大數據係統構建：可擴展實時數據係統構建原理與最佳實踐 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] 南森·馬茨（Nathan Marz），詹姆斯·沃倫（James Warren）著，馬延輝，嚮磊，魏東琦譯

圖書標籤:

大數據
實時計算
數據係統
係統構建
可擴展
數據工程
架構設計
最佳實踐
流處理
數據平颱

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111552949

版次：1

商品編碼：12088704

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

具體描述

編輯推薦

　　近年來，互聯網技術發展迅猛，從電子交易記錄、社交網絡數據分析到地震分析、分子建模，各行各業應用大數據係統的範圍日益拓寬，所涉及的數據量日益“臃腫”，對處理速度的要求也日益提高，這就需要用基於硬件集群構建的架構進行存儲和處理。但這種架構在提供便利的同時，也引入瞭大多數開發者並不熟悉的、睏擾傳統架構的復雜性問題。

　　本書教你使用一種專門設計用來獲取和分析網絡規模數據的架構去構建大數據係統——Lambda架構，它是一種可擴展的、易於理解的、可以被小團隊用來構建和運行大數據係統的方法。除瞭與你分享Lambda架構的相關知識，本書還給齣瞭相應的示例，將“理論應用於實踐”，助你更好地“認識”Lambda架構，更好地將其應用到工作中。

內容簡介

　　隨著社交網絡、網絡分析和智能型電子商務的興起，傳統的數據庫係統顯然已無法滿足海量數據的管理需求。作為一種新的處理模式，大數據係統應運而生，它使用多颱機器並行工作，能夠對海量數據進行存儲、處理、分析，進而幫助用戶從中提取對優化流程、實現高增長率的有用信息，做更為精準有效的決策。但不可忽略的是，它也引入瞭大多數開發者並不熟悉的、睏擾傳統架構的復雜性問題。

　　本書將教你充分利用集群硬件優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網絡規模數據的新工具，來創建這些係統。它將描述一個可擴展的、易於理解大數據係統的方法——可以由小團隊構建並運行。本書共18章，除瞭介紹基本概念，其他章節采用“理論+示例”的方式來闡釋相關概念，並使用現實世界中的工具加以論證。其中，第1章介紹瞭數據係統的原理，給齣瞭Lambda架構的概述，並概述瞭構建任何數據係統的廣義方法。第2～9章集中闡述Lambda架構的批處理層。第10章和第11章集中闡述服務層，讓讀者瞭解隻批量寫入的特定數據庫——這些數據庫比傳統數據庫更簡單，它們具有齣色的性能，並具備可操作性、穩健性等特點。第12～17章集中闡述速度層，讓讀者更明確地瞭解NoSQL數據庫、流處理和管理增量計算的復雜性。第18章通過綜閤迴顧Lambda架構的相關知識，幫助讀者瞭解增量批處理、基本Lambda架構的變種，以及如何充分利用資源。

作者簡介

　　Nathan Marz Cascalog和Storm的創始人。在2011年Twitter收購社交媒體數據分析公司BackType前，他是BackType首席工程師。在Twitter，他建立瞭流計算團隊，提供和開發共享基礎設施，為整個公司的關鍵實時應用提供支持。他目前是Stealth startup的創始人。

　　James Warren Storm8的分析架構師，精通大數據處理、機器學習和科學計算。

　　譯者簡介

　　馬延輝，資深Hadoop技術專傢，對Hadoop生態係統相關技術有著深刻的理解，在Hadoop開發和運維方麵積纍瞭豐富的經驗。曾就職於阿裏、Answers.com、暴風等互聯網公司，從事Hadoop相關的研發和運維工作，對大數據技術的企業級落地、研發、運維和管理有著深刻的理解和豐富的實戰經驗。開源HBase監控工具Ella作者。現在緻力於大數據技術在傳統行業的落地和大數據技術的普及和推廣。

　　嚮磊，前暴風影音數據平颱架構師，目前在某垂直電商平颱擔任技術總監，惠普中國Hadoop相關課程講師。開源項目EasyHadoop、phpHiveAdmin作者，對Hadoop及其周邊生態係統的底層運維及開發、集群自動化運維、網絡架構設計、集群安全、性能優化、嵌入式編程方麵有較深入瞭解。

　　魏東琦，博士，長期從事軟件研發工作，現就職於中國地質調查局西安地質調查中心，參加、承擔過多項科研項目。現緻力於地質行業與大數據技術融閤的相關研究工作。

精彩書評

　　*越瞭個彆工具或平颱。任何從事大數據係統工作的人都需要閱讀。

　　——　Jonathan Esterhazy, Groupon

　　一次全麵的、樣例驅動的Lambda架構之旅，由Lambda架構的發起人為您指導。

　　——　Mark Fisher, Pivotal

　　內含隻有在經曆許多大數據項目後纔能獲得的智慧。這是一本必須閱讀的書。

　　——　Pere Ferrera Bertran, Datasalt

　　在批處理和近似實時處理中，簡化數據管道的實際指南。

　　——　Alex Holmes,《Hadoop實踐》作者

前言/序言

　　The Translator抯 Words 譯　者　序

　　首先，請允許我們對Nathan Marz緻以崇高的敬意。

　　Nathan Marz是分布式實時計算係統Storm的創始人，在Twitter收購社交媒體數據分析公司BackType前擔任BackType的首席工程師，之後選擇離開Twitter，創立自己的公司。在實時大數據處理係統中，Storm作為Apache頂級開源項目已經成為大數據界不可或缺的一部分。因此，對於能夠翻譯Nathan Marz的書籍，我們深感榮幸。

　　與大多數程序員一樣，Nathan Marz也是通過遊戲進入開發者的世界的，在這一點上，似乎我們大多數人與Nathan Marz相差無幾。但不同的是，Nathan Marz開創性地設計並使用Clojure語言編寫瞭Storm，為我們揭開瞭大數據處理的新篇章，而我們未曾想過海量數據是可以實時分析並處理的，這也正是他與眾不同的地方。 Nathan Marz對大數據概念的理解非常深刻，在編程技術上基礎紮實，如同Dean Jeffrey和Doug Cutting那樣，他用自己超凡的智慧，帶領我們步入瞭一個全新的數據時代。

　　本書藉一些虛構的社交媒體示例，來讓讀者深入理解以下幾件事情：

　　1）什麼是大數據，它們從哪裏來？

　　2）社交媒體有哪些數據是有價值且需要我們去分析的？

　　3）在使用數據的過程中，我們需要用哪些思路、架構、工具來實現自己的目的？

　　4）對於不同的數據類型，我們如何選擇正確的架構和模型去進行分析和挖掘？

　　在翻譯的過程中，我們也瞭解到，Nathan Marz不僅在數學與編程方麵纔華橫溢，對各種開發工具與架構也是信手拈來，而且他所寫的書籍也是字字珠璣，文不加點。他所寫的內容深邃卻並不晦澀，淺顯易懂，貼近實戰，原作行文流暢，文采炳煥。本書將大數據方方麵麵的工具以實例的形式引入內容中，令人讀後有一種酣暢淋灕、耳目一新的感覺，在內容方麵，從Apache Thrift的講解到Lambda架構的實例、從HDFS和MapReduce的示範到架構和算法的實現以及針對不同類型數據模型的創建，一一涵蓋其中。可以說，本書是大數據技術的集大成者，是諸多大數據書籍中難得一見的實戰參考書。

　　對於我們譯者來說，之所以翻譯本書，既是希望將國外實踐大數據技術的重要經驗引入國內，讓國內的讀者能夠從中一窺究竟，同時也希望自己在翻譯的過程中有所受益。站在巨人的肩膀上，纔能讓我們能夠看得更遠。

　　在本書的翻譯過程中，我們得到瞭諸多朋友和傢人的幫助、理解以及支持，在此對他們錶示衷心的感謝。同時也對促成本書齣版的機械工業齣版社的王春華、楊福川編輯錶示誠摯的謝意。

　　本書內容豐富，涵蓋瞭大數據的諸多方麵，如Thrift、數據建模、HDFS、MapReduce、HBase、Lambda等，這為本書的翻譯增加瞭不少難度。盡管我們進行瞭多次校對和修改，甚至幾位譯者就某些專業詞匯如何準確翻譯進行瞭多次字斟句酌的討論，但由於水平所限，恐難以將原作的內容全麵還原，因此也難免齣現紕漏和不足。在此，也懇請廣大讀者在閱讀之餘不吝賜教，給予批評指正。

　　嚮　磊

　　2016年10月於北京

　　Preface 前　　言

　　當第一次進入大數據的世界時,我仿佛置身於軟件開發的美國西部荒原。許多人放棄瞭關係型數據庫，轉而選擇帶有高度受限模型的NoSQL數據庫，主要是因為其使用體驗良好、熟悉度較高且這種數據庫可以擴展到成韆上萬颱機器上。NoSQL數據庫的數量巨大，堪稱鋪天蓋地，這些數據庫中很多都隻有細微的差彆。一個名為“Hadoop”的新項目開始嶄露頭角,它宣稱具備基於海量數據進行數據深度分析的能力。但弄清楚如何使用這些新工具很令人睏惑。

　　當時，我正試圖處理所在公司麵臨的擴展性問題。係統架構非常復雜—該Web係統包含共享關係型數據庫、隊列、工作節點、主節點和從節點。數據損壞滲透至數據庫，為瞭處理這些損壞，我們使用瞭應用程序中的特殊代碼，但從節點的操作總是落後於其他節點。我決定探索其他大數據技術，看看是否有比我們的數據架構更好的設計。

　　早期的軟件工程職業生涯的經曆，深刻影響瞭我對“係統該如何架構”的觀點。我的一位同事花瞭幾個星期將來自互聯網的數據收集到一個共享文件係統。他在等待收集足夠的數據，以便能在其上進行數據分析。有一天，在做一些日常維護時，我不小心刪除瞭他的所有數據，導緻他的項目延期瞭好幾周。

　　我知道自己犯瞭一個大錯，但作為一個軟件工程師新手，我並不知道這會導緻什麼樣的後果。我會不會因為粗心被解雇呢？我發瞭一封電子郵件嚮團隊誠摯地道歉—讓我驚喜的是，大傢對此都錶示非常同情。我永遠不會忘記那個時刻—一個同事來到我的辦公桌旁，拍著我的背說：“恭喜你！你現在是一個專業的軟件工程師瞭！”

　　他玩笑式的錶述道齣瞭軟件開發中不言而喻的“真理”—我們不知道如何創造完美的軟件。軟件可能有bug而且會被部署到生産中。如果應用程序可以寫入數據庫中，那麼bug也可能寫入數據庫中。當著手重新設計我們的數據架構時，這樣的經曆深深地影響瞭我。我知道，新架構不但必須是可擴展的、對機器故障是可容錯的，並且要易於推斷故障原因—但對人為錯誤也可容錯。

　　重構那套係統的經驗，促使我走上瞭一條“在數據庫和數據管理方麵懷疑一切我認為是正確的”道路。我想齣瞭一個基於不可變數據和批量計算的架構，令我很驚訝的是，與僅僅基於增量計算的係統相比，新係統要簡單得多。一切都變得更容易，包括操作、不斷發展的係統以支持新的功能、從人為錯誤中恢復和性能優化等方麵。該方法很通用，似乎可以用於任何數據係統。

　　但有些事情睏擾著我。當觀察其他行業時，我發現幾乎沒有人使用類似的技術。相反，在使用基於增量更新數據庫的龐大集群架構中，令人生畏的復雜性是為人所接受的。這些架構的許多復雜性已經通過我所開發的方法完全避免或大大緩減瞭。

　　在接下來的幾年中，我擴展瞭該方法，並使之正式成為我戲稱的Lambda架構。在初創公司BackType工作時，我們的5人團隊構建瞭一個社會化媒體分析産品，該産品支持在超過100TB的數據上進行多樣化實時分析。我們的小團隊還負責擁有數百颱機器的集群的管理部署、運營和係統監控。當我們嚮彆人展示自己的産品時，他們對這個團隊隻有5個人感到非常驚訝。他們經常會問“這麼幾個人做瞭這麼多事情？怎麼可能！？”我的迴答很簡單：“不是我們在做什麼，而是我們沒有做什麼。”通過使用Lambda架構，我們避免瞭睏擾傳統架構的復雜性。通過避免這些復雜性，我們大大提高瞭工作效率。

　　大數據運動隻是放大瞭已經存在瞭幾十年的數據架構的復雜性。主要基於增量更新的大型數據庫架構將遭受這些復雜性的摺磨，從而導緻錯誤、繁重的操作，並阻礙瞭生産力。盡管SQL和NoSQL數據庫通常被描述成對立或相互對偶的關係，但從最基本的方麵來說，它們實際上是一樣的。它們都鼓勵使用這種相同的架構—該架構具有不可避免的復雜性。復雜性是一個邪惡的野獸，無論你承認與否，它都會“咬”你。

　　為瞭傳播Lambda架構以及它如何避免傳統架構的復雜性等知識，我寫瞭本書。它是我開始從事大數據工作時就希望有的。我希望你把這本書作為一個旅程—挑戰你以為自己已經知道的關於數據係統的知識，並發現從事大數據工作也可以優雅、簡單和有趣。

　　Nathan Marz

穿越數據洪流，洞悉係統脈絡：一本關於海量數據處理與實時智能的深度探索在這個信息爆炸的時代，數據不再是沉默的記錄，而是驅動創新、洞察趨勢、塑造未來的核心引擎。從個性化推薦到金融風控，從智能交通到精準醫療，無處不在的海量數據正以前所未有的速度湧現、流動、變化。然而，如何有效地捕捉、存儲、處理和分析這些龐雜而瞬息的數據，構建齣能夠應對這股“數據洪流”的強大係統，成為瞭擺在企業和技術人員麵前的巨大挑戰。本書並非僅僅羅列零散的技術名詞，而是緻力於為讀者構建一個係統化的認知框架，深入剖析構建可擴展、高性能、高可用的實時數據係統所蘊含的底層原理與經過實踐檢驗的最佳實踐。我們將一同踏上一段深度探索之旅，從宏觀的設計理念到微觀的技術細節，力求讓讀者在理解“是什麼”的同時，更能掌握“為什麼”和“怎麼做”。核心理念：從容應對“數據洪流”的基石在著手構建任何一個數據係統之前，理解其核心挑戰至關重要。本書將首先帶領讀者審視數據係統設計中的幾個根本性問題：可擴展性（Scalability）：隨著數據量的指數級增長，係統如何能夠平滑地擴展其處理能力，避免性能瓶頸？我們探討的不僅僅是簡單的增加服務器數量，而是涉及分布式架構、數據分區、負載均衡等一係列精巧的設計。實時性（Real-time）：在瞬息萬變的世界裏，遲到的洞察往往失去瞭價值。本書將深入分析如何構建能夠近乎即時地處理和響應數據的係統，滿足從秒級到毫秒級的響應需求。可靠性與容錯性（Reliability & Fault Tolerance）：數據係統是業務的生命綫，任何故障都可能帶來災難性的後果。我們將剖析各種容錯機製，如數據冗餘、副本、故障轉移，以及如何設計健壯的係統以抵禦不可避免的硬件或軟件故障。一緻性（Consistency）：在分布式環境中，如何確保數據在不同節點之間的一緻性，避免齣現“髒數據”和邏輯錯誤，是構建可靠係統的關鍵。我們將探討 CAP 定理的權衡，以及強一緻性、最終一緻性等不同模型下的實現策略。成本效益（Cost-effectiveness）：構建強大的數據係統並非易事，如何在性能、可擴展性和成本之間找到最優平衡點，實現資源的有效利用，是我們不可忽視的維度。底層原理：構建高效係統的技術基石理解瞭核心理念，我們便需要深入探究支撐這些理念的底層技術和原理。本書將圍繞以下幾個關鍵領域展開：分布式存儲係統：海量數據必須分散存儲。我們將詳細介紹各種分布式存儲方案的原理，包括它們的數據模型、一緻性協議、讀寫機製以及優缺點。從傳統的分布式文件係統（如 HDFS），到鍵值存儲（如 Cassandra, HBase），再到麵嚮文檔、列族、圖的數據庫，我們將一一解析其設計哲學和應用場景。分布式計算框架：數據的價值在於被處理。本書將深入探討批處理和流處理計算框架的演進與核心原理。從經典的 MapReduce 模型，到內存計算框架（如 Spark），再到流式處理引擎（如 Flink, Kafka Streams），我們將解析其任務調度、數據分區、容錯機製以及如何優化計算性能。消息隊列與事件驅動：在實時數據係統中，消息隊列扮演著至關重要的角色，它們連接著數據的産生者和消費者，實現瞭異步解耦和削峰填榖。我們將詳細闡述 Kafka、RabbitMQ 等主流消息隊列的設計原理，包括發布/訂閱模型、消息持久化、消費者組、順序保證等，以及如何基於事件驅動的架構設計實現高吞吐量的實時數據管道。數據流處理技術：實時數據分析的核心在於高效地處理連續不斷的數據流。本書將深入剖析流處理引擎的工作原理，包括窗口（Windowing）機製、狀態管理（State Management）、時間語義（Event Time vs. Processing Time）以及如何實現低延遲、高吞吐量的流式 ETL 和實時分析。數據倉庫與數據湖：無論是曆史數據的深度分析，還是實時數據的即席查詢，都需要閤適的數據存儲和管理方案。我們將探討數據倉庫和數據湖的概念、優缺點，以及它們在現代大數據架構中的位置，並介紹相關技術如 Parquet、ORC 等列式存儲格式的優勢。近似算法與采樣技術：在處理超大規模數據集時，精確計算可能變得不切實際。本書將介紹一些實用的近似算法和采樣技術，如何在保證閤理精度的前提下，顯著降低計算復雜度和資源消耗，從而實現高效的大數據分析。最佳實踐：從理論到實踐的落地指南掌握原理固然重要，但更關鍵的是如何在實際項目中落地，構建齣真正健壯、高效且易於維護的係統。本書將提煉齣大量經過實戰檢驗的最佳實踐，幫助讀者少走彎路：架構設計模式：我們將探討 Lambda 架構、Kappa 架構等經典大數據架構模式，並分析它們的適用場景與權衡。同時，還會引入微服務、事件溯源等現代軟件工程理念在數據係統構建中的應用。數據管道的構建與優化：從數據采集、傳輸、清洗、轉換到存儲和分析，構建一個端到端的數據管道是核心任務。我們將分享如何設計靈活、可擴展且易於監控的數據管道，並提供性能調優的實用技巧。監控、告警與故障排除：復雜分布式係統必然麵臨各種問題。本書將強調建立完善的監控體係的重要性，包括關鍵指標的選取、可視化工具的使用，以及如何設計有效的告警策略，並提供係統化的故障排除方法論。數據安全與閤規性：在處理敏感數據時，安全性和閤規性是重中之重。我們將討論數據加密、訪問控製、數據脫敏等安全措施，以及如何在滿足法規要求的前提下構建數據係統。團隊協作與 DevOps：構建和維護大數據係統往往需要跨職能團隊的協作。本書將探討如何將 DevOps 文化融入數據係統開發和運維流程，提高開發效率和係統穩定性。成本優化策略：在雲原生時代，成本控製是持續關注的重點。我們將分享如何在雲環境下，通過選擇閤適的存儲和計算資源、優化查詢語句、利用彈性伸縮等手段，實現數據係統的成本效益最大化。麵嚮讀者：本書適閤所有對海量數據處理、實時分析以及構建強大數據係統感興趣的技術從業者，包括但不限於：大數據工程師：尋求提升係統設計能力，掌握構建可擴展、高性能實時數據處理係統的關鍵技術與方法。後端開發工程師：希望理解和應用分布式係統原理，為業務係統構建強大的數據支撐。數據科學傢與分析師：瞭解底層數據係統的工作原理，能夠更有效地利用數據，並與工程團隊進行更順暢的溝通。係統架構師：尋求係統性地理解和設計現代大數據架構，為組織的數據戰略提供技術支持。技術管理者：希望對大數據技術棧有更全麵的認知，能夠做齣更明智的技術選型和團隊建設決策。展望：大數據係統構建是一個持續演進的領域，本書旨在為讀者提供一個堅實的基礎，幫助您掌握應對未來數據挑戰的核心能力。通過對原理的深入剖析和對實踐的細緻講解，我們希望引導您穿越數據的迷霧，洞悉係統的脈絡，最終能夠自信地構建齣滿足嚴苛需求的、麵嚮未來的可擴展實時數據係統，將數據轉化為真正的商業價值與競爭優勢。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中遇到瞭一個棘手的實時數據處理問題，就是如何在一個已經部署瞭多年、但現在已經無法滿足業務增長需求的係統中，快速有效地引入新的實時數據分析功能。我一直在尋找能夠提供係統性指導的書籍。這本書的題目《大數據係統構建：可擴展實時數據係統構建原理與最佳實踐》給我一種“救星”的感覺。我特彆希望它能詳細講解如何在一個復雜的、可能是遺留的係統中，逐步進行改造和升級，而不是簡單地推倒重來。例如，它是否會提供一些關於如何進行係統拆分、如何進行平滑遷移、以及如何在新舊係統並行運行的情況下保證數據一緻性的方法？我還需要瞭解如何在現有架構下，引入新的技術棧，同時又不影響原有的業務穩定性和性能。此外，對於實時數據分析，我希望它能介紹一些關於如何構建端到端的數據管道，包括數據預處理、特徵工程、模型部署和實時評分等關鍵環節的最佳實踐，以便我們能更快地響應業務需求，提供更精準的決策支持。

評分☆☆☆☆☆

我對大數據領域的動態一直非常關注，特彆是關於實時數據處理的最新進展。這本書的名字《大數據係統構建：可擴展實時數據係統構建原理與最佳實踐》聽起來就很有吸引力。我希望它能為我提供一些在設計和實現大規模、高吞吐量、低延遲的數據係統時，可能遇到的各種挑戰的解決方案。例如，在數據采集階段，如何應對數據源的異構性和不穩定性？在數據傳輸過程中，如何保證數據的完整性和順序性？在數據處理階段，如何選擇閤適的流處理引擎，並對其進行有效的調優？在數據存儲階段，如何設計一個能夠支持快速讀寫，並且具備良好擴展性的數據倉庫或湖？我希望這本書能不僅僅停留在技術介紹的層麵，更能深入探討係統設計的哲學和原則，比如一緻性、可用性、分區容錯性等CAP理論在實時係統中的應用。如果它還能涉及一些關於如何監控、運維和管理這些復雜係統的最佳實踐，那就更完善瞭。畢竟，一個係統從開發完成到穩定運行，需要經曆漫長的運維過程。

評分☆☆☆☆☆

我一直對構建能夠處理海量數據並且能夠實時響應的係統充滿濃厚的興趣。市麵上關於大數據技術的書籍很多，但很多都側重於某個特定工具的使用，缺乏對整體係統構建原理的深入剖析。這本書的題目《大數據係統構建：可擴展實時數據係統構建原理與最佳實踐》聽起來就很有宏觀視角。我希望它能從更底層的原理齣發，講解如何設計和構建一個具有良好可擴展性的實時數據處理框架。比如，它是否會深入探討分布式一緻性算法在實時數據係統中的應用，如何實現數據的可靠傳輸和存儲，以及如何利用並發和並行技術來提升處理效率？我非常關心這本書在“最佳實踐”部分，能否提供一些經過時間檢驗、並且在業界被廣泛采納的設計模式和架構思路，例如如何處理海量數據的聚閤、如何設計高效的實時查詢接口，以及如何平衡係統的性能、成本和復雜度。如果它能分享一些構建大型實時數據平颱時，開發者容易忽視但卻至關重要的一些細節，那我將非常受益。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，迫不及待地翻開。封麵設計很簡潔大氣，一看就很有分量。我個人是做數據工程的，平時的工作就離不開各種大數據係統，從數據采集、清洗、存儲到分析和應用，每個環節都充滿挑戰。最近公司正在考慮升級現有的實時數據處理平颱，對這方麵的內容非常感興趣，所以第一時間就入手瞭這本書。我尤其關注這本書在“可擴展性”和“實時性”這兩個核心點上能有什麼深入的講解。畢竟，隨著業務的發展，數據量和並發量都在不斷攀升，一個設計不當的係統很快就會成為瓶頸，甚至拖垮整個業務。而實時性的要求，更是讓很多傳統的大數據處理技術難以招架。我希望這本書能提供一些行之有效的解決方案，比如在分布式架構設計、數據流處理引擎的選擇、以及如何優化延遲等方麵，能有一些具體的案例和實踐指導，而不是泛泛而談的理論。同時，我也期待它能介紹一些當前業界比較流行的實時數據處理框架，並分析它們的優缺點，這樣我就可以根據自己的具體需求來做齣更明智的技術選型瞭。這本書的內容是否能真正解決我在實際工作中遇到的難題，是我最看重的。

評分☆☆☆☆☆

最近在學習大數據技術，對構建高效、可靠的實時數據係統特彆感興趣。在網上搜集資料的時候，無意中看到瞭這本書的介紹。從書名上看，它涵蓋瞭“構建原理”和“最佳實踐”，這正是我需要的。我一直覺得，光懂理論是不夠的，更重要的是知道如何在實際項目中落地。我希望這本書能提供一些關於如何設計一個具有高可用性和容錯能力的實時數據係統的思路，比如如何處理數據丟失、重復，以及如何在係統故障時快速恢復。另外，我對於如何構建一個能夠處理海量數據並保持低延遲的係統也充滿瞭好奇。我之前接觸過一些流處理框架，但總感覺在性能調優和資源管理方麵還有很多提升空間。這本書會不會深入講解一些性能優化的技巧，比如如何閤理地配置分布式計算資源，如何優化數據序列化和網絡通信，以及如何利用緩存來加速數據訪問？我對這些問題的答案非常期待。如果這本書能夠結閤實際的生産環境，提供一些解決常見問題的“套路”或者“模式”，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

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