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朱松岭 著

图书标签:

• 大数据
• 离线计算
• 实时计算
• Spark
• Flink
• 数据开发
• 数据工程
• 大数据技术
• 实战
• 数据处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111596783

版次：1

商品编码：12359008

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：223

产品特色

内容简介

本书分为三篇。第壹篇：从整体上给出数据大图和数据平台大图，主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等；数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等；第二篇：介绍离线数据开发的主要技术，包含Hadoop、Hive、维度建模等，另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战；第三篇：集中介绍实时数据处理的各项技术，包含Storm、SparkSteaming、Flink、Beam等。

目录

目　　录?Contents
前言
第一篇　数据大图和数据平台大图
第1章　数据大图 2
1.1　数据流程 2
1.1.1　数据产生 3
1.1.2　数据采集和传输 5
1.1.3　数据存储处理 6
1.1.4　数据应用 7
1.2　数据技术 8
1.2.1　数据采集传输主要技术 9
1.2.2　数据处理主要技术 10
1.2.3　数据存储主要技术 12
1.2.4　数据应用主要技术 13
1.3　数据相关从业者和角色 14
1.3.1　数据平台开发、运维工程师 14
1.3.2　数据开发、运维工程师 15
1.3.3　数据分析工程师 15
1.3.4　算法工程师 16
1.3.5　业务人员 16
1.4　本章小结 17
第2章　数据平台大图 18
2.1　离线数据平台的架构、技术和设计 19
2.1.1　离线数据平台的整体架构 19
2.1.2　数据仓库技术 20
2.1.3　数据仓库建模技术 23
2.1.4　数据仓库逻辑架构设计 26
2.2　实时数据平台的架构、技术和设计 27
2.2.1　实时数据平台的整体架构 28
2.2.2　流计算技术 29
2.2.3　主要流计算开源框架 29
2.3　数据管理 32
2.3.1　数据探查 32
2.3.2　数据集成 33
2.3.3　数据质量 33
2.3.4　数据屏蔽 34
2.4　本章小结 35
第二篇　离线数据开发：大数据开发的主战场
第3章　Hadoop原理实践 38
3.1　开启大数据时代的Hadoop 38
3.2　HDFS和MapReduce优缺点分析 40
3.2.1　HDFS 41
3.2.2　MapReduce 42
3.3　HDFS和MapReduce基本架构 43
3.4　MapReduce内部原理实践 46
3.4.1　MapReduce逻辑开发 46
3.4.2　MapReduce任务提交详解 47
3.4.3　MapReduce内部执行原理详解 48
3.5　本章小结 52
第4章　Hive原理实践 53
4.1　离线大数据处理的主要技术：Hive 53
4.1.1　Hive出现背景 53
4.1.2　Hive基本架构 55
4.2　Hive SQL 56
4.2.1　Hive 关键概念 57
4.2.2　Hive 数据库 59
4.2.3　Hive 表DDL 60
4.2.4　Hive表DML 63
4.3　Hive SQL执行原理图解 65
4.3.1　select 语句执行图解 66
4.3.2　group by语句执行图解 67
4.3.3　join语句执行图解 69
4.4　Hive函数 73
4.5　其他SQL on Hadoop技术 74
4.6　本章小结 76
第5章　Hive优化实践 77
5.1　离线数据处理的主要挑战：数据倾斜 77
5.2　Hive优化 79
5.3　join无关的优化 79
5.3.1　group by引起的倾斜优化 79
5.3.2　count distinct优化 80
5.4　大表join小表优化 80
5.5　大表join大表优化 82
5.5.1　问题场景 82
5.5.2　方案1：转化为mapjoin 83
5.5.3　方案2：join时用case when语句 84
5.5.4　方案3：倍数B表，再取模join 84
5.5.5　方案4：动态一分为二 87
5.6　本章小结 89
第6章　维度建模技术实践 90
6.1　大数据建模的主要技术：维度建模 90
6.1.1　维度建模关键概念 91
6.1.2　维度建模一般过程 95
6.2　维度表设计 96
6.2.1　维度变化 96
6.2.2　维度层次 99
6.2.3　维度一致性 100
6.2.4　维度整合和拆分 101
6.2.5　维度其他 102
6.3　深入事实表 104
6.3.1　事务事实表 104
6.3.2　快照事实表 106
6.3.3　累计快照事实表 107
6.3.4　无事实的事实表 108
6.3.5　汇总的事实表 108
6.4　大数据的维度建模实践 109
6.4.1　事实表 109
6.4.2　维度表 110
6.5　本章小结 110
第7章　Hadoop数据仓库开发实战 111
7.1　业务需求 112
7.2　Hadoop数据仓库架构设计 113
7.3　Hadoop数据仓库规范设计 114
7.3.1　命名规范 115
7.3.2　开发规范 115
7.3.3　流程规范 116
7.4　FutureRetailer数据仓库构建实践 118
7.4.1　商品维度表 118
7.4.2　销售事实表 120
7.5　数据平台新架构——数据湖 121
7.6　本章小结 123
第三篇　实时数据开发：大数据开发的未来
第8章　Storm流计算开发 127
8.1　流计算技术的鼻祖：Storm技术 128
8.1.1　Storm基本架构 129
8.1.2　Storm关键概念 130
8.1.3　Storm并发 132
8.1.4　Storm核心类和接口 133
8.2　Storm实时开发示例 133
8.2.1　语句生成spout 134
8.2.2　语句分割bolt 135
8.2.3　单词计数bolt 136
8.2.4　上报bolt 136
8.2.5　单词计数topology 137
8.2.6　单词计数并发配置 139
8.3　Storm高级原语Trident 142
8.3.1　Trident引入背景 142
8.3.2　Trident基本思路 142
8.3.3　Trident流操作 143
8.3.4　Trident的实时开发实例 145
8.4　Storm关键技术 147
8.4.1　spout的可靠性 147
8.4.2　bolt的可靠性 148
8.4.3　Storm反压机制 149
8.5　本章小结 150
第9章　Spark Streaming流计算开发 151
9.1　Spark生态和核心概念 151
9.1.1　Spark概览 151
9.1.2　Spark核心概念 153
9.1.3　Spark生态圈 157
9.2　Spark生态的流计算技术：Spark Streaming 158
9.2.1　Spark Streaming基本原理 159
9.2.2　Spark Streaming核心API 159
9.3　Spark Streaming的实时开发示例 161
9.4　Spark Streaming调优实践 162
9.5　Spark Streaming关键技术 164
9.5.1　Spark Streaming可靠性语义 164
9.5.2　Spark Streaming反压机制 165
9.6　本章小结 166
第10章　Flink流计算开发 167
10.1　流计算技术新贵：Flink 167
10.1.1　Flink技术栈 168
10.1.2　Flink关键概念和基本原理 169
10.2　Flink API 172
10.2.1　API概览 172
10.2.2　DataStream API 173
10.3　Flink实时开发示例 180
10.4　Flink关键技术详解 182
10.4.1　容错机制 182
10.4.2　水位线 184
10.4.3　窗口机制 185
10.4.4　撤回 187
10.4.5　反压机制 187
10.5　本章小结 188
第11章　Beam技术 189
11.1　意图一统流计算的Beam 190
11.1.1　Beam的产生背景 190
11.1.2　Beam技术 191
11.2　Beam技术核心：Beam Model 193
11.3　Beam SDK 196
11.3.1　关键概念 196
11.3.2　Beam SDK 197
11.4　Beam窗口详解 202
11.4.1　窗口基础 202
11.4.2　水位线与延迟数据 203
11.4.3　触发器 204
11.5　本章小结 205
第12章　Stream SQL实时开发实战 206
12.1　流计算SQL原理和架构 207
12.2　流计算SQL：未来主要的实时开发技术 208
12.3　Stream SQL 209
12.3.1　Stream SQL源表 209
12.3.2　Stream SQL结果表 209
12.3.3　Stream SQL维度表 210
12.3.4　Stream SQL临时表 211
12.3.5　Stream SQL DML 211
12.4　Stream SQL的实时开发实战 212
12.4.1　select操作 212
12.4.2　join操作 214
12.4.3　聚合操作 218
12.5　撤回机制 221
12.6　本章小结 222
参考文献 224

前言/序言

Preface前　　言为什么要写这本书念念不忘，终有回响。
撰写一本数据开发相关书的念头始于笔者学习数据知识的早期，当时笔者遍寻市面上所有的数据书籍，却没有发现一本系统化且从项目实践角度突出重点的数据开发书籍。
笔者非常理解某领域初学者的苦衷，对于他们来说，最重要的不是具体的API、安装教程等，而是先找到该领域的知识图谱，有了它，就可按图索骥，有针对性地去学。
对于大数据技术来说，上述需求更甚。一方面，由于社区、商业甚至个人原因，大数据的技术可以说是五花八门、琳琅满目，初学者非常容易不知所措，不知从哪里下手。另一方面，从理论上来说，互联网上几乎可以查到所有的大数据技术，比如在百度上搜索、问知乎，但这些都是碎片化的知识，不成体系，初学者需要先建立自己的大数据知识架构，再进一步深入。
本书正是基于这样的初衷撰写的，旨在帮助和加快初学者建立大数据开发领域知识图谱的过程，带领初学者更快地了解这片领域，而无须花更长的时间自己去摸索。
当然，未来是DT（Data Technology）时代，随着人工智能、大数据、云计算的崛起，未来数据将起到关键的作用，数据将成为如同水、电、煤一样的基础设施。但是，实际上目前数据的价值还远远没有得到充分的挖掘，如医疗数据、生物基因数据、交通物流数据、零售数据等。所以笔者非常希望本书能够对各个业务领域的业务分析人员、分析师、算法工程师等有所帮助，让他们更快地熟悉和掌握数据的加工处理知识与技巧，从而能够更好、更快地分析、挖掘和应用数据，让数据产生更多、更大的价值。
通过阅读本书，读者能建立自己的大数据开发知识体系和图谱，掌握数据开发的各种技术（包括有关概念、原理、架构以及实际的开发和优化技巧等），并能对实际项目中的数据开发提供指导和参考。
大数据技术日新月异，由于篇幅和时间限制，书中仅讲述了当前主要和主流的数据相关技术，如果读者对大数据开发有兴趣，本书将是首选的入门读物。
本书特色本书从实际项目实践出发，专注、完整、系统化地讲述数据开发技术，此处的数据开发技术包括离线数据处理技术、实时数据处理技术、数据开发优化、大数据建模、数据分层体系建设等。
我们处于一个信息过度的时代，互联网涵盖了人类有史以来的所有知识，浩如烟海。对大数据开发技术来说，更是如此。那么，大数据相关人员如何吸收、消化、应用和扩展自己的技术知识？如何把握相关的大数据技术深度和广度？深入到何种程度？涉猎到何种范围？这是很有意思的问题。笔者认为最重要的是找到锚点，而本书的锚点就是数据开发技术。所以本书的另一个特点是以数据开发实战作为锚点，来组织、介绍各种数据开发技术，包括各种数据处理技术的深度和广度把握等。比如在离线数据处理中，目前事实的处理标准是Hive，实际项目中开发者已经很少自己写Hadoop MapReduce程序来进行大数据处理，那是不是说MapRedue和HDFS就不需要掌握了呢？如果不是，又需要掌握到何种程度呢？笔者的答案是，对于Hive要精深掌握，包括其开发技巧和优化技巧等。MapReduce要掌握执行原理和过程，而MapRedue和HDFS具体的读数据流程、写数据流程、错误处理、调度处理、I/O操作、各种API、管理运维等，站在数据开发的角度，这些都不是必须掌握的。
本书还有一个特点，就是专门讲述了实时数据处理的流计算SQL。笔者认为，未来的实时处理技术的事实标准将会是SQL，实际上这也是正在发生的现实。
读者对象本书主要适合于以下读者，包含：
大数据开发工程师大数据架构师数据科学家数据分析师算法工程师业务分析师其他对数据感兴趣的人员如何阅读本书本书内容分为三篇，共12章。
第一篇为数据大图和数据平台大图（第1章和第2章），主要站在全局的角度，基于数据、数据技术、数据相关从业者和角色、离线和实时数据平台架构等给出整体和大图形式的介绍。
第1章　站在数据的全局角度，对数据流程以及流程中涉及的主要数据技术进行介绍，还介绍了主要的数据从业者角色和他们的日常工作内容，使读者有个感性的认识。
第2章　是本书的纲领性章节，站在数据平台的角度，对离线和实时数据平台架构以及相关的各项技术进行介绍。同时给出数据技术的整体骨架，后续的各章将基于此骨架，具体详述各项技术。
第二篇为离线数据开发：大数据开发的主战场（第3～7章），离线数据是目前整个数据开发的根本和基础，也是目前数据开发的主战场。这一部分详细介绍离线数据处理的各种技术。
第3章　详细介绍离线数据处理的技术基础Hadoop MapReduce和HDFS。本章主要从执行原理和过程方面介绍此项技术，是第4章和第5章的基础。
第4章　详细介绍Hive。Hive是目前离线数据处理的主要工具和技术。本章主要介绍Hive的概念、原理、架构，并以执行图解的方式详细介绍其执行过程和机制。
第5章　详细介绍Hive的优化技术，包括数据倾斜的概念、join无关的优化技巧、join相关的优化技巧，尤其是大表及其join操作可能的优化方案等。
第6章　详细介绍数据的维度建模技术，包括维度建模的各种概念、维度表和事实表的设计以及大数据时代对维度建模的改良和优化等。
第7章　主要以虚构的某全国连锁零售超市FutureRetailer为例介绍逻辑数据仓库的构建，包括数据仓库的逻辑架构、分层、开发和命名规范等，还介绍了数据湖的新数据架构。
第三篇为实时数据开发：大数据开发的未来（第8～12章），主要介绍实时数据处理的各项技术，包括Storm、Spark Streaming、Flink、Beam以及流计算SQL等。
第8章　详细介绍分布式流计算最早流行的Storm技术，包括原生Storm以及衍生的Trident框架。
第9章　主要介绍Spark生态的流数据处理解决方案Spark Streaming，包括其基本原理介绍、基本API、可靠性、性能调优、数据倾斜和反压机制等。
第10章　主要介绍流计算技术新贵Flink技术。Flink兼顾数据处理的延迟与吞吐量，而且具有流计算框架应该具有的诸多数据特性，因此被广泛认可为下一代的流式处理引擎。
第11章　主要介绍Google力推的Beam技术。Beam的设计目标就是统一离线批处理和实时流处理的编程范式，Beam抽象出数据处理的通用处理范式Beam Model，是流计算技术的核心和精华。
第12章　主要结合Flink SQL和阿里云Stream SQL介绍流计算SQL，并以典型的几种实时开发场景为例进行实时数据开发实战。
勘误和支持本书是笔者对大数据开发知识的“一孔之见”，囿于个人实践、经验以及时间关系，难免有偏颇和不足，书中也难免出现一些错误、不准确之处和个人的一些主观看法，恳请读者不吝赐教。你可以通过以下方式联系笔者。
微信号：yeshubert微博：hubert_zhu邮箱：493736841@qq.com希望与大家共同交流、学习，共同促进数据技术和数据行业的发展，让数据发挥更大的价值。
致谢首先非常感谢Apache基金会，在笔者撰写各个开源技术框架相关内容的过程中，Apache官方文档提供了最全面、最深入、最准确的参考材料。
感谢互联网上无名的众多技术博客、文章撰写者，对于数据技术和生态的繁荣，我们所有人都是不可或缺的一分子。
感谢阿里巴巴公司智能服务事业部数据技术团队的全部同事，尤其薛奎、默岭、萧克、延春、钟雷、建帧、思民、宇轩、赛侠、紫豪、松坡、贾栩、丘少、茅客等，与他们的日常交流让我受益颇多。
感谢机械工业出版社华章策划编辑高婧雅，从选题到定稿再到本书的出版，她提供了非常专业的指导和帮助。
特别致谢特别感谢我的妻子李灿萍和我们的女儿六一，你们永远是我的力量源泉。
同时感谢我的父母和岳父岳母，有了你们的诸多照顾和支持，我才有时间和精力去完成额外的写作。
谨以此书献给我的家人，以及直接或间接让数据发挥价值的所有朋友们！
朱松岭（邦中）

《海量数据架构之道：从存储到应用的全景解析》 引言：驾驭数据洪流，构建智慧未来 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心引擎。从物联网传感器产生的海量实时流，到社交媒体上的用户互动，再到企业内部运营产生的海量日志，数据以前所未有的速度和规模增长。如何有效地采集、存储、处理、分析和应用这些数据，已成为摆脱信息孤岛、实现智能化决策的关键挑战。本书《海量数据架构之道》正是应运而生，它并非直接讲解某一种具体工具或技术的使用，而是旨在为读者提供一个宏观的视角，深入剖析构建强大、高效、可扩展的海量数据处理和应用架构所需的核心理念、关键技术以及设计原则。 本书的目标是带领读者穿越纷繁复杂的数据技术迷雾，抵达数据价值实现的彼岸。我们将从数据生命周期的不同阶段入手，逐一揭示支撑起海量数据运转的基石。无论您是渴望深入理解大数据系统底层逻辑的架构师、寻求提升数据处理效率的工程师，还是希望构建创新数据驱动型产品的开发者，本书都将为您提供一套系统性的知识框架和宝贵的实践指导。 第一章：海量数据的本质与挑战——理解数据的“大”与“快” 本章将首先深入探讨“海量数据”这一概念的内涵。我们将剖析不同类型数据的特征，包括结构化、半结构化和非结构化数据，以及它们各自的存储和处理需求。更重要的是，我们将聚焦于数据增长的“量”（Volume）、数据的产生速度（Velocity）和数据的多样性（Variety），这三个“V”是大数据最直观的体现，也是构建海量数据架构时必须面对的核心挑战。 接着，我们将详细阐述海量数据带来的技术挑战： 存储挑战： 如何经济高效地存储TB、PB甚至EB级别的数据？传统的集中式存储方案的局限性在哪里？如何实现数据的持久性、可用性和高并发访问？ 计算挑战： 如何在短时间内对海量数据进行分析和处理？单机计算的瓶颈在哪里？分布式计算的原理和优势是什么？如何平衡计算的实时性和准确性？ 网络挑战： 数据在分布式节点之间的传输、同步和协调对网络带宽和延迟提出了极高的要求。如何优化网络传输，降低通信开销？ 管理挑战： 海量数据的元数据管理、访问控制、安全性和合规性成为复杂的问题。如何构建统一的数据治理平台？ 成本挑战： 随着数据规模的增长，存储和计算成本也水涨船高。如何通过架构优化和技术选型来控制成本？ 理解这些挑战是设计有效海量数据架构的起点。本章将为读者建立对海量数据整体生态的初步认知，为后续深入探讨各项技术奠定坚实的基础。 第二章：数据存储架构的演进——从关系型数据库到分布式存储 本章将系统梳理数据存储技术的发展脉络，重点解析支撑海量数据存储的关键架构模式。 关系型数据库的局限性： 我们将回顾关系型数据库（RDBMS）在处理结构化数据方面的强大能力，同时深入分析其在面对海量数据时的伸缩性、性能和可用性瓶颈。 NoSQL数据库的兴起： NoSQL（Not Only SQL）数据库的出现，为海量数据的存储提供了新的解决方案。本章将详细介绍不同类型的NoSQL数据库，包括： 键值存储（Key-Value Stores）： 如Redis、Amazon DynamoDB，它们擅长处理海量、高并发的简单数据读写。我们将探讨其设计思想、适用场景及其横向扩展的机制。 列族存储（Column-Family Stores）： 如Apache HBase、Cassandra，它们以行分组为单位存储数据，特别适合需要高效查询特定列族、且数据模式可能变化的场景。我们将深入分析其列式存储的优势、数据模型的灵活性以及一致性模型。 文档数据库（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，它们以JSON、XML等文档格式存储数据，适合存储半结构化数据，并提供灵活的查询能力。我们将探讨其文档模型、索引策略和事务支持。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，它们专注于存储和查询数据之间的关系，在社交网络、推荐系统等领域有着独特的优势。我们将解析图数据的存储方式和图遍历算法。 分布式文件系统（Distributed File Systems）： 以Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) 为代表的分布式文件系统，为存储海量非结构化和半结构化数据提供了强大的支持。本章将深入讲解HDFS的架构设计，包括NameNode、DataNode的角色、数据分块、副本机制、容错和高可用性设计。 对象存储（Object Storage）： 如Amazon S3、Ceph Object Storage，它们提供了一种高度可扩展、经济高效的存储海量非结构化数据的方式。我们将探讨对象存储的接口、元数据管理以及其在大数据生态中的作用。 数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的对比与融合： 本章还将讨论数据湖和数据仓库的概念，分析它们各自的优势和局限，并探讨如何将它们结合起来，构建更灵活、更强大的数据存储体系。 第三章：海量数据处理引擎——批处理与流处理的核心技术 本章将深入剖析支撑海量数据处理的两种主要计算范式：批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing），并介绍相关的核心技术。 批处理技术： MapReduce编程模型： 作为Hadoop生态的核心，MapReduce模型极大地简化了分布式批处理的开发。我们将详细解释Map和Reduce函数的原理，以及Shuffle and Sort阶段的关键过程，并分析其在处理大规模离线数据时的优势和局限。 现代批处理框架： 除了MapReduce，我们将介绍更高效、更灵活的批处理框架，例如Apache Spark。Spark引入了弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame/Dataset API，通过内存计算、DAG调度等技术，显著提升了批处理的性能。我们将详细讲解Spark的架构、执行模型以及其在各种批处理场景的应用。 SQL on Hadoop： 随着数据分析需求的增长，直接在Hadoop集群上执行SQL查询的需求日益迫切。本章将介绍Hive、Impala、Presto等SQL on Hadoop技术，分析它们如何将SQL查询翻译成底层的分布式计算任务，并实现高效的数据检索。 流处理技术： 流处理的本质与挑战： 流处理关注的是对连续不断产生的数据进行近乎实时的分析。我们将探讨流处理的特点，例如无界数据、事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的区别，以及流处理面临的状态管理、容错和精确一次（Exactly-once）处理等挑战。 消息队列（Message Queues）： 作为流处理的咽喉，消息队列在解耦数据生产者和消费者、削峰填谷、提供可靠数据传输方面发挥着至关重要的作用。本章将介绍Kafka、RabbitMQ等主流消息队列的技术原理、架构设计以及在流处理场景的应用。 流处理引擎： Apache Storm： 作为早期的流处理引擎，Storm提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力。我们将分析Storm的拓扑结构、Spout、Bolt的工作原理以及其在复杂事件处理（CEP）中的应用。 Apache Flink： Flink是当前非常流行的流处理引擎，以其强大的状态管理、精确一次语义、统一的批流处理模型以及丰富的API而闻名。我们将深入讲解Flink的流处理架构、Operator、TaskManager、JobManager，以及其在事件时间处理、窗口操作、状态持久化等方面的技术优势。 Spark Streaming / Structured Streaming： 本章还将介绍Spark Streaming和Structured Streaming，分析它们如何利用Spark的批处理能力来模拟流处理，以及Structured Streaming在提供更高级抽象和一致性保证方面的进步。 批流一体化架构： 随着技术的发展，批处理和流处理的界限逐渐模糊。本章将探讨如何构建批流一体化的数据处理架构，实现数据在不同处理模式下的无缝切换和高效利用。 第四章：海量数据架构设计原则与模式 本章将超越具体技术细节，聚焦于构建健壮、可扩展、高性能海量数据架构的设计哲学和通用模式。 可伸缩性（Scalability）： 水平伸缩（Horizontal Scaling）： 如何通过增加更多的节点来提升系统的处理能力和存储容量？ 垂直伸缩（Vertical Scaling）： 在某些场景下，通过增强单个节点的硬件能力也能提升性能。 无状态与有状态服务： 设计无状态服务以简化伸缩，设计有状态服务并妥善管理状态。 高可用性（High Availability）与容错性（Fault Tolerance）： 冗余设计： 如何通过副本、备份等方式避免单点故障？ 故障检测与恢复： 如何快速检测到故障并自动进行恢复？ 一致性模型（Consistency Models）： 强一致性、最终一致性等不同模型在海量数据系统中的权衡。 数据一致性与准确性： 原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability） - ACID： 在分布式系统中实现ACID的挑战。 分布式事务： 2PC、Paxos、Raft等分布式一致性协议的应用。 精确一次（Exactly-once）、至少一次（At-least-once）、最多一次（At-most-once）语义： 在数据处理中的不同保障级别。 数据治理与安全： 元数据管理： 如何有效管理海量数据的元信息，便于查找和理解？ 数据质量： 数据清洗、校验、监控。 数据安全： 访问控制、数据加密、隐私保护。 成本效益（Cost-Effectiveness）： 资源池化（Resource Pooling）： 如何整合计算和存储资源，提高利用率？ 按需扩展（On-demand Scaling）： 如何根据业务需求动态调整资源？ 云原生架构： 云计算在降低成本、提升弹性方面的优势。 数据管道（Data Pipeline）与ETL/ELT： 数据采集（Ingestion）： 从各种数据源收集数据的策略和技术。 数据转换（Transformation）： 数据清洗、聚合、计算的过程。 数据加载（Loading）： 将处理后的数据加载到目标存储或应用中。 ELT（Extract, Load, Transform）模式的兴起： 在数据湖中进行数据转换的优势。 架构模式： Lambda架构： 结合批处理和流处理，处理历史数据和实时数据。 Kappa架构： 统一使用流处理来处理所有数据。 微服务架构在数据平台中的应用。 第五章：海量数据应用场景与实践 本章将结合实际应用场景，展示如何将前述的存储和处理技术融汇贯通，构建满足特定需求的强大数据应用。 实时分析与监控： 实时仪表盘（Real-time Dashboards）： 如何利用流处理技术构建即时更新的业务监控系统。 欺诈检测： 在线实时识别异常交易行为。 用户行为分析： 实时追踪用户在网站或应用上的操作，进行个性化推荐或干预。 大数据分析与商业智能（BI）： 用户画像构建： 整合多维度数据，为用户建立精细化画像。 市场营销优化： 分析用户购买行为，进行精准营销投放。 运营决策支持： 通过数据洞察，优化产品设计、服务流程。 机器学习与人工智能（AI）： 特征工程： 如何从海量数据中提取有用的特征供模型训练。 模型训练与部署： 利用分布式计算框架训练大规模机器学习模型，并将其部署到生产环境。 推荐系统： 基于用户行为和偏好，提供个性化内容或商品推荐。 自然语言处理（NLP）： 分析文本数据，提取信息，进行情感分析等。 物联网（IoT）数据处理： 设备数据采集与接入： 如何高效地收集海量设备产生的时序数据。 边缘计算与云端协同： 在设备端进行初步处理，再将数据上传云端。 异常检测与预测性维护： 通过分析设备运行数据，预测潜在故障。 数据湖与数据仓库的实战应用： 数据湖构建的最佳实践： 如何组织、管理和访问数据湖中的多样化数据。 数据仓库建模： 星型模型、雪花模型等在海量数据仓库中的应用。 数据治理在数据湖/数据仓库中的实践。 结论：拥抱数据驱动，持续迭代演进 海量数据架构是一个不断发展和演进的领域。本书为读者提供的不仅仅是技术的堆砌，更是一种解决问题的思维方式和架构设计的理念。在实际工作中，我们应该根据具体的业务需求、数据特点和技术成熟度，灵活地选择和组合各种技术，并遵循通用的设计原则，构建出最适合自身的数据架构。 数据驱动的浪潮已不可阻挡。掌握海量数据架构的构建之道，意味着掌握了释放数据潜能、驱动业务创新、实现智能化未来的关键钥匙。本书希望成为您在这条道路上的坚实伙伴，助您构建出能够驾驭数据洪流、洞察商业价值的强大数据引擎。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，那种金属质感的字体搭配深邃的蓝色背景，仿佛预示着数据洪流中的智慧与探索。我拿到这本书的时候，就被它沉甸甸的分量所打动，这不仅仅是一本书，更像是一份沉甸甸的知识宝库，承载着作者多年在海量数据处理领域的探索与实践。我一直对如何高效地处理和分析海量数据感到好奇，尤其是在当今这个数据爆炸的时代，如何从浩如烟海的信息中挖掘出有价值的洞察，是每个技术从业者都需要面对的挑战。这本书的标题“离线和实时大数据开发实战”直接点明了其核心内容，让我对它充满了期待。我尤其关注那些关于“实战”的部分，因为理论知识固然重要，但真正的成长往往来自于解决实际问题的过程。我希望这本书能够提供一些切实可行的方法和工具，帮助我理解大数据开发的整个生命周期，从数据的采集、存储、处理，到最终的分析和应用，都能有深入的认识。同时，我也很想知道作者在书中会分享哪些具体的案例，这些案例是否能够涵盖不同行业的应用场景，例如金融、电商、物联网等，这样我才能更直观地理解大数据技术在实际业务中的落地方式，以及它们能够带来的商业价值。这本书的篇幅看起来相当可观，这让我相信作者在内容上一定会做到深入浅出，不会流于表面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度令人印象深刻，我从中嗅到了大量干货的味道。在如今信息爆炸的时代，能够静下心来阅读一本深度专著，实属不易。我关注的是这本书能否帮助我构建起一个完整的大数据开发思维模型。从离线的大数据处理，例如如何利用批处理框架高效地分析历史数据，挖掘深层规律，到实时的大数据应用，例如如何构建能够即时响应用户需求的实时推荐系统或欺诈检测系统。我希望这本书能够深入讲解这两者之间的联系与区别，以及如何将它们有机地结合起来，形成一个完整的、能够支撑业务发展的全景大数据解决方案。例如，在离线部分，我期待看到关于数据建模、数据仓库设计、以及批处理作业的优化策略。而在实时部分，我期望书中能够详细阐述流处理的核心概念，如窗口操作、状态管理、以及如何利用消息队列和流处理引擎来构建低延迟的数据管道。此外，书中是否会涉及一些关于数据治理、数据安全以及大数据平台运维的议题，这对于全面理解大数据开发至关重要，也是我非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我这样的初学者提供了一盏明灯。我之前接触过一些大数据相关的零散知识，但总感觉碎片化，缺乏系统性的梳理。特别是“离线”和“实时”这两个概念，虽然理解字面意思，但在实际开发中如何权衡和应用，一直让我有些模糊。这本书的结构设计，似乎能够清晰地将这两大方向进行划分，并分别深入探讨。我非常期待书中关于离线大数据处理的部分，例如如何利用Hadoop生态中的批处理框架，如Spark、Hive等，来解决海量数据的存储和计算问题。这些技术虽然耳熟能详，但真正掌握其精髓，并能灵活应用于复杂场景，还需要大量的实践经验。而“实时”部分，更是吸引我目光的焦点。在互联网应用日益普及的今天，对数据的实时性要求越来越高，比如秒级的交易处理、分钟级的用户行为分析等等。我希望能在这本书中找到关于消息队列（如Kafka）、流处理引擎（如Flink、Spark Streaming）等技术在实际开发中的应用指南，了解如何构建低延迟、高吞吐量的实时数据处理管道。当然，除了技术本身，我也很关心书中会讲解到哪些架构设计模式，如何才能构建一个既能满足离线计算需求，又能支持实时分析的混合大数据平台，这对我来说是一个非常大的挑战。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，首先吸引我的是那些图文并茂的插画和清晰的流程图。很多时候，枯燥的技术概念，通过可视化的方式呈现出来，能够大大降低理解的门槛。作者在内容组织上，似乎遵循了从浅入深、由点及面的原则。开头部分，很可能是对大数据技术整体生态的介绍，包括其发展历程、核心技术栈以及各个组件之间的关系。这有助于我们建立起一个宏观的认识，明白大数据开发并非单一的技术，而是一个庞大而复杂的体系。随后，书中会逐步聚焦到具体的离线和实时技术。我猜测，在离线部分，作者可能会详细介绍HDFS的原理、MapReduce的编程模型，以及Spark如何通过内存计算来优化批处理的效率。而在实时部分，则会重点讲解Kafka的消息发布/订阅模型、Flink的事件驱动和状态管理能力，以及如何利用这些工具构建数据流的实时摄取和处理。我特别期待的是，书中是否会提供一些关于集群部署、性能调优、容错处理等方面的实操建议。因为在大数据开发中，光有理论是不够的，实际部署和运维中的各种坑，往往需要丰富的经验才能规避。这本书能否帮助我少走弯路，快速上手，是我非常看重的一点。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我就迫不及待地想知道它是否能够解决我在实际工作中遇到的瓶颈。我曾经在尝试搭建一个能够支撑业务快速迭代的大数据平台时，遇到过很多问题，比如数据同步的延迟、ETL任务的失败率高、以及实时分析结果不准确等。这本书的标题“离线和实时大数据开发实战”让我看到了希望。我非常希望书中能够提供一些关于如何设计健壮的ETL流程的详细指导，包括如何处理各种异常数据、如何进行数据清洗和转换，以及如何保证数据的一致性。同时，对于实时数据处理，我尤其关心如何构建高可用、可扩展的流处理系统，如何处理海量消息的涌入，以及如何保证数据的精确一次性处理。书中是否会提供一些关于消息队列和流处理引擎的API实践，以及一些具体的代码示例，这将对我非常有帮助。此外，我也对书中关于数据仓库、数据湖等概念的阐述以及它们在离线和实时场景下的不同应用方式很感兴趣。这本书能否为我提供一套行之有效的解决方案，帮助我应对大数据开发中的各种挑战，是我最期待的。

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不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，一直在京东买

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微博上看到的，书还不错

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内容翔实，讲解全面，对于初学者非常有帮助

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挺好的，能学到一些东西……

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