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杨传辉 著

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• 分布式存储
• 大规模存储
• 存储系统
• 数据存储
• 云计算
• 大数据
• 系统设计
• 数据管理
• 可靠性
• 可扩展性

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111430520

商品编码：1041120736

出版时间：2013-09-01

作  者:杨传辉 定  价:59 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2013年09月01日 页  数:293 装  帧:平装 ISBN:9787111430520 ●前言
●第1章  概述
●1.1  分布式存储概念
●1.2  分布式存储分类
●篇  基础篇
●第2章  单机存储系统
●2.1  硬件基础
●2.1.1  CPU架构
●2.1.2  IO总线
●2.1.3  网络拓扑
●2.1.4  性能参数
●2.1.5  存储层次架构
●2.2  单机存储引擎
●2.2.1  哈希存储引擎
●2.2.2  B树存储引擎
●2.2.3  LSM树存储引擎
●2.3  数据模型
●2.3.1  文件模型
●2.3.2  关系模型
●2.3.3  键值模型
●部分目录

内容简介

    杨传辉等编著的《大规模分布式存储系统（原理解析与架构实战）》是分布式系统领域的经典著作，由阿里巴巴不错技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和百度的资历技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、YA马逊、微软和阿里巴巴等靠前型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。    《大规模分布式存储系统（原理解析与架构实战）》内容分为四个部分：基础篇――分布式存储系统的基础等

《海纳百川：数据洪流中的智慧之舟》 内容简介 在这个数据爆炸的时代，信息如同奔腾不息的河流，日夜不息地涌向我们。如何驾驭这股强大的数据洪流，让它成为推动文明进步的动力，而非淹没我们的泥沙，这是摆在所有组织和个人面前的严峻挑战。 《海纳百川：数据洪流中的智慧之舟》并非一本技术手册，它更像是一次深入的思考之旅，一次对数据生命周期、数据价值挖掘以及数据安全保障的全面审视。本书从宏观的视角出发，剖析了现代社会对海量数据日益增长的需求，以及由此催生的复杂技术生态。它不会提供一份包罗万象的架构设计指南，也不会深入到具体的代码实现层面。相反，它聚焦于那些驱动数据技术发展的核心理念、关键原则以及面临的普遍困境，并尝试提供富有启发性的洞察和解决思路。 第一部分：数据时代的潮起——理解数据洪流的必然性 我们生活在一个被数据定义的新纪元。从社交媒体上的每一次点击，到物联网设备每时每刻的传感器读数，再到科学研究中产生的庞大数据集，数据以前所未有的速度和规模增长着。本书的第一部分，将带领读者回顾数据需求的演变历程。我们将探讨信息时代如何逐步过渡到数据时代，分析驱动数据增长的关键因素，例如： 数字化转型浪潮： 各行各业都在积极拥抱数字化，将物理世界映射到数字空间，这本身就产生了海量的数据。 连接性的爆炸式增长： 互联网、移动通信、物联网（IoT）的普及，使得设备之间的互联互通达到前所未有的水平，每个连接点都在产生数据。 计算能力的飞跃： 图形处理器（GPU）、专用AI芯片等硬件的进步，使得处理和分析海量数据的能力得到极大提升，从而激发了更多的数据应用需求。 商业模式的重塑： 基于数据的商业模式层出不穷，例如个性化推荐、精准营销、风险评估等，这些都对数据规模和处理速度提出了更高要求。 科学研究的深入： 天文学、基因组学、气候模拟等前沿科学领域，正在产生 PB 甚至 EB 级别的数据，对数据存储和分析能力提出了巨大挑战。 我们将深入分析这些驱动因素如何相互作用，共同塑造了我们今天所处的数据洪流。同时，本书会探讨不同类型数据的特性，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并讨论它们在存储、处理和分析上的不同挑战。我们也会简要触及数据生命周期的概念，从数据的产生、采集、存储、处理、分析到最终的归档或销毁，理解每个阶段的重要性。 第二部分：驾驭洪流的智慧——构建可信赖的数据基石 数据洪流的到来，对传统的IT基础设施提出了严峻的考验。本书的第二部分，将从理念层面探讨如何构建一个能够支撑海量数据处理和分析的基石。这部分内容将重点关注构建可靠、高效、可扩展的数据处理框架的设计哲学，而不是具体的实现细节。我们将讨论： 数据可靠性与可用性的本质： 如何确保数据不丢失，并且在任何时候都能被访问？这涉及到对数据冗余、故障恢复、数据校验等基本概念的理解。 处理海量数据的挑战： 传统的单机系统早已无法满足需求。本书将引导读者思考如何通过并行化、分布式处理来应对数据量的爆炸式增长。我们将探讨“数据在哪里，计算就在哪里”的理念，以及如何优化数据访问路径以提高处理效率。 可扩展性是关键： 随着数据量的不断增加，系统必须能够轻松地扩展其存储和计算能力。本书将讨论不同维度的可扩展性，包括存储容量的可扩展性、计算性能的可扩展性，以及系统管理的灵活性。 数据一致性的权衡： 在分布式系统中，维护数据在多个副本之间的一致性是一个核心难题。本书将介绍CAP定理等基础理论，并探讨在不同场景下，如何在强一致性、可用性和分区容错性之间做出明智的选择。 数据治理与管理的重要性： 海量数据并非越多越好，关键在于如何管理和治理。本书将强调数据质量、数据安全、数据访问控制以及数据合规性在整个数据生命周期中的重要性。我们将探讨建立一套行之有效的数据治理体系，如何让数据资产得到有效利用，同时规避潜在的风险。 成本效益的考量： 在追求高性能和高可靠性的同时，成本也是一个不容忽视的因素。本书将引导读者思考如何在满足业务需求的前提下，优化存储和计算资源的投入，实现成本效益的最大化。 第三部分：洪流中的价值——从数据中提取洞察与驱动决策 仅仅存储和处理海量数据是不够的，数据的真正价值在于从中提取有意义的洞察，并将其转化为驱动业务增长和创新的动力。《海纳百川》的第三部分，将聚焦于如何从数据洪流中“淘金”。 数据分析的演进： 从传统的批处理分析到实时流式分析，再到基于机器学习和深度学习的智能分析，我们将梳理数据分析技术的发展脉络。 智能化时代的到来： 机器学习和人工智能技术是如何赋能数据分析的？本书将介绍人工智能在数据驱动决策中的作用，例如预测分析、模式识别、异常检测等。 数据驱动的决策文化： 技术只是工具，更重要的是建立一种依赖数据进行决策的组织文化。本书将探讨如何鼓励员工使用数据来支持工作，如何构建数据可视化工具来辅助理解，以及如何将数据洞察转化为可执行的业务策略。 数据安全与隐私的边界： 在深度挖掘数据价值的同时，数据安全和用户隐私的保护是不可逾越的红线。本书将强调负责任的数据使用，讨论如何在合规的前提下，最大化数据的价值。我们将探讨加密技术、访问控制、匿名化处理等在保护数据隐私方面的重要性。 创新与未来的展望： 数据是未来创新的驱动力。本书将展望数据技术在各个领域的应用前景，例如智慧城市、精准医疗、自动驾驶等，并探讨新兴技术（如区块链、边缘计算）如何进一步改变我们处理和利用数据的方式。 结语：成为数据时代的掌舵者 《海纳百川：数据洪流中的智慧之舟》不是一本教你如何建造一艘具体船只的技术指南，而是帮助你理解海洋、了解风向、掌握航海原理的启蒙之作。它旨在培养读者对数据本质的深刻理解，对技术趋势的敏锐洞察，以及对数据价值的理性判断。 本书适合所有对数据技术、数据科学、信息管理以及未来科技发展感兴趣的读者。无论您是企业决策者、IT从业者、数据分析师，还是对时代浪潮充满好奇的学习者，都能从中获得启发，更好地理解并驾驭这股前所未有的数据洪流，成为数据时代的智慧掌舵者。最终，我们希望读者能够认识到，数据本身并无好坏之分，关键在于我们如何以智慧和责任来运用它，让它真正服务于人类社会的进步与福祉。

评分☆☆☆☆☆

《大规模分布式存储系统》这个书名，让我立刻联想到那些默默支撑着我们数字世界的幕后英雄。我希望这本书能够深入浅出地讲解分布式存储的核心概念，比如数据如何跨越网络被分割、存储和访问。我特别想了解那些能够保证数据可靠性和可用性的技术，像是数据冗余、纠错码、以及各种容错机制。这本书是否会详细阐述在分布式环境中，如何处理数据一致性问题，例如不同节点之间的数据同步策略，以及在网络分区等极端情况下，系统如何做出权衡和决策。我期待能够学习到如何设计和实现一个可扩展的分布式存储架构，能够应对海量数据的增长和不断变化的需求。此外，我也希望这本书能够包含一些实际的应用案例和最佳实践，让我能够将理论知识应用到实际的工程开发中，构建出稳定、高效、安全的分布式存储系统。

评分☆☆☆☆☆

《大规模分布式存储系统》这本书，当我看到这个标题的时候，脑海里立刻浮现出那些支撑起我们日常数字化生活的庞大基础设施。我想了解的不仅仅是理论，更是那些让系统能够“活下来”、“跑得快”的工程智慧。这本书是否会深入讲解数据一致性协议的演进，从早期的一些尝试到如今更加成熟的Paxos和Raft，以及它们在不同场景下的适用性？我特别希望能够理解在分布式环境下，如何有效地检测和处理各种故障，比如节点宕机、网络延迟，以及这些故障如何被优雅地隔离和恢复，保证服务的连续性。此外，性能优化始终是一个永恒的话题，这本书是否会探讨如何通过硬件选择、算法优化、缓存策略、数据压缩等多种手段来提升吞吐量和降低延迟？我甚至期待书中能涉及一些更具挑战性的内容，比如如何设计一个能够处理PB级甚至EB级数据的存储系统，以及在安全方面，如何保证分布式存储中的数据不被非法访问或篡改。

评分☆☆☆☆☆

我对《大规模分布式存储系统》这本书的期望，是它能成为我理解现代数据基础设施的“地图”。我希望它能详细地描绘出不同分布式存储系统（如对象存储、块存储、文件存储）的架构蓝图，并清晰地解释它们各自适用的场景和设计理念。例如，对象存储是如何通过扁平化的命名空间实现高扩展性的，而块存储又如何为虚拟机提供高性能的磁盘服务。我尤其对数据的一致性模型和选举算法（比如Leader Election）的细节很感兴趣，了解它们是如何在高并发和复杂网络环境下维护数据正确性的。本书是否会提供关于分布式存储性能瓶颈的分析，以及如何通过调优来突破这些瓶颈？我也想知道，在实际部署和运维过程中，有哪些常见的挑战和陷阱，以及应对这些挑战的最佳实践。我期待这本书能够给我提供一套系统性的知识体系，让我能够自信地讨论和设计分布式存储解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我带着一种探索未知的兴奋翻开了《大规模分布式存储系统》这本书，期待着它能揭开那些隐藏在云端海量数据背后的秘密。从书名来看，它应该涵盖了如何让数据在成千上万台服务器上“安居乐业”的方方面面。我特别关注那些关于数据如何被划分、复制和定位的机制，比如哈希环（Consistent Hashing）是如何避免在节点增减时引起大规模数据迁移的，以及不同的副本策略（如奇偶校验、多副本）在可用性和存储成本之间的平衡。另外，我也对分布式事务处理以及强一致性、最终一致性等概念的实现细节很感兴趣，这对于构建能够处理复杂业务场景的分布式系统至关重要。这本书是否能深入剖析各种分布式存储系统的优劣，比如HDFS、Ceph、Amazon S3这些耳熟能详的名字，它们在设计哲学和技术实现上有什么不同？我想知道在面对不同需求时，我们应该如何选择合适的存储方案。我希望书中能提供一些真实的案例分析，让我看到这些理论知识是如何落地生根，解决实际问题的。

评分☆☆☆☆☆

这本书《大规模分布式存储系统》的名字，一看就带着一股技术硬核范儿，仿佛是一本能让我瞬间掌握云计算领域核心机密的宝典。我一直对如何构建和管理能够容纳海量数据的系统感到好奇，尤其是在如今这个数据爆炸的时代，传统单体存储早已不堪重负。我渴望了解那些能够让数据在全球范围内自由流动、可靠存储的底层原理，比如CAP理论在实际应用中的取舍，一致性模型的不同实现方式（Paxos、Raft），以及数据分片、副本冗余、故障转移等关键技术是如何协同工作的。我希望这本书能够像一位经验丰富的架构师，一步步地引导我深入理解分布式存储的架构设计、性能优化之道，以及如何应对分布式系统特有的复杂性——网络分区、节点故障、数据一致性难题等等。甚至，我也期待书中能触及一些前沿的话题，例如新型存储介质（如NVMe SSD、持久化内存）对分布式存储的影响，或者云原生环境下容器化部署分布式存储的实践经验。总而言之，我希望这本书能让我对构建和维护一个稳定、高效、可扩展的分布式存储系统有一个全面且深刻的认识，不再仅仅停留在概念层面，而是能触及到实现细节和工程实践。

评分☆☆☆☆☆

内容讲解条理清晰，涵盖范围较广，但是内容不够深入，所以想深入了解具体算法实现和系统实现的还是慎入～～

评分☆☆☆☆☆

挺好的是正版，文字清晰，书不是很厚

评分☆☆☆☆☆

纸张感觉差了些，内容充实

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好好好好好好好好好好好好好

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不为别的，买书买的很生气。服务态度渣的不行，书的质量也渣的不行。

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专业必备 脉络清晰

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可以再看呢，不错的书

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这本书不错，是个值得推荐的一本系统参考书

评分☆☆☆☆☆

舒服实用 很好的东西 喜欢