大數據資料處理利器：Storm技術內幕與應用 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
• 分布式係統
• 數據處理
• 技術內幕
• 應用開發
• Java
• 開源框架

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

掌控數據洪流：下一代實時計算平颱深度解析 書名：掌控數據洪流：下一代實時計算平颱深度解析 作者：[此處留空，或填寫一個假設的作者名] --- 內容提要 在當今這個數據爆炸的時代，信息的産生速度和體量已經遠遠超齣瞭傳統批處理係統的處理能力。企業迫切需要一種能夠實時、高效、可靠地處理海量流式數據的技術架構，以支持即時決策、動態推薦和精準風控。本書正是為滿足這一需求而創作，它將帶領讀者深入探索新一代實時計算領域的尖端技術棧和最佳實踐。 本書並非簡單地介紹某一特定框架的API手冊，而是從底層原理齣發，構建一個全麵的實時數據處理認知體係。我們聚焦於構建高吞吐量、低延遲、高容錯性的數據管道所必需的核心概念、架構模式以及關鍵算法。通過詳盡的案例分析和源碼級彆的剖析，讀者將能夠徹底掌握構建彈性、可擴展的流式應用所需要的工程智慧。 讀者對象 本書麵嚮以下人群： 1. 數據架構師與工程師： 希望設計、部署和運維企業級實時數據處理係統的專業人士。 2. 後端開發人員： 負責處理高並發、高吞吐量業務邏輯的程序員，希望掌握流式編程範式。 3. 算法工程師： 需要將機器學習模型應用於實時數據流，進行在綫預測和特徵工程的研究人員。 4. 技術管理者： 需要評估和選型下一代數據基礎設施的決策者。 核心內容詳解 本書結構清晰，內容涵蓋瞭從理論基礎到高級應用的完整路徑，分為六個主要部分： 第一部分：流式計算的範式與挑戰 (Foundations of Stream Processing) 本部分奠定瞭理解現代實時計算的基礎。我們首先區分瞭批處理（Batch Processing）與流處理（Stream Processing）的本質差異，深入探討瞭為什麼“流”是數據世界的自然形態。 時間語義的復雜性： 詳細分析瞭事件時間（Event Time）、攝入時間（Ingestion Time）和處理時間（Processing Time）的差異及其對結果準確性的影響。特彆關注瞭亂序數據（Out-of-Order Data）的處理機製。 狀態管理與容錯： 實時係統必須維護狀態以支持復雜的聚閤和會話分析。本章深入講解瞭狀態後端（State Backends）的選擇、增量更新機製以及快照（Checkpointing）的原理，確保係統在故障發生時能精確恢復。 Exactly-Once 語義的實現： 探討瞭如何通過分布式事務、兩階段提交（2PC）或更輕量級的屏障對齊（Barrier Alignment）機製，實現端到端的精確一次性處理保證，這是構建金融級、高可靠係統的基石。 第二部分：分布式計算引擎的演進與對比 (Evolution of Distributed Engines) 本部分旨在提供對主流分布式計算引擎的宏觀視角，理解它們的技術取捨和適用場景。 Lambda/Kappa 架構迴顧： 簡要迴顧瞭Lambda架構帶來的雙重維護成本，並重點闡述瞭Kappa架構如何通過統一的流處理層來簡化架構復雜性，以及其在實際部署中的權衡。 計算模型的深入比較： 對比分析瞭基於微批處理（Micro-Batching）和原生流處理（Native Streaming）的引擎在延遲、吞吐量和資源消耗上的錶現差異。 資源調度與隔離： 講解瞭現代計算集群（如YARN, Kubernetes）如何為流處理任務提供資源隔離和動態伸縮能力，以及資源管理器對延遲敏感任務的影響。 第三部分：高性能數據源與接收器設計 (High-Performance Data Ingestion and Egress) 實時係統的性能瓶頸往往齣現在數據流入和流齣的環節。本部分專注於優化I/O路徑。 消息隊列的核心機製： 深入剖析瞭高吞吐量消息隊列（如Kafka的日誌結構、分區機製、副本同步協議）的設計原理，並指導讀者如何根據業務場景（高持久性 vs. 低延遲）進行分區策略優化。 背壓（Backpressure）的藝術： 詳細闡述瞭在數據生産者速度遠超消費者能力時，如何安全有效地嚮上傳導壓力，防止係統過載崩潰，並對比瞭不同框架中背壓機製的實現方式。 數據序列化與反序列化優化： 討論瞭Avro、Protobuf等二進製協議在減少數據體積和提高解析速度方麵的優勢，以及Schema Registry在保障數據流兼容性中的關鍵作用。 第四部分：流處理中的復雜事件處理 (Complex Event Processing - CEP) 實時係統不僅要做簡單的計數或過濾，更需要識彆跨越時間窗口和不同數據源的復雜模式。 窗口機製的精通： 詳盡講解瞭滾動窗口（Tumbling）、滑動窗口（Sliding）和會話窗口（Session Window）的數學定義和實現細節，並展示瞭如何處理帶有延遲的事件。 事件時間語義的精確控製： 深入講解瞭Watermark（水位綫）的生成、傳播和作用，這是確保基於事件時間的計算正確性的核心技術。 模式匹配算法： 介紹瞭用於識彆復雜事件序列的算法，例如如何利用有限狀態機（FSM）來高效地追蹤用戶行為序列或網絡異常模式。 第五部分：流數據湖與實時分析 (Stream-to-Lake Architecture) 本部分關注如何將實時處理的結果持久化並集成到整體數據生態中。 數據湖的實時寫入策略： 探討瞭如何以小文件閤並、版本控製和事務日誌的方式，將流式數據高效、原子性地寫入對象存儲（如S3, HDFS），避免“小文件問題”。 實時數倉集成： 講解瞭如何利用CDC（Change Data Capture）技術捕獲數據庫變更，並將其實時同步到數據倉庫，實現OLTP與OLAP的無縫連接。 查詢優化器在流中的作用： 探討瞭流式查詢引擎如何利用增量計算和物化視圖來加速對實時數據的分析查詢。 第六部分：工程實踐與性能調優 (Operational Excellence and Tuning) 理論最終要落實到生産環境的穩定運行。本部分聚焦於實戰中的調優和監控。 運行時性能分析： 教授如何使用火焰圖、內存分析工具定位流處理任務中的CPU熱點、GC暫停和內存泄漏問題。 分布式係統調試技巧： 提供瞭針對網絡分區、節點失聯等分布式故障場景下的診斷流程和恢復策略。 監控與告警體係構建： 詳細介紹瞭需要關注的關鍵指標（如端到端延遲、處理延遲、水位綫滯後、CheckPoint時長）以及如何搭建有效的度量和告警係統，以保障SLA（服務等級協議）。 --- 本書的獨特價值 本書超越瞭基礎教程的範疇，側重於“為什麼”和“如何深入實現”。它不僅解釋瞭各種抽象概念，更深入到計算引擎的內部工作機製，揭示瞭高性能、高可靠性流處理背後的工程權衡和實現細節。通過對核心抽象層和底層I/O的精細化講解，本書旨在培養讀者構建下一代數據基礎設施的係統性思維和解決復雜問題的能力。

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☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。