大數據理論與實現：Storm技術實戰解析 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
• 數據分析
• 技術實戰
• 分布式係統
• 開源軟件
• 編程
• 雲計算

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
 

數據海洋中的導航：現代數據處理架構與實踐 本書聚焦於當前數據處理領域的前沿技術與核心架構，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解和掌握構建高效、可靠、可擴展的數據係統的關鍵要素。 我們將跳齣單一技術的藩籬，深入探討支撐現代企業級數據應用所需的數據采集、存儲、處理、分析以及治理的全生命周期管理。 第一部分：現代數據生態係統的構建基石 本部分首先為讀者勾勒齣當前數據處理的宏觀圖景。我們將剖析驅動數據爆炸式增長的根本原因，以及由此對傳統IT架構帶來的挑戰。 數據驅動型組織的轉型： 探討數據在決策製定、産品創新和運營優化中的戰略地位。分析成功的數字化轉型案例中，數據基礎設施扮演的關鍵角色。 核心數據架構範式的演進： 詳細對比批處理、實時流處理和Lambda/Kappa架構的優劣及其適用場景。重點討論為何單一架構已無法滿足復雜的業務需求，以及混閤架構的必要性。 存儲係統的多維選擇： 深入解析不同類型數據存儲的原理和應用場景。包括： 分布式文件係統（如HDFS） 的設計哲學、高可用性機製及性能瓶頸分析。 NoSQL數據庫 在大規模非結構化數據存儲中的地位，對比鍵值存儲、文檔型數據庫、列式存儲和圖數據庫的適用性邊界。 新型雲原生存儲方案，如對象存儲（S3兼容服務）在彈性伸縮和成本優化方麵的優勢。 第二部分：高效數據處理引擎的原理與優化 本部分是全書的技術核心，聚焦於目前工業界主流的批處理和流處理計算框架。我們不隻是講解API的使用，更側重於理解其內部工作機製，以便進行深度優化。 批處理計算的性能之道（以主流框架為例）： 資源調度與任務劃分： 深入剖析作業如何被分解為階段（Stages）和任務（Tasks），以及資源管理器（如YARN或Kubernetes）如何分配資源。 數據混洗（Shuffle）的優化： 詳細分析Shuffle階段的網絡I/O和磁盤I/O瓶頸，探討聚閤（Aggregation）、廣播（Broadcast）和本地化（Locality）策略對Shuffle性能的影響。 內存管理與垃圾迴收（GC）： 分析計算引擎在JVM環境下的內存布局，以及如何通過調整內存池和GC策略來減少作業停頓時間。 實時流處理的精確與低延遲： 時間語義的理解： 區分事件時間（Event Time）、攝入時間（Ingestion Time）和處理時間（Processing Time），這是流處理正確性的基石。 窗口計算的復雜性： 詳述滾動窗口、滑動窗口、會話窗口的數學模型，重點講解水位綫（Watermark）機製如何處理亂序數據和延遲數據，確保結果的準確性。 容錯與狀態管理： 探討流處理引擎如何利用檢查點（Checkpointing）和保存點（Savepointing）機製實現精確一次（Exactly-Once）的語義保證，以及如何管理大規模、有狀態的算子。 第三部分：數據集成與互操作性 數據孤島是製約效率的關鍵因素。本部分著眼於如何構建高效、可靠的數據管道，實現數據的可靠流動與治理。 高效的數據攝取機製： 從日誌到數據湖： 探討如何利用日誌采集代理（Agent）和消息隊列（Message Queue）實現高吞吐量的初期數據緩衝。 CDC（Change Data Capture）技術： 介紹如何通過捕獲源數據庫的事務日誌，實時同步數據變更到分析係統，減少對OLTP係統的壓力。 數據湖與數據倉庫的集成： 分析數據湖（Data Lake）的“元數據管理層”如何連接原始存儲與分析工具。重點介紹開放錶格式（如Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg）提供的事務性、Schema演進和時間旅行能力，它們如何彌閤Hadoop生態與現代數據倉庫之間的鴻溝。 數據治理與質量保障： 強調數據血緣（Data Lineage）的重要性，以及如何通過自動化工具追蹤數據的生命周期。討論數據質量檢查點（DQ Checks）在管道中的嵌入策略，確保流入分析層的“乾淨”數據。 第四部分：麵嚮分析的優化與實踐 最終，數據需要被有效地查詢和分析。本部分關注如何為分析層提供最佳性能。 列式存儲與嚮量化執行： 解釋列式存儲（如Parquet、ORC）如何通過編碼和壓縮技術，極大地提升分析查詢的I/O效率。深入剖析嚮量化執行引擎如何通過批量處理數據塊，提高CPU緩存的利用率。 分布式SQL查詢引擎： 介紹Presto/Trino、Apache Impala等分布式SQL引擎的設計理念，它們如何實現跨數據源的聯邦查詢，以及其查詢優化器（Optimizer）的工作流程。 從OLAP到實時洞察： 探討如何利用預聚閤（Pre-aggregation）技術和物化視圖（Materialized Views）來加速復雜的BI報錶查詢，實現從“分鍾級延遲”到“秒級響應”的跨越。 本書力求技術深度與工程實踐的平衡，幫助讀者超越對單一框架的錶麵理解，掌握構建一個健壯、麵嚮未來的企業級數據平颱的係統化方法論。

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☆☆☆☆☆

第四段評價： 這本書的排版和裝幀設計也給我留下瞭深刻的印象。紙張的質感、字體的選擇、章節的劃分，都透露齣一種專業和用心。在閱讀過程中，良好的閱讀體驗本身就是一種享受，能夠讓讀者更容易沉浸其中，不受乾擾地專注於內容本身。我特彆喜歡那些邏輯清晰、層次分明的書籍，它們能夠幫助我快速地抓住核心要點，並且更容易形成自己的知識體係。從這本書的整體呈現來看，我感覺作者在內容組織和呈現方式上一定也下瞭不少功夫，力求將復雜的知識以最易於理解的方式呈現給讀者。

评分☆☆☆☆☆

第二段評價： 從這本書的整體框架來看，它似乎在緻力於為讀者提供一個關於如何駕馭海量數據的全麵視角。我猜想，在本書的篇章中，作者一定深入探討瞭數據采集、存儲、處理、分析等一係列核心環節，並且很可能對不同場景下的技術選型和架構設計給齣瞭獨到的見解。這種從理論到實踐的過渡，相信會非常有吸引力，尤其對於那些在實際工作中麵臨數據挑戰的技術人員而言，能夠找到切實可行的解決方案，其價值不言而喻。我個人對那些能夠幫助我理清復雜技術脈絡、洞察行業發展趨勢的書籍總是情有獨鍾，而這本書的標題就足以燃起我的好奇心，讓我期待著在字裏行間找到那些能啓發思考、解決痛點的精髓。

评分☆☆☆☆☆

收到！我將以一名資深技術讀者的視角，為你的圖書《大數據理論與實現：Storm技術實戰解析》撰寫五段風格迥異、內容詳盡的圖書評價，並且絕不提及書中實際包含的內容。 第一段評價： 這本書的封麵上“大數據”、“理論”、“實現”、“Storm”、“實戰”這些字眼，像是一幅精心繪製的藍圖，勾勒齣瞭一幅通往數據洪流深處的宏偉圖景。拿到手裏，沉甸甸的分量就傳遞瞭一種紮實的承諾，仿佛每一頁都蘊含著作者團隊無數個日夜的智慧與心血。我尤其欣賞的是它在概念構建上的嚴謹性，從宏觀的大數據發展趨勢，到微觀的各個環節如何協同運作，都有著清晰而深刻的闡述。這種循序漸進的講解方式，對於像我這樣希望係統性地理解大數據技術棧的讀者來說，無疑是一盞指路明燈。它並沒有急於拋齣復雜的代碼，而是先為讀者打下堅實的地基，讓你在後續的深入探索中，不會感到迷失方嚮。每一次翻閱，都能從中汲取新的養分，對整個大數據生態的認識也隨之更加立體和深刻。

评分☆☆☆☆☆

第五段評價： 拿到這本書，我的第一感覺是它可能填補瞭我學習大數據領域過程中的一個重要空白。在學習過程中，我常常會遇到一些“知其然，不知其所以然”的睏惑，一些技術細節雖然能夠實現，但背後的原理卻難以深入理解。我希望這本書能夠提供這種深入的解析，幫助我從根本上理解大數據技術的底層邏輯和設計哲學。對於任何一個嚴肅的技術學習者來說，這種對“為什麼”的探索，往往比對“怎麼做”的學習更為重要。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個寶貴的學習機會，去探尋大數據世界更深層次的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

第三段評價： 坦白說，我對某些技術書籍的“理論性”常常感到一絲敬畏，但又不免擔心其脫離實際。然而，這本書的副標題“Storm技術實戰解析”字樣，讓我對其充滿信心。它暗示著作者不僅擁有深厚的理論功底，更能將這些理論轉化為可操作的實踐經驗。我預期本書會通過大量的案例分析和代碼示例，將抽象的概念具象化，讓讀者能夠“看得懂”並“學得會”。這種“實戰”的導嚮，對於我這種喜歡動手實踐、渴望將所學知識應用於實際項目中的讀者來說，是極具吸引力的。我期待它能成為我工作中的得力助手，解決實際問題，提升開發效率。