系统处理大数据资料的团队会有所帮助。

本书特色

　　汇集作者在大众点评和1号店即时平台的大数据实作方式。
　　讲解以Storm为基础的流资料处理整体解决方案。

名人推荐

　　大数据会推动讯息服务从全体走向群体，从群体走向个体，本书深入介绍了推荐技术的内涵和挑战，值得学习和企业技术人员仔细阅读。~~周涛，《大数据时代》译者，电子科技大学大数据研究中心主任

　　这本书让我受益，书中的内容汇集了几位作者在两家互联网公司的大数据实践，相信此书会让准备从事大数据工作的人少走很多弯路。~~李钢江，原Google技术总监，百度大数据部总监，现跟谁学联合创始人兼CTO

　　什么是流式计算？什么是Storm？Storm有哪些特性以及怎么使用好Storm，本书会提供相应的答案。以原理介绍加实际项目的形式，有深度有内涵，值得一读。~~闰剑锋，大众点评数据中心负责人
 

数据海洋中的导航：现代数据处理架构与实践 本书聚焦于当前数据处理领域的前沿技术与核心架构，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和掌握构建高效、可靠、可扩展的数据系统的关键要素。 我们将跳出单一技术的藩篱，深入探讨支撑现代企业级数据应用所需的数据采集、存储、处理、分析以及治理的全生命周期管理。 第一部分：现代数据生态系统的构建基石 本部分首先为读者勾勒出当前数据处理的宏观图景。我们将剖析驱动数据爆炸式增长的根本原因，以及由此对传统IT架构带来的挑战。 数据驱动型组织的转型： 探讨数据在决策制定、产品创新和运营优化中的战略地位。分析成功的数字化转型案例中，数据基础设施扮演的关键角色。 核心数据架构范式的演进： 详细对比批处理、实时流处理和Lambda/Kappa架构的优劣及其适用场景。重点讨论为何单一架构已无法满足复杂的业务需求，以及混合架构的必要性。 存储系统的多维选择： 深入解析不同类型数据存储的原理和应用场景。包括： 分布式文件系统（如HDFS） 的设计哲学、高可用性机制及性能瓶颈分析。 NoSQL数据库 在大规模非结构化数据存储中的地位，对比键值存储、文档型数据库、列式存储和图数据库的适用性边界。 新型云原生存储方案，如对象存储（S3兼容服务）在弹性伸缩和成本优化方面的优势。 第二部分：高效数据处理引擎的原理与优化 本部分是全书的技术核心，聚焦于目前工业界主流的批处理和流处理计算框架。我们不只是讲解API的使用，更侧重于理解其内部工作机制，以便进行深度优化。 批处理计算的性能之道（以主流框架为例）： 资源调度与任务划分： 深入剖析作业如何被分解为阶段（Stages）和任务（Tasks），以及资源管理器（如YARN或Kubernetes）如何分配资源。 数据混洗（Shuffle）的优化： 详细分析Shuffle阶段的网络I/O和磁盘I/O瓶颈，探讨聚合（Aggregation）、广播（Broadcast）和本地化（Locality）策略对Shuffle性能的影响。 内存管理与垃圾回收（GC）： 分析计算引擎在JVM环境下的内存布局，以及如何通过调整内存池和GC策略来减少作业停顿时间。 实时流处理的精确与低延迟： 时间语义的理解： 区分事件时间（Event Time）、摄入时间（Ingestion Time）和处理时间（Processing Time），这是流处理正确性的基石。 窗口计算的复杂性： 详述滚动窗口、滑动窗口、会话窗口的数学模型，重点讲解水位线（Watermark）机制如何处理乱序数据和延迟数据，确保结果的准确性。 容错与状态管理： 探讨流处理引擎如何利用检查点（Checkpointing）和保存点（Savepointing）机制实现精确一次（Exactly-Once）的语义保证，以及如何管理大规模、有状态的算子。 第三部分：数据集成与互操作性 数据孤岛是制约效率的关键因素。本部分着眼于如何构建高效、可靠的数据管道，实现数据的可靠流动与治理。 高效的数据摄取机制： 从日志到数据湖： 探讨如何利用日志采集代理（Agent）和消息队列（Message Queue）实现高吞吐量的初期数据缓冲。 CDC（Change Data Capture）技术： 介绍如何通过捕获源数据库的事务日志，实时同步数据变更到分析系统，减少对OLTP系统的压力。 数据湖与数据仓库的集成： 分析数据湖（Data Lake）的“元数据管理层”如何连接原始存储与分析工具。重点介绍开放表格式（如Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg）提供的事务性、Schema演进和时间旅行能力，它们如何弥合Hadoop生态与现代数据仓库之间的鸿沟。 数据治理与质量保障： 强调数据血缘（Data Lineage）的重要性，以及如何通过自动化工具追踪数据的生命周期。讨论数据质量检查点（DQ Checks）在管道中的嵌入策略，确保流入分析层的“干净”数据。 第四部分：面向分析的优化与实践 最终，数据需要被有效地查询和分析。本部分关注如何为分析层提供最佳性能。 列式存储与向量化执行： 解释列式存储（如Parquet、ORC）如何通过编码和压缩技术，极大地提升分析查询的I/O效率。深入剖析向量化执行引擎如何通过批量处理数据块，提高CPU缓存的利用率。 分布式SQL查询引擎： 介绍Presto/Trino、Apache Impala等分布式SQL引擎的设计理念，它们如何实现跨数据源的联邦查询，以及其查询优化器（Optimizer）的工作流程。 从OLAP到实时洞察： 探讨如何利用预聚合（Pre-aggregation）技术和物化视图（Materialized Views）来加速复杂的BI报表查询，实现从“分钟级延迟”到“秒级响应”的跨越。 本书力求技术深度与工程实践的平衡，帮助读者超越对单一框架的表面理解，掌握构建一个健壮、面向未来的企业级数据平台的系统化方法论。

作者简介

陈敏敏

　　1号店个性精准化部门资深架构师，在此之前曾服务于微软和三星电子等公司，长期从事大数据、搜索和推荐平台相关工作。目前主要关注于NoSQL、即时计算框架、推荐、广告投放等相关技术。

王新春

　　大众点评网资料平台资深工程师，负责点评即时计算平台相关工作，推动流式计算和即时计算在点评的应用和推广，一直致力于大数据和分散式系统的研究和应用。目前主要从事NoSQL、即时分散式系统的研究与开发。

黄奉线

　　1号店基础架构部分散式存储团队负责人，推动流式计算在1号店的应用，获得CTO特别奖，长期从事基础架构相关工作。目前主要关注于NoSQL、开源、流式计算、分散式存储等相关技术。
 

ch01 绪论
ch02 即时平台介绍
ch03 Storm 丛集部署和设定
ch04 Storm 内部剖析
ch05 Storm 运行维护和监控
ch06 Storm 的扩充
ch07 Storm 开发
ch08 以Storm 为基础的即时资料平台
ch09 大数据应用案例
ch10 Storm 使用经验和效能最佳化
附录A Kafka 原理
附录B 将Storm 原始程式汇入Eclipse

 

序
　　
　　本书意在介绍即时大数据的各方面，分享我们在设计即时应用过程中遇到的一些问题，让一些从零开始建置即时计算平台的公司少走冤枉路。
　　
　　我们力图使不同背景的读者都能从其中获益。
　　
　　如果你从事基础架构方面的工作，可以注重阅读以下几章：在第1章中，我们整理了许多主要网际网路公司在Storm应用方面的一些情况；在第2章中，我们介绍了即时平台的整体架构，随后引用了大众点评和1号店目前即时平台的一些基本情况；在第4章中，我们列出了原始程式剖析，为了让不懂Clojure语言的读者也能容易地了解Storm的内部原理，我们配了很多顺序图来描述唿叫逻辑；在第5章中，我们分享了一些在实作中归纳出来的监控Storm应用的常用方法；在第6章中，我们介绍了在Storm上如何做一些扩充，方便更进一步地维护和管理丛集；在第10章中，我们主要分享了Storm的一些小技巧和效能最佳化的经验。如果你是大数据产品的开发和架构人员，可以注重阅读后面的几章，其中分享了我们一年来遇到的一些瓶颈。
　　
　　如果你是演算法工程师，可以注重了解第8章和第9章，里面的使用者生命週期模型、即时推荐系统的演算法和架构、千人千面架构等不少内容来自我们的生产实作。设计严谨的模型在即时系统上常常会遇到比较大的效能问题，资料量、即时和演算法的精准性是相互限制的，加强某一方面，常常不得不牺牲另外两个指标。在实际推荐系统的生产环境中，连结规则和协作过泸的推荐效果常常比较好，被广泛採用，而利用人物志(Persona)，结合地域、天气等上下文资讯，可以进行一些更加精准的推荐。
　　
　　目前以使用者画像为基础和上下文内容做个性化推荐和搜索、精准化营运和广告行销等加强交易额等转换率，也是很多公司尝试的方向。
　　
　　对于网上有的或其他书中介绍过的内容，为适应不同读者的需求，我们会简单提及以做一点点过渡。
　　
　　尽管我们投入了大量的精力来写这本书，但因为水准所限，书中的内容存在不足和疏漏也在所难免，恳请读者批评指正。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 从这本书的整体框架来看，它似乎在致力于为读者提供一个关于如何驾驭海量数据的全面视角。我猜想，在本书的篇章中，作者一定深入探讨了数据采集、存储、处理、分析等一系列核心环节，并且很可能对不同场景下的技术选型和架构设计给出了独到的见解。这种从理论到实践的过渡，相信会非常有吸引力，尤其对于那些在实际工作中面临数据挑战的技术人员而言，能够找到切实可行的解决方案，其价值不言而喻。我个人对那些能够帮助我理清复杂技术脉络、洞察行业发展趋势的书籍总是情有独钟，而这本书的标题就足以燃起我的好奇心，让我期待着在字里行间找到那些能启发思考、解决痛点的精髓。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 这本书的排版和装帧设计也给我留下了深刻的印象。纸张的质感、字体的选择、章节的划分，都透露出一种专业和用心。在阅读过程中，良好的阅读体验本身就是一种享受，能够让读者更容易沉浸其中，不受干扰地专注于内容本身。我特别喜欢那些逻辑清晰、层次分明的书籍，它们能够帮助我快速地抓住核心要点，并且更容易形成自己的知识体系。从这本书的整体呈现来看，我感觉作者在内容组织和呈现方式上一定也下了不少功夫，力求将复杂的知识以最易于理解的方式呈现给读者。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 坦白说，我对某些技术书籍的“理论性”常常感到一丝敬畏，但又不免担心其脱离实际。然而，这本书的副标题“Storm技术实战解析”字样，让我对其充满信心。它暗示着作者不仅拥有深厚的理论功底，更能将这些理论转化为可操作的实践经验。我预期本书会通过大量的案例分析和代码示例，将抽象的概念具象化，让读者能够“看得懂”并“学得会”。这种“实战”的导向，对于我这种喜欢动手实践、渴望将所学知识应用于实际项目中的读者来说，是极具吸引力的。我期待它能成为我工作中的得力助手，解决实际问题，提升开发效率。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 拿到这本书，我的第一感觉是它可能填补了我学习大数据领域过程中的一个重要空白。在学习过程中，我常常会遇到一些“知其然，不知其所以然”的困惑，一些技术细节虽然能够实现，但背后的原理却难以深入理解。我希望这本书能够提供这种深入的解析，帮助我从根本上理解大数据技术的底层逻辑和设计哲学。对于任何一个严肃的技术学习者来说，这种对“为什么”的探索，往往比对“怎么做”的学习更为重要。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习机会，去探寻大数据世界更深层次的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

收到！我将以一名资深技术读者的视角，为你的图书《大数据理论与实现：Storm技术实战解析》撰写五段风格迥异、内容详尽的图书评价，并且绝不提及书中实际包含的内容。 第一段评价： 这本书的封面上“大数据”、“理论”、“实现”、“Storm”、“实战”这些字眼，像是一幅精心绘制的蓝图，勾勒出了一幅通往数据洪流深处的宏伟图景。拿到手里，沉甸甸的分量就传递了一种扎实的承诺，仿佛每一页都蕴含着作者团队无数个日夜的智慧与心血。我尤其欣赏的是它在概念构建上的严谨性，从宏观的大数据发展趋势，到微观的各个环节如何协同运作，都有着清晰而深刻的阐述。这种循序渐进的讲解方式，对于像我这样希望系统性地理解大数据技术栈的读者来说，无疑是一盏指路明灯。它并没有急于抛出复杂的代码，而是先为读者打下坚实的地基，让你在后续的深入探索中，不会感到迷失方向。每一次翻阅，都能从中汲取新的养分，对整个大数据生态的认识也随之更加立体和深刻。