具體描述
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
著者信息
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。
圖書目錄
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
圖書序言
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。
圖書試讀
用戶評價
我一直認為，真正優秀的技術書籍，不應該隻是作者單方麵的輸齣，而更應該是一種引導讀者深入探索的旅程。當我翻開一本新書時，我期待的是它能夠在我腦海中勾勒齣一幅清晰的技術藍圖，讓我能夠循序漸進地理解技術的演進脈絡和核心思想。例如，在學習Storm時，我希望能瞭解它誕生的背景，它是如何一步步發展壯大的，以及它在實時計算領域所扮演的重要角色。更重要的是，我希望能夠看到一些真實的、具有代錶性的應用案例，這些案例能夠讓我看到Storm在金融風控、實時推薦、日誌分析、物聯網數據處理等不同領域的實際落地情況。通過分析這些案例，我能夠學習到不同的架構模式，掌握如何根據業務需求來設計和優化Storm拓撲，甚至能夠舉一反三，將學到的知識應用到我自己的項目中。
评分初識Storm，是在一次技術分享會上，聽到演講者略帶神秘地提及，它能輕鬆應對洪流般湧來的實時數據。當時的我，正為處理海量日誌、實時監控以及復雜的流式計算場景而焦頭爛額，傳統的批處理方式顯得力不從心。我迫切需要一種能夠近乎實時地處理數據的解決方案，能夠在我編寫代碼時，就能感受到數據的躍動，而不是等到第二天醒來，看著一份份冰冷的統計報錶。然而，對於Storm的瞭解，僅限於“實時計算”這個標簽，其背後的原理、核心組件、甚至是如何將海量數據“一網打盡”都模糊不清。我常常在想，究竟是什麼樣的架構設計，纔能讓它如此從容不迫地吞吐如此龐大的數據流？那些所謂的“拓撲”、“Spout”、“Bolt”又是如何協同工作的？有沒有一些實際的案例，能夠讓我直觀地感受到Storm的威力，以及它在實際生産環境中扮演的角色？這些疑問，如同種子一般在我心中埋下，我渴望找到一本能夠深入淺齣地解答這些疑惑的書籍，讓我能夠真正理解並掌握這項強大的技術。
评分在浩瀚的技術海洋中，找到一本能夠真正觸及本質、引人入勝的書籍並非易事。我所追求的，是一種能夠讓我感受到作者對技術的熱情和深刻理解的書籍。我希望通過閱讀，能夠不僅僅是掌握Storm的API和配置，更能理解其設計背後的權衡與取捨，以及作者是如何在復雜的技術難題中找到優雅的解決方案。例如，當Storm麵臨數據傾斜、處理延遲過高、集群穩定性差等問題時，作者是如何給齣分析和優化的建議？書中是否會提供一些“實戰經驗”，例如在特定場景下，如何選擇閤適的Spout和Bolt，如何設計閤理的並行度，以及如何有效地進行監控和故障排除？這些細節，往往是衡量一本書是否具有深度和實用價值的重要標準。我渴望通過這樣的書籍，能夠真正地“玩轉”Storm，而不是僅僅停留在“瞭解”的層麵。
评分作為一名開發者，我深知理論知識的學習隻是基礎，而能夠將技術應用於實際業務場景，創造價值，纔是最終的目標。因此，在選擇技術書籍時，我格外看重其是否能夠提供切實可行的指導，幫助我解決實際工作中遇到的挑戰。我希望能夠通過這本書，學習到如何設計和實現高效、穩定的Storm應用，例如如何進行數據的預處理和轉換，如何構建復雜的流式計算邏輯，以及如何處理錯誤和異常情況。此外，對於分布式係統的調優和監控，我也希望能有更深入的瞭解。例如，如何通過配置參數來優化Storm的吞吐量和延遲，如何利用監控工具來發現和解決潛在的問題，以及如何進行集群的擴容和縮容。我希望這本書能夠成為我手中的一把利器，幫助我在大數據時代，遊刃有餘地處理實時數據流，並為業務發展貢獻力量。
评分閱讀技術書籍，我最看重的便是其內容是否能夠引發我的思考，並提供切實可行的解決方案。我對於那些隻會羅列API、堆砌概念的書籍嚮來敬而遠之。我希望能夠通過閱讀，不僅僅是瞭解Storm是什麼，更重要的是理解Storm為什麼是這樣設計的，它解決瞭哪些核心痛點，以及在麵對不同場景時，我們應該如何“馴服”這頭名為Storm的猛獸。例如，在構建一個高可用、低延遲的數據處理係統時，Storm的容錯機製是關鍵。我希望書中能夠詳細闡述其故障檢測、任務重試、數據持久化等方麵的設計哲學，以及這些機製是如何在分布式環境下保證數據的完整性和處理的連續性。同時，我也想知道，在實際部署Storm集群時，有哪些需要注意的細節，如何進行性能調優，以及如何將其與其他大數據生態係統中的組件，如HDFS、HBase、Kafka等無縫集成。隻有當理論與實踐緊密結閤，纔能真正將技術內化為解決問題的能力。
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