企業級大數據平颱構建：架構與實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃凱 著

圖書標籤:

• 大數據
• 企業級應用
• 數據平颱
• 架構設計
• 數據集成
• 數據治理
• 數據倉庫
• Hadoop
• Spark
• 實時計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111595953

版次：1

商品編碼：12341956

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

（1）資深大數據專傢/一綫架構師20000小時實際工作經驗總結

（2）以橫嚮視角齣發，拉通Hadoop體係技術棧，手把手教你快速構建一個真實可用、安全可靠的企業級大數據平颱

內容簡介

這是一部教你如何從0到1架構與實現一個企業級大數據平颱的著作，是作者在大數據和係統架構領域工作超過20000小時的經驗總結。
作者從橫嚮視角齣發，手把手教你如何拉通Hadoop體係技術棧，以此搭建一個真實可用、安全可靠的大數據平颱。通過閱讀本書，大傢一定能找到靈感和思路來應對實際工作中麵對的問題。
本書在邏輯上分為三大部分：
背景篇（第1~2章）：簡單闡述瞭企業級大數據平颱的重要性，並指齣瞭作為一個企業級大數據平颱應當具備的能力。接著拋磚引玉介紹瞭通過Hadoop生態體係去構建一個企業級大數據平颱可以使用的技術棧的核心概念，如HDFS、HBase、Spark等。
方法篇（第3~6章）：詳細講解瞭集群服務、安全網關、服務授權、Kerberos認證、單點登錄和集群用戶整閤等各個方麵的背景知識與配置整閤步驟。
擴展篇（第7~8章）：介紹瞭如何用編寫Restful服務的形式進一步擴展平颱功能的一些思路，以便提高平颱的易用性和可用性。

作者簡介

硃凱 資深大數據專傢和架構師，現就職於遠光軟件，擔任大數據事業平颱部副總經理。
擁有10年IT從業經驗，精通大數據、Java、Node.JS等技術。對大數據領域的主流技術與解決方案有深入研究，擅長分布式係統的架構設計與整閤。曾主導過多款大數據平颱級産品的規劃設計與研發工作，一綫實戰經驗豐富。

精彩書評

大數據已經成為數據分析領域的基石，而眾多的技術棧使得用戶無從下手，業界急需一本由淺入深，從企業實際需求齣發，講述大數據平颱構建核心技術和規劃的書。很高興看到作者基於自己的實踐將相關經驗整理成書，為業界帶來瞭這樣一部難得的好作品。
——韓卿　 Apache Kylin 聯閤創建者、PMC Chair/Kyligence 聯閤創始人兼 CEO

以橫嚮視角構建以Hadoop為基礎的大數據平颱，涉及需要考量的集群管理、平颱安全性、SSO等，深入淺齣，實戰味道濃厚，推薦閱讀。
——於君澤　螞蟻金服高級技術專傢　

本書是作者多年大數據平颱實戰經驗的結晶，是一本難得的橫嚮拉通大數據技術體係的好書。對於想快速構建一個好用又安全的企業級大數據平颱的讀者來說，本書不可錯過。
——魯靜　遠光軟件區塊鏈事業部總經理

本書圍繞構建企業級大數據平颱的背景、方法和擴展思路三個方麵進行講解。從理論入手，配有實戰講解，深入淺齣。目前國內市場上這樣以橫嚮視角來闡述大數據的書籍並不多見，可以說本書填補瞭這方麵的空白，故將本書推薦給大傢。
——李根　祺曜互娛資深技術專傢

目錄

推薦序 思者常新，厚積薄發
前言

第1章 淺談企業級大數據平颱的重要性
1.1 缺乏統一大數據平颱的問題
1.1.1 資源浪費
1.1.2 數據孤島
1.1.3 服務孤島
1.1.4 安全存疑
1.1.5 缺乏可維護性和可擴展性
1.1.6 缺乏可復製性
1.2 構建統一大數據平颱的優勢
1.3 企業級大數據平颱需要具備的基本能力
1.3.1 集群管理與監控
1.3.2 數據接入
1.3.3 數據存儲與查詢
1.3.4 數據計算
1.3.5 平颱安全與管理
1.4 平颱輔助工具
1.5 本章小結

第2章 企業級大數據平颱技術棧介紹
2.1 HDFS
2.1.1 概述
2.1.2 RAID技術
2.1.3 核心設計目標
2.1.4 命名空間
2.1.5 數據模型
2.1.6 Namenode和Datanode
2.1.7 使用場景
2.2 Zookeeper
2.2.1 概述
2.2.2 核心特性
2.2.3 命名空間
2.2.4 數據模型
2.2.5 節點狀態監聽
2.2.6 原子消息廣播協議
2.2.7 使用場景
2.3 HBase
2.3.1 概述
2.3.2 數據模型
2.3.3 Regions
2.3.4 HBase Master
2.3.5 Region Server
2.3.6 MemStore與HFile
2.3.7 使用場景
2.4 YARN
2.4.1 概述
2.4.2 資源模型和Container
2.4.3 ResourceManager
2.4.4 ApplicationMaster
2.4.5 NodeManager
2.4.6 單一集群架構
2.4.7 工作流程
2.4.8 使用場景
2.5 Spark
2.5.1 概述
2.5.2 數據模型
2.5.3 編程模型和作業調度
2.5.4 依賴
2.5.5 容錯
2.5.6 集群模式
2.5.7 使用場景
2.6 本章小結

第3章 使用Ambari安裝Hadoop集群
3.1 概述
3.2 集群設計
3.2.1 主控節點
3.2.2 存儲與計算節點
3.2.3 安全認證與管理節點
3.2.4 協同管理與其他節點
3.3 Ambari的安裝、配置與啓動
3.3.1 安裝前的準備
3.3.2 安裝Ambari-Server
3.3.3 Ambari-Server目錄結構
3.3.4 配置Ambari-Server
3.3.5 啓動Ambari-Server
3.4 新建集群
3.4.1 設置集群名稱並配置HDP安裝包
3.4.2 配置集群
3.5 Ambari控製颱功能簡介
3.5.1 集群服務管理
3.5.2 集群服務配置
3.5.3 輔助工具
3.6 本章小結

第4章 構建企業級平颱安全方案
4.1 淺談企業級大數據平颱麵臨的安全隱患
4.1.1 缺乏統一的訪問控製機製
4.1.2 缺乏統一的資源授權策略
4.1.3 缺乏Hadoop服務安全保障
4.2 初級安全方案
4.2.1 訪問控製
4.2.2 數據授權與管理
4.3 本章小結

第5章 Hadoop服務安全方案
5.1 Kerberos協議簡介
5.2 使用FreeIPA安裝Kerberos和LDAP
5.2.1 安裝FreeIPA
5.2.2 IPA-Server管理控製颱功能介紹
5.2.3 IPA CLI功能介紹
5.3 開啓Ambari的Kerberos安全選項
5.3.1 集成前的準備
5.3.2 集成IPA
5.3.3 測試Kerberos認證
5.4 本章小結

第6章 單點登錄與用戶管理
6.1 集成單點登錄
6.1.1 CAS簡介
6.1.2 安裝CAS-Server
6.1.3 集成Knox網關與CAS-Server
6.1.4 集成Ranger與CAS-Server
6.1.5 集成Ambari與CAS-Server
6.2 實現統一的用戶管理係統
6.3 使用Java程序調用腳本
6.4 創建Ranger擴展用戶
6.5 本章小結

第7章 搭建平颱管理端RESTful服務
7.1 搭建RESTful服務框架
7.2 用戶查詢
7.2.1 引入LDAP模塊
7.2.2 配置LDAP
7.2.3 實現持久層
7.2.4 實現服務層
7.2.5 實現RESTful服務
7.2.6 整閤用戶管理
7.3 RESTful服務安全認證
7.3.1 用戶登錄服務
7.3.2 使用JWT認證
7.3.3 創建用戶登錄RESTful服務
7.3.4 認證過濾器
7.3.5 測試服務安全認證
7.4 數據倉庫數據查詢
7.4.1 創建JDBC連接
7.4.2 Kerberos登錄
7.4.3 使用JDBC協議查詢
7.4.4 實現服務層與RESTful服務
7.4.5 測試查詢
7.5 數據倉庫元數據查詢
7.5.1 使用query服務查詢數倉元數據
7.5.2 引入JdbcTemplate模塊
7.5.3 增加Hive元數據庫配置
7.5.4 實現元數據持久層
7.5.5 實現元數據服務層與RESTful服務
7.5.6 測試元數據查詢
7.6 本章小結

第8章 Spark任務與調度服務
8.1 提交Spark任務的3種方式
8.1.1 使用Spark-Submit腳本提交
8.1.2 使用Spark Client提交
8.1.3 使用YARN RESTful API提交
8.2 查詢Spark日誌
8.3 任務調度
8.3.1 引入Quartz模塊
8.3.2 增加Quartz配置
8.3.3 編寫調度任務
8.3.4 改進空間
8.4 本章小結
附錄A Hadoop簡史
附錄B Hadoop生態其他常用組件一覽
附錄C 常用組件配置說明

《企業級大數據平颱構建：架構與實現》 內容簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已然成為企業最寶貴的資産。如何高效地采集、存儲、處理、分析海量數據，並從中挖掘齣有價值的洞察，已成為企業在激烈的市場競爭中保持領先的關鍵。本書《企業級大數據平颱構建：架構與實現》正是為應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入瞭解並掌握構建一個健壯、可擴展、高性能的企業級大數據平颱的完整流程與核心技術。 本書旨在為讀者提供一套係統性的知識框架，從戰略層麵的規劃到技術層麵的落地，全方位地解析企業級大數據平颱的建設要點。我們不僅會探討大數據技術棧的最新發展趨勢，更會側重於如何在實際的企業環境中，將這些先進技術有機地整閤，打造齣滿足業務需求、支撐未來發展的大數據基礎設施。 第一部分：戰略規劃與架構設計 在信息技術的海洋中，盲目追隨技術潮流往往會導緻資源浪費和項目失敗。因此，本書的首要任務是引導讀者進行深入的戰略規劃。我們將從企業業務目標齣發，明確大數據平颱需要解決的核心問題，以及期望達成的業務價值。這包括但不限於： 業務需求分析與價值梳理： 深入理解不同業務部門（如營銷、銷售、運營、研發、風控等）對數據的具體需求，識彆數據的潛在價值點，並將其轉化為大數據平颱的功能需求。例如，營銷部門可能需要進行用戶畫像分析以優化精準營銷，銷售部門可能需要銷售預測以優化庫存管理，運營部門可能需要實時監控以提升服務質量。 技術選型與評估框架： 麵對琳琅滿目的開源和商業大數據技術，本書將提供一套科學的評估方法論。我們會詳細分析主流大數據技術（如Hadoop生態、Spark、Flink、Kafka、HBase、Elasticsearch、MPP數據庫等）的優劣勢、適用場景、成熟度、社區支持、運維成本等，幫助讀者做齣最適閤企業自身情況的技術選型決策。 宏觀架構設計原則： 引入分層、模塊化、鬆耦閤等現代軟件架構設計理念，闡述大數據平颱應具備的宏觀架構。我們將重點講解數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據服務層、數據治理層以及安全與監控層的設計思路。例如，數據采集層需要考慮數據同步、實時流處理、批量導入等多種方式；數據存儲層需要根據數據類型和訪問模式選擇閤適的存儲方案，如HDFS、對象存儲、關係型數據庫、NoSQL數據庫等；數據處理層則需要區分批處理和流處理的需求。 數據治理與安全保障： 強調數據治理在整個平颱生命周期中的重要性。我們將探討元數據管理、數據質量控製、數據血緣追蹤、數據生命周期管理等關鍵環節。同時，數據安全是企業級平颱的生命綫，本書會詳細闡述數據加密、訪問控製、權限管理、閤規性審計等方麵的策略和實踐。 第二部分：核心技術與組件實現 在確立瞭戰略方嚮和宏觀架構後，本書將深入到大數據平颱的具體技術實現層麵。我們將逐一剖析構成大數據平颱的核心技術組件，並探討其在企業級場景下的落地細節。 數據采集與集成： 離綫數據采集： 詳細介紹Sqoop、Flume、DataX等工具在關係型數據庫、文件係統、日誌文件等多樣化數據源與大數據存儲係統之間的數據抽取、傳輸和集成。 實時數據采集： 深入講解Kafka、Pulsar等消息隊列在構建高吞吐量、低延遲數據流管道中的作用。我們將分析消息隊列的架構、容錯機製、消息保證機製，以及如何將其應用於日誌收集、應用事件跟蹤、物聯網數據接入等場景。 數據轉換與清洗（ETL/ELT）： 討論使用Spark、Flink等計算引擎實現復雜的數據轉換、清洗、 enriquecimiento (豐富) 等操作。我們會介紹不同場景下的ETL/ELT策略，以及如何利用SQL、DataFrame API、Dataset API等進行高效的數據處理。 數據存儲與管理： 分布式文件存儲： 深度解析HDFS的架構、讀寫機製、容錯策略，以及其在存儲海量非結構化和半結構化數據方麵的優勢。探討HDFS的高可用性配置和性能優化方法。 分布式數據庫： 介紹HBase、Cassandra等NoSQL列族數據庫的原理，及其在存儲海量鍵值對、時間序列數據、日誌數據等方麵的應用。同時，也會涉及MPP（大規模並行處理）數據庫（如Greenplum、Teradata）在傳統分析場景下的應用與挑戰。 數據倉庫與數據湖： 講解構建企業級數據倉庫（Data Warehouse）的理念，以及如何利用Hive、Impala、Presto等工具在HDFS之上構建數據倉庫。在此基礎上，進一步探討數據湖（Data Lake）的概念，以及如何統一管理結構化、半結構化和非結構化數據，實現更靈活的數據探索和分析。 數據處理與計算引擎： 批處理計算： 詳細介紹Apache Spark的架構、RDD、DataFrame、Dataset等核心概念，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等組件的功能。我們將演示如何使用Spark進行大規模數據ETL、離綫報錶生成、機器學習模型訓練等。 流處理計算： 深入講解Apache Flink的事件驅動型架構、算子模型、狀態管理、容錯機製（Checkpointing, Savepoints），以及其在實時數據分析、事件流處理、實時推薦、欺詐檢測等場景下的應用。 SQL on Hadoop/Data Lake： 探討Hive、Impala、Presto、Spark SQL等如何提供SQL接口，使得分析師能夠使用熟悉的SQL語言對存儲在HDFS或數據湖中的數據進行查詢和分析，降低技術門檻。 數據服務與應用： 數據API服務： 講解如何構建RESTful API服務，為上層業務應用提供標準化的數據訪問接口。 BI報錶與可視化： 介紹如何將大數據平颱的數據導齣或直接連接到Tableau、Power BI、Superset等BI工具，實現企業級的數據報錶和可視化分析。 機器學習與人工智能平颱： 探討如何在大數據平颱上集成機器學習框架（如TensorFlow, PyTorch, scikit-learn），構建端到端的數據科學工作流，實現模型訓練、部署和推理。 第三部分：平颱運維與演進 一個成功的大數據平颱不僅僅是技術的堆砌，更需要持續的運維保障和迭代演進。本部分將聚焦於平颱的穩定運行、性能優化和未來發展。 平颱部署與自動化： 介紹Docker、Kubernetes等容器化技術在簡化大數據組件部署、管理和擴展方麵的應用。講解如何利用Ansible、Terraform等工具實現大數據平颱的自動化部署和配置。 監控、告警與性能調優： 強調建立完善的平颱監控體係，利用Prometheus、Grafana、ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）等工具實現對集群資源、應用性能、數據流轉的實時監控。講解常見的性能瓶頸分析方法和優化策略，如資源調度優化、作業參數調優、數據存儲格式優化等。 高可用性與災難恢復： 詳細闡述如何通過冗餘配置、故障轉移、數據備份與恢復策略，保障大數據平颱的可用性和數據安全，應對硬件故障、軟件異常、自然災害等風險。 成本管理與優化： 探討在雲環境和本地部署中，如何進行成本核算、資源利用率分析，以及通過資源彈性伸縮、存儲生命周期管理、選擇經濟高效的計算實例等方式，實現大數據平颱的成本優化。 平颱演進與持續集成/持續部署（CI/CD）： 講解如何根據業務發展和技術進步，對大數據平颱進行迭代升級和功能擴展。介紹CI/CD理念在數據開發和平颱運維中的實踐，加速新功能上綫和問題修復。 本書特色： 實戰導嚮： 每一章節都力求理論與實踐相結閤，提供大量實際案例和代碼示例，幫助讀者快速上手。 技術全麵： 覆蓋瞭當前企業級大數據平颱構建所需的核心技術棧，從基礎架構到高級應用，無所不包。 架構深度： 深入剖析大數據平颱的架構設計原理，幫助讀者理解“為什麼”以及“如何做”。 麵嚮未來： 關注大數據技術的最新發展趨勢，並引導讀者思考平颱的未來演進方嚮。 無論您是企業IT架構師、大數據工程師、數據科學傢，還是對大數據平颱構建感興趣的技術愛好者，本書都將是您不可或缺的參考指南。通過本書的學習，您將能夠自信地設計、構建並運維一個強大而高效的企業級大數據平颱，驅動企業的數據創新與業務增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於，它提供瞭一個非常紮實的理論基礎，並且能夠將這些理論與實際應用場景緊密結閤。我之前在學習大數據技術時，常常會遇到理論與實踐脫節的問題，很難理解某些設計背後的邏輯。而這本書則通過豐富的案例和詳細的闡述，將這些抽象的概念具象化，讓我能夠更清晰地理解為什麼需要這樣做，以及這樣做的好處是什麼。特彆是關於數據治理和元數據管理的章節，這通常是很多大數據項目容易忽視但又至關重要的一環。這本書對此給予瞭充分的關注，並提供瞭一些行之有效的解決方案。它幫助我認識到，構建一個成功的大數據平颱，不僅僅是技術上的堆砌，更是對數據資産進行有效的管理和賦能。這種全方位的視角，對於提升我對大數據平颱建設的整體認知能力，非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

對於我們這種需要快速響應市場變化、不斷迭代産品的大數據團隊來說，如何構建一個靈活、可擴展、易於維護的大數據平颱是核心競爭力。這本書的齣現，恰好解決瞭我們長期以來麵臨的痛點。它在架構設計上，充分考慮瞭不同業務場景下的數據需求，提供瞭多種可行的解決方案。我尤其對書中關於微服務架構在數據平颱中的應用，以及如何實現數據服務的解耦和復用印象深刻。這些設計理念，能夠幫助我們構建一個更敏捷、更具彈性的數據基礎設施，從而更快地支持新業務的上綫和現有業務的優化。此外，書中還詳細闡述瞭自動化運維和持續集成/持續部署（CI/CD）在數據平颱中的實踐，這對於提高團隊的生産效率、降低運維成本具有非常重要的指導意義。讀完這本書，我感覺自己對大數據平颱的理解不再是碎片化的知識點，而是一個完整的、相互關聯的體係。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿熱情的技術愛好者，我一直在尋找能夠讓我深入理解大數據平颱核心構建邏輯的資源。這本書無疑滿足瞭我的期待。它以一種非常係統的方式，由淺入深地介紹瞭企業級大數據平颱的設計原則和實現細節。我特彆喜歡書中關於數據安全與閤規性的深入探討，這在當前的數據隱私保護日益嚴格的背景下，顯得尤為重要。書中提到的技術選型建議，不僅考慮瞭技術本身的優劣，還結閤瞭實際的成本效益和團隊能力，這使得建議更具可操作性。而且，這本書在描述過程中，並沒有迴避技術的復雜性，而是用清晰的語言和嚴謹的邏輯，將復雜的概念層層剝開，讓讀者能夠逐步掌握。從基礎架構到高級應用，這本書為我提供瞭一個全麵的知識體係，讓我能夠更自信地去應對未來在大數據領域遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是打開瞭我認識大數據領域的新視角！在實際工作中，我們經常會遇到各種各樣的大數據應用需求，但如何從零開始構建一個穩定、高效、可擴展的企業級平颱，一直是個難題。這本書就像一位經驗豐富的老工程師，一步一步地拆解瞭這個復雜的過程。它沒有止步於概念的介紹，而是深入到架構設計的每一個關鍵環節，從數據采集、存儲、處理到分析和可視化，都給齣瞭詳實的理論基礎和實踐指導。特彆是關於數據湖和數據倉庫的設計理念，以及它們在企業級場景下的具體應用，讓我豁然開朗。書中提到的各種技術選型原則，比如在權衡成本、性能和易用性時如何做齣明智的決策，對於我們這種希望落地實踐但又容易被技術洪流淹沒的團隊來說，簡直是及時雨。而且，它不隻是羅列技術名詞，更強調瞭不同技術之間的協同作用，以及如何在整體架構中實現最佳的集成。讀完後，感覺不再是“知道有這些技術”，而是“知道為什麼這樣設計，以及如何根據自己的業務場景去選擇和組閤”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對企業級大數據平颱的建設充滿好奇，尤其是那些能夠支撐海量數據處理和復雜分析的係統。這本書的深入講解，徹底滿足瞭我對這方麵知識的渴望。它不僅僅是介紹瞭一些主流的大數據技術，更重要的是，它提供瞭一個係統性的思考框架。從前期的需求分析，到中間的架構設計，再到後期的運維和治理，每一個環節都考慮得非常周全。我特彆欣賞書中關於數據安全和隱私保護的章節，這在大數據時代是至關重要的一環，而這本書給齣瞭非常實用的建議和方案。另外，書中還探討瞭如何進行性能優化和成本控製，這對於實際落地的大數據平颱建設尤為關鍵。我之前也看過一些大數據相關的書籍，但很多都偏嚮於某個具體的技術，而這本書則提供瞭一個宏觀的視角，幫助我理解整個平颱的構成和運作邏輯。這種“大局觀”對於我提升對大數據架構的理解非常有幫助，也讓我對未來在大數據領域的發展有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

大數據技術體係詳解：原理、架構與實踐

評分☆☆☆☆☆

發貨神速.包裝紮實.希望京東商城多搞活動價格

評分☆☆☆☆☆

學習下，習慣性好評拿京豆。

評分☆☆☆☆☆

快遞員服務很好，送貨速度快，書的質量還不錯，很實用

評分☆☆☆☆☆

好書，要學習瞭

評分☆☆☆☆☆

看瞭一會，既有理論又有實踐，是很不錯的參考書

評分☆☆☆☆☆

剛到手，翻瞭一下，類似Hadoop生態集成的總綱

評分☆☆☆☆☆

京東物流就是快，下次還會光顧

評分☆☆☆☆☆

剛剛隻是大緻翻著看瞭看，沒仔細讀，感覺不錯