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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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
• Hadoop
• Spark
• 數據倉庫
• 實時計算

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111595953

商品編碼：27046579446

基本信息

作者： 硃凱   

叢書名： 大數據技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111595953

上架時間：2018-4-9

齣版日期：2018 年4月

開本：16開

版次：1-1

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
1.1 缺乏統一大數據平颱的問題 2
1.1.1 資源浪費 2
1.1.2 數據孤島 2
1.1.3 服務孤島 3
1.1.4 安全存疑 3
1.1.5 缺乏可維護性和可擴展性 3
1.1.6 缺乏可復製性 4
1.2 構建統一大數據平颱的優勢 4
1.3 企業級大數據平颱需要具備的基本能力 6
1.3.1 集群管理與監控 7
1.3.2 數據接入 7
1.3.3 數據存儲與查詢 7
1.3.4 數據計算 8
1.3.5 平颱安全與管理 10
1.4 平颱輔助工具 12
1.5 本章小結 13
第2章 企業級大數據平颱技術棧介紹 15
2.1 HDFS 16
2.1.1 概述 16
2.1.2 RAID技術 17
2.1.3 核心設計目標 18
2.1.4 命名空間 19
2.1.5 數據模型 20
2.1.6 Namenode和Datanode 20
2.1.7 使用場景 21
2.2 Zookeeper 22
2.2.1 概述 22
2.2.2 核心特性 23
2.2.3 命名空間 24
2.2.4 數據模型 24
2.2.5 節點狀態監聽 25
2.2.6 原子消息廣播協議 25
2.2.7 使用場景 32
2.3 HBase 33
2.3.1 概述 33
2.3.2 數據模型 34
2.3.3 Regions 34
2.3.4 HBase Master 35
2.3.5 Region Server 36
2.3.6 MemStore與HFile 37
2.3.7 使用場景 37
2.4 YARN 38
2.4.1 概述 38
2.4.2 資源模型和Container 40
2.4.3 ResourceManager 40
2.4.4 ApplicationMaster 40
2.4.5 NodeManager 41
2.4.6 單一集群架構 41
2.4.7 工作流程 41
2.4.8 使用場景 43
2.5 Spark 43
2.5.1 概述 43
2.5.2 數據模型 45
2.5.3 編程模型和作業調度 45
2.5.4 依賴 46
2.5.5 容錯 47
2.5.6 集群模式 47
2.5.7 使用場景 48
2.6 本章小結 49
第3章 使用Ambari安裝Hadoop集群 50
3.1 概述 50
3.2 集群設計 52
3.2.1 主控節點 52
3.2.2 存儲與計算節點 53
3.2.3 安全認證與管理節點 54
3.2.4 協同管理與其他節點 54
3.3 Ambari的安裝、配置與啓動 55
3.3.1 安裝前的準備 55
3.3.2 安裝Ambari-Server 62
3.3.3 Ambari-Server目錄結構 64
3.3.4 配置Ambari-Server 65
3.3.5 啓動Ambari-Server 66
3.4 新建集群 67
3.4.1 設置集群名稱並配置HDP安裝包 67
3.4.2 配置集群 69
3.5 Ambari控製颱功能簡介 77
3.5.1 集群服務管理 78
3.5.2 集群服務配置 80
3.5.3 輔助工具 82
3.6 本章小結 86
第4章 構建企業級平颱安全方案 87
4.1 淺談企業級大數據平颱麵臨的安全隱患 88
4.1.1 缺乏統一的訪問控製機製 88
4.1.2 缺乏統一的資源授權策略 88
4.1.3 缺乏Hadoop服務安全保障 89
4.2 初級安全方案 89
4.2.1 訪問控製 89
4.2.2 數據授權與管理 97
4.3 本章小結 110
第5章 Hadoop服務安全方案 111
5.1 Kerberos協議簡介 111
5.2 使用FreeIPA安裝Kerberos和LDAP 113
5.2.1 安裝FreeIPA 115
5.2.2 IPA-Server管理控製颱功能介紹 119
5.2.3 IPA CLI功能介紹 122
5.3 開啓Ambari的Kerberos安全選項 127
5.3.1 集成前的準備 127
5.3.2 集成IPA 129
5.3.3 測試Kerberos認證 133
5.4 本章小結 136
第6章 單點登錄與用戶管理 137
6.1 集成單點登錄 139
6.1.1 CAS簡介 140
6.1.2 安裝CAS-Server 141
6.1.3 集成Knox網關與CAS-
Server 148
6.1.4 集成Ranger與CAS-Server 151
6.1.5 集成Ambari與CAS-Server 152
6.2 實現統一的用戶管理係統 155
6.3 使用Java程序調用腳本 161
6.4 創建Ranger擴展用戶 166
6.5 本章小結 169
第7章 搭建平颱管理端RESTful服務 170
7.1 搭建RESTful服務框架 170
7.2 用戶查詢 174
7.2.1 引入LDAP模塊 174
7.2.2 配置LDAP 174
7.2.3 實現持久層 177
7.2.4 實現服務層 181
7.2.5 實現RESTful服務 181
7.2.6 整閤用戶管理 183
7.3 RESTful服務安全認證 184
7.3.1 用戶登錄服務 185
7.3.2 使用JWT認證 185
7.3.3 創建用戶登錄RESTful服務 188
7.3.4 認證過濾器 194
7.3.5 測試服務安全認證 198
7.4 數據倉庫數據查詢 200
7.4.1 創建JDBC連接 200
7.4.2 Kerberos登錄 202
7.4.3 使用JDBC協議查詢 202
7.4.4 實現服務層與RESTful服務 206
7.4.5 測試查詢 207
7.5 數據倉庫元數據查詢 208
7.5.1 使用query服務查詢數倉元數據 208
7.5.2 引入JdbcTemplate模塊 209
7.5.3 增加Hive元數據庫配置 210
7.5.4 實現元數據持久層 211
7.5.5 實現元數據服務層與RESTful服務 216
7.5.6 測試元數據查詢 218
7.6 本章小結 219
第8章 Spark任務與調度服務 220
8.1 提交Spark任務的3種方式 220
8.1.1 使用Spark-Submit腳本提交 220
8.1.2 使用Spark Client提交 226
8.1.3 使用YARN RESTful API提交 229
8.2 查詢Spark日誌 234
8.3 任務調度 236
8.3.1 引入Quartz模塊 237
8.3.2 增加Quartz配置 237
8.3.3 編寫調度任務 240
8.3.4 改進空間 241
8.4 本章小結 241
附錄A Hadoop簡史 242
附錄B Hadoop生態其他常用組件一覽 245
附錄C 常用組件配置說明 248 

智能數據時代的基石：企業級大數據平颱構建的藝術與實踐 在信息爆炸的當下，數據已成為驅動企業決策、創新業務、提升競爭力的核心要素。如何有效地收集、存儲、處理、分析和應用海量、異構、高速增長的數據，是每一個現代企業都必須麵對的挑戰。本書並非探討具體技術的工具手冊，而是旨在深入解析構建一個強大、靈活、可擴展的企業級大數據平颱所需的戰略思維、架構設計理念和核心實現原則。它將帶領讀者穿越傳統數據孤島的迷霧，抵達智能化數據時代的廣闊天地。 一、 平颱構建的戰略藍圖：從業務需求到技術選型 構建企業級大數據平颱，絕非簡單的技術堆砌，而是企業數字化轉型戰略的重要組成部分。本書的第一部分將聚焦於平颱構建的戰略層麵，引導讀者理解“為何而建”以及“建什麼”。 理解企業的數據價值與應用場景： 我們將從企業業務的根本需求齣發，深入剖析不同行業（如金融、零售、製造、醫療、互聯網等）在數據采集、分析和應用方麵的共性與特性。例如，在金融領域，實時反欺詐、精準營銷、風險評估對數據處理的低延遲和高吞吐量提齣瞭極緻要求；而在零售業，客戶畫像構建、供應鏈優化、個性化推薦則依賴於對海量交易和用戶行為數據的深度挖掘。理解這些具體場景，是設計齣滿足實際需求的平颱的基礎。 數據驅動的業務轉型： 本部分將探討數據如何在企業內部發揮“潤滑劑”和“催化劑”的作用，推動業務流程的優化、産品服務的創新，以及決策模式的轉變。我們將分析如何通過建立數據驅動的文化，鼓勵員工擁抱數據、信任數據，並將其轉化為可執行的洞察。 大數據平颱的功能定位與核心能力： 一個成熟的大數據平颱應具備哪些核心能力？本書將詳細闡述數據采集與接入（Batch/Streaming）、數據存儲與管理（Data Lake/Data Warehouse）、數據處理與計算（ETL/ELT, Batch/Stream Processing）、數據服務與應用（API, BI, AI/ML），以及數據治理與安全等關鍵維度。這些能力的有機結閤，構成瞭平颱的基礎骨架。 技術選型的理性考量： 麵對紛繁復雜的大數據技術棧，如何做齣明智的選擇？本書將提供一套審慎的技術選型框架，強調權衡開源與商業、雲原生與私有化部署、成熟度與創新性等因素。我們將討論各種技術在不同場景下的優劣勢，例如，在流處理方麵，Kafka與Pulsar在消息隊列領域的特點；在分布式計算方麵，Spark與Flink在批處理和流處理性能上的差異；在存儲方麵，HDFS、S3、Ceph在對象存儲和文件存儲上的適用性。這種理性分析，旨在幫助讀者規避盲目跟風，構建適閤自身情況的技術體係。 二、 平颱架構的宏觀設計：係統性與伸縮性的平衡 成功的大數據平颱離不開精心設計的架構。本書的第二部分將深入探討構建一個健壯、高效、可擴展的平颱架構所需的原則和方法。 分層架構的演進與實踐： 我們將從經典的數據倉庫、數據湖的概念齣發，逐步演進到現代數據平颱的分層架構，包括但不限於：數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據服務層、數據應用層以及支撐層（如元數據管理、調度、監控、安全）。每一層的功能定位、相互關係以及在整個平颱中的職責都將被清晰界定。 數據湖與數據倉庫的融閤： 傳統的“數據倉庫”與新興的“數據湖”各有韆鞦，而現代大數據平颱往往需要將兩者優勢結閤。本書將深入剖析如何構建“湖倉一體”或“數據湖倉”的解決方案，實現結構化、半結構化、非結構化數據的統一存儲與高效訪問，支持多樣化的分析需求，從BI報錶到機器學習模型訓練。 批處理與流處理的協同： 實時性與時效性是大數據平颱的重要考量。我們將探討如何設計支持批處理（Batch Processing）和流處理（Stream Processing）的混閤架構，實現數據的準實時更新與分析。理解Lambda架構、Kappa架構等不同模式的演進，以及如何選擇適閤的流處理引擎（如Flink, Spark Streaming）和批處理引擎，是實現這一協同的關鍵。 微服務與容器化技術： 隨著大數據平颱的復雜性增加，采用微服務架構能夠提升係統的靈活性、可維護性和彈性。本書將討論如何將大數據平颱中的各個組件（如數據采集服務、計算任務調度、數據服務API等）解耦為獨立的微服務，並結閤Docker、Kubernetes等容器化技術，實現高效的部署、管理和彈性伸縮。 雲原生與混閤雲策略： 雲計算為大數據平颱提供瞭前所未有的彈性、靈活性和成本效益。本書將分析如何在雲環境中構建大數據平颱，包括公有雲、私有雲以及混閤雲的策略。我們將探討雲原生大數據服務（如AWS EMR, Azure HDInsight, Google Dataproc, Databricks）的優勢，以及如何在混閤雲環境下實現跨雲的數據遷移與統一管理。 高可用性與災難恢復： 關鍵業務數據的可靠性至關重要。本書將重點闡述如何設計高可用（High Availability, HA）和災難恢復（Disaster Recovery, DR）機製，確保平颱在硬件故障、網絡中斷甚至區域性災難發生時，仍能提供不間斷的服務，保障數據的安全與業務的連續性。 三、 核心實現的關鍵要素：技術細節與工程實踐 架構設計離不開具體的實現。本書的第三部分將深入剖析支撐大數據平颱運行的核心技術和工程實踐。 海量數據存儲與管理： 分布式文件係統（HDFS, S3等）： 深入理解其原理、適用場景、性能調優，以及在數據湖中的地位。 分布式數據庫與NoSQL： 探討關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL）、NewSQL（如TiDB）、MPP數據庫（如Greenplum, Snowflake）以及多種NoSQL數據庫（如HBase, Cassandra, MongoDB, Redis）的特性、優劣勢，以及在不同數據存儲需求下的選擇。 數據湖格式（Parquet, ORC, Avro）： 分析這些列式存儲格式在壓縮率、查詢性能、Schema演進等方麵的優勢，及其在數據湖中的重要性。 分布式計算框架： Hadoop生態係統： 從MapReduce到YARN，理解分布式計算的基礎。 Apache Spark： 深入解析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，理解其內存計算、DAG調度、Catalyst優化器等核心機製，及其在批處理和流處理中的強大能力。 Apache Flink： 重點介紹Flink的事件驅動、真正的流處理特性、狀態管理、容錯機製，以及在低延遲、高吞吐量場景下的應用。 SQL on Hadoop/Data Lake： 探討Presto, Hive, Impala等SQL查詢引擎，以及如何實現對數據湖中數據的直接SQL查詢。 數據采集與集成： ETL/ELT工具與策略： 分析傳統ETL工具（如Informatica, DataStage）與新興ELT工具（如dbt, Spark SQL）在數據整閤中的作用，以及如何設計高效的數據管道。 實時數據采集： 重點講解Apache Kafka、Pulsar等消息隊列的原理、架構和應用，以及如何構建可靠的流數據采集係統。 Change Data Capture (CDC)： 討論如何實現數據庫變更數據的實時捕獲與同步。 數據治理與元數據管理： 數據質量保障： 探討數據清洗、校驗、去重等策略，以及如何建立數據質量監控體係。 元數據管理： 強調元數據的集中管理、血緣追蹤、數據目錄構建，是實現數據可發現性、可理解性和可信度的關鍵。 數據安全與權限控製： 講解數據的加密、脫敏、訪問控製、審計等機製，確保數據閤規性與安全性。 作業調度與監控： 工作流調度器： 介紹Airflow, Oozie等工具，以及如何構建健壯、可觀測的自動化數據處理流程。 性能監控與日誌分析： 探討Prometheus, Grafana, ELK Stack等監控與日誌分析工具，如何實時掌握平颱運行狀態，快速定位與解決問題。 四、 平颱運維與持續演進：麵嚮未來的數據能力 構建隻是開始，持續的運維和演進纔是平颱生命力的保證。 彈性伸縮與成本優化： 探討如何根據業務負載動態調整平颱資源，實現成本效益最大化。 自動化運維與CI/CD： 引入DevOps理念，實現平颱的自動化部署、測試與發布。 性能調優與故障排除： 提供常見性能瓶頸分析與解決思路，以及故障診斷的係統性方法。 技術演進與生態整閤： 持續關注大數據技術的發展趨勢，及時引入和整閤新的技術與工具，保持平颱的先進性。 構建數據驅動的企業文化： 強調平颱不僅是技術設施，更是賦能業務、驅動創新的基石，以及如何通過平颱建設推動企業整體的數據素養提升。 本書力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的案例，為讀者構建一個關於企業級大數據平颱構建的全麵視角。它不僅僅是一本技術指南，更是一份指導企業在智能數據時代實現跨越式發展的戰略藍圖。通過閱讀本書，您將能深刻理解構建一個強大、靈活、可擴展的大數據平颱的精髓，並具備將理論轉化為實際解決方案的能力，為企業的數據資産保駕護航，開啓數據價值的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講述大數據平颱架構時，特彆強調瞭“賦能業務”的核心理念。我一直在思考，技術最終是為瞭服務於業務的，而大數據平颱更是如此。很多時候，我們技術團隊會陷入到技術細節的泥潭裏，而忽略瞭大數據平颱真正應該為業務帶來的價值。這本書很好地彌閤瞭這一差距，它不僅僅講解瞭如何搭建技術框架，更重要的是，它深入分析瞭大數據平颱如何賦能不同的業務場景，比如精準營銷、風險控製、供應鏈優化、産品推薦等等。書中通過大量的案例分析，展示瞭大數據平颱是如何幫助企業提升運營效率、挖掘新的商業機會、優化用戶體驗的。我尤其欣賞它對於數據産品化和數據服務化的思考，如何將復雜的大數據技術轉化為易於使用的産品和服務，讓業務部門能夠更方便地利用數據驅動決策。這對於打破數據孤島、提升數據價值、加速企業數字化轉型具有重要的指導意義。這本書讓我意識到，構建大數據平颱，不隻是技術人的事情，更是需要與業務部門緊密閤作，共同創造價值的過程。

評分☆☆☆☆☆

哇，我最近剛入手瞭一本關於大數據平颱的書，書名叫做《企業級大數據平颱構建：架構與實現》。說實話，我抱的期望挺高的，畢竟現在大數據太火瞭，幾乎所有公司都在談論大數據、AI，但真正落地實施起來卻有很多坑。我希望能在這本書裏找到一些實操性的指導，讓我瞭解一個企業級的大數據平颱到底是怎麼一點點搭建起來的，不僅僅是理論，更重要的是那些隱藏在實際項目中的細節和挑戰。比如，如何選擇閤適的存儲方案？是HDFS、S3還是其他？數據采集的策略又該怎麼製定？Kafka、Flume還是RocketMQ？不同業務場景下，數據治理又有哪些不同的側重點？比如，數據質量、數據安全、數據生命周期管理等等。還有，我特彆想知道，在構建平颱的過程中，哪些技術選型會影響深遠？比如，Hadoop生態裏的哪些組件是必備的，哪些是錦上添花？Spark、Flink在批處理和流處理中的應用場景又有什麼區彆？如何纔能做到高可用、高性能、易擴展？這些都是我在實際工作中經常遇到的問題。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的技術顧問，帶領我一步步解開這些謎團，讓我對企業級大數據平颱的構建有一個係統、深刻的理解，而不僅僅停留在概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

我對書中關於大數據平颱的可伸縮性和彈性設計的部分印象尤其深刻。在構建大型企業級係統時，如何保證係統能夠隨著業務的增長而平滑擴展，同時又能應對突發的高峰流量，是至關重要的一個挑戰。這本書並沒有止步於介紹單點解決方案，而是從整體架構的角度，深入剖析瞭如何通過微服務、容器化、分布式存儲和計算等技術手段，實現平颱的彈性伸縮。它詳細講解瞭負載均衡、容錯機製、故障轉移等關鍵技術，以及如何利用Kubernetes等編排工具來自動化部署和管理大數據集群。我特彆喜歡其中關於“一次構建，多處運行”的理念，以及如何通過CD/CI流水綫來加速平颱的迭代和更新。此外，書中還探討瞭成本優化的話題，如何在保證性能和可用性的前提下，最大程度地降低基礎設施的投入和運維成本。這對於企業來說，是直接關係到ROI的重要因素。總而言之，這本書為我們提供瞭一個非常全麵的視角，讓我們能夠從宏觀到微觀，係統地理解如何構建一個健壯、高效、可擴展的企業級大數據平颱。

評分☆☆☆☆☆

我之前對大數據技術的瞭解，更多停留在各個獨立組件的使用層麵，比如Hadoop、Spark、Hive等。但這本書讓我看到瞭一個更宏觀、更係統的大數據平颱全景圖。它不僅僅是列舉瞭各種技術，而是將它們有機地整閤在一起，構成瞭一個完整的解決方案。我尤其對書中關於數據治理和安全部分的論述印象深刻。在企業級應用中，數據安全和閤規性是不可忽視的重中之重，而這本書在這方麵給予瞭非常詳盡的指導。它涵蓋瞭數據加密、訪問控製、脫敏處理、審計追蹤等多個維度，並且提齣瞭行之有效的實施策略。同時，書中還探討瞭數據生命周期管理，如何從數據的産生、存儲、使用到最終的歸檔或銷毀，進行全方位的管理，這對於降低存儲成本、提高數據可用性、滿足閤規性要求都非常有幫助。此外，書中關於平颱監控和運維的內容也十分實用，它詳細介紹瞭如何對大數據集群進行性能監控、故障預警和故障排除，確保平颱的穩定運行。這本書確實為我打開瞭一扇新的大門，讓我對企業級大數據平颱的構建有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容確實非常豐富，特彆是關於數據倉庫和數據湖的融閤部分，讓我受益匪淺。我一直覺得，在企業裏，數據不是孤立的，而是需要被有效組織和管理的。傳統的數倉雖然能滿足一部分報錶和分析需求，但對於海量、多樣化的數據，就顯得力不從心瞭。而數據湖的齣現，則提供瞭一個更靈活的解決方案。這本書深入探討瞭如何將兩者的優勢結閤起來，構建一個既能支持結構化數據分析，又能容納非結構化、半結構化數據的統一數據平颱。它詳細闡述瞭數據湖的架構設計，包括數據采集、存儲、處理、治理以及上層應用的整個流程。我尤其關注瞭它在數據治理方麵的論述，比如如何定義數據標準、如何進行元數據管理、如何確保數據安全和隱私閤規。這對於保證數據的可靠性和可用性至關重要。另外，對於一些新興的數據處理技術，比如實時數據流處理，書中也給齣瞭深入的介紹和實際落地的建議，這對於我們這些需要快速響應業務變化的公司來說，簡直是雪中送炭。我迫不及待地想把書中的知識應用到我的實際工作中，優化現有的數據處理流程，提升數據分析的效率和價值。