Druid实时大数据分析原理与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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欧阳辰等著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121306235

商品编码：11461970180

出版时间：2017-03-01

作  者:欧阳辰 等 著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年03月01日 页  数:326 装  帧:平装 ISBN:9787121306235 ●第1章初识Druid.1
●1.1Druid是什么1
●1.2大数据分析和Druid1
●1.3Druid的产生3
●1.3.1MetaMarkets简介3
●1.3.2失败总结4
●1.4Druid的三个设计原则4
●1.4.1快速查询（FastQuery）5
●1.4.2水平扩展能力（HorizontalScalability）5
●1.4.3实时分析（RealtimeAnalytics）6
●1.5Druid的技术特点6
●1.5.1数据吞吐量大6
●1.5.2支持流式数据摄入6
●1.5.3查询灵活且快6
●1.5.4社区支持力度大7
●1.6Druid的HelloWorld7
●1.6.1Druid的部署环境7
●1.6.2Druid的基本概念7
●1.7系统的扩展性9
●1.8性能指标10
●部分目录

内容简介

Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，很近几年快速风靡优选互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。本书的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid 技术、大数据分析技术选型、Druid 的安装和使用、不错特性的使用，也包括一些源代码的解析，以及一些常见问题的快速回答。Druid 的生态系统正在不断扩大和成熟，Druid 也正在解决越来越多的业务场景。希望本书能帮助技术人员做出更好的技术选型，深度了解Druid 的功能和原理，更好地解决大数据分析问题。本书适合大数据分析的从业人员、IT 人员、互联网从业者阅读。 欧阳辰 等 著 欧阳辰，小米商业产品部研发总监，负责广告架构和数据分析平台，擅长数据挖掘，大数据分析和广告搜索架构。之前，在微软工作10年，任微软公司不错开发经理，负责Contextual Ads产品研发，开发Bing Index Serve的核心模块。持有多项关于互联网广告及搜索的美国专利。创办“互联居”公众号，致力于互联网广告技术的繁荣。毕业于北京大学计算机系，获硕士学历。
刘麒赟，现任Testin云测公司技术总监，全面负责领导团队完成数据分析产品的研发。作为资历数据技术专家，曾为多个有名开源项目（Hadoop／Sqoop／Oozie／Druid）贡献源代码，在互联网等

《云端数据巨擘：实时计算与分布式存储的深度探索》 引言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展和商业决策的核心动力。如何高效、实时地采集、存储、处理和分析海量数据，已成为当今技术领域面临的关键挑战。本书《云端数据巨擘：实时计算与分布式存储的深度探索》将带领读者深入理解构建强大、弹性的数据分析系统的核心技术，聚焦于两种至关重要的技术基石：实时计算和分布式存储。我们将从理论到实践，全面解析这些技术的底层原理、架构设计、优化策略以及在实际应用中的部署方法，旨在帮助读者构建和运维能够应对各种复杂数据场景的云原生数据平台。 第一部分：实时计算的脉搏——穿越数据洪流 数据在产生的那一刻起便拥有了时效性，价值也在快速流失。实时计算技术正是为了捕捉这转瞬即逝的价值而生。本部分将从实时计算的基本概念出发，层层深入，揭示其核心机制和实现方式。 第一章：实时计算概览与挑战 实时计算的定义与价值： 阐释实时计算与批处理计算的区别，强调其在降低延迟、提升决策时效性方面的关键作用。分析其在金融风控、广告实时竞价、物联网设备监控、用户行为分析等领域的实际应用价值。 实时数据流的特征： 深入剖析实时数据流的无界性、高速性、易失性、乱序性等特点，以及这些特点对计算引擎带来的挑战。 实时计算的挑战： 详细探讨在实时数据处理过程中遇到的主要难点，包括但不限于：数据一致性、故障恢复、低延迟处理、高吞吐量保障、状态管理、Exactly-Once语义的实现等。 第二章：流处理引擎的核心原理 本章将聚焦于当前主流的流处理引擎，深入剖析其工作机制和设计哲学。 流处理模型： 微批处理（Micro-batch Processing）： 介绍Apache Spark Streaming等框架基于微批处理的原理，如何将流式数据切分成小批次进行处理，以及其优缺点。 原生流处理（Native Streaming）： 讲解Apache Flink等框架采用原生流处理的方式，逐条或按事件时间进行处理，其在低延迟和复杂事件处理方面的优势。 核心组件与概念： 数据源（Data Sources）： 讨论Kafka、Pulsar、Kinesis等消息队列作为数据源的角色，以及如何稳定高效地接入流数据。 算子（Operators）： 详细介绍各种流处理算子，如map, filter, flatMap, keyBy, window, join, reduce等，以及它们在数据转换和聚合中的作用。 状态管理（State Management）： 深入分析流处理中的状态管理机制，包括本地状态、分布式状态、快照、容错恢复等，以及RocksDB、Heap State等不同的状态后端。 时间语义（Time Semantics）： 区分事件时间（Event Time）、摄入时间（Ingestion Time）和处理时间（Processing Time），以及它们在确保计算准确性中的重要性。重点讲解水印（Watermarks）在处理乱序数据方面的机制。 窗口操作（Windowing）： 详述各种窗口类型，如固定时间窗口、滑动时间窗口、会话窗口，以及基于计数窗口的处理。解释窗口触发和关闭的机制。 容错与高可用： 检查点（Checkpointing）： 讲解流处理引擎如何通过周期性地保存算子状态和偏移量来实现故障恢复。 分布式快照（Distributed Snapshots）： 深入分析Chandy-Lamport算法在分布式快照中的应用，以及Flink的Exactly-Once语义如何通过分布式快照实现。 任务恢复与故障转移（Task Recovery & Failover）： 阐述在节点故障时，引擎如何自动重启任务并从最近的检查点恢复，保证数据不丢失、不重复。 第三章：流处理引擎的实践与优化 本章将从实际应用的角度出发，指导读者如何选择、部署和优化流处理系统。 主流流处理引擎对比： 详细对比Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm等主流流处理引擎的功能、性能、适用场景和生态系统，帮助读者做出技术选型。 部署与运维： 集群部署： 介绍Standalone、YARN、Kubernetes等不同部署模式下的流处理集群搭建方法。 监控与告警： 讲解如何利用Prometheus、Grafana等工具对流处理任务进行实时监控，设置关键指标告警。 性能调优： 并行度设置： 如何根据数据源和算子特点合理设置并行度，平衡吞吐量和资源消耗。 算子优化： 针对性地优化低效算子，例如使用更优的数据结构，减少不必要的shuffle操作。 状态后端选择与优化： 根据应用场景选择合适的状态后端，并进行相应的调优。 网络与序列化优化： 提高数据传输效率，减少网络开销。 GC优化： 针对JVM的垃圾回收进行调优，降低GC停顿对实时性的影响。 高级特性应用： 复杂事件处理（CEP）： 介绍如何利用流处理引擎的CEP库，识别数据流中的复杂模式和事件序列。 机器学习与实时预测： 探讨如何将机器学习模型集成到流处理管道中，实现实时特征提取和模型预测。 SQL on Streaming： 介绍如何在流数据上执行SQL查询，简化开发复杂度。 第二部分：分布式存储的基石——构建海量数据蓝图 海量数据的有效存储和高效访问是构建任何大数据平台的基础。本部分将深入探讨分布式存储系统的设计原理、关键技术及其在实际场景中的应用。 第四章：分布式存储系统原理 CAP定理与BASE理论： 详细阐述CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）及其对分布式系统设计的影响。介绍BASE理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）在最终一致性系统中的重要性。 数据分片与一致性哈希： 讲解数据如何在多个节点间进行分片存储，以及一致性哈希（Consistent Hashing）如何实现动态伸缩和故障转移时的最小化数据迁移。 副本与容错： 阐述数据冗余（Replication）的机制，包括主从复制、多主复制等，以及它们如何提高数据的可用性和持久性。 分布式事务： 介绍分布式事务的挑战，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC），以及Paxos、Raft等共识算法在实现分布式一致性中的作用。 存储架构模型： 共享存储（Shared-Nothing）： 讲解现代分布式存储系统普遍采用的共享存储架构，每个节点拥有独立的计算和存储资源。 分布式文件系统（DFS）： 深入剖析HDFS等分布式文件系统的设计，包括NameNode、DataNode的角色，以及块（Block）管理、数据冗余、元数据管理等。 分布式数据库（NoSQL）： 介绍键值存储（Key-Value Stores）、列族存储（Column-Family Stores）、文档存储（Document Stores）、图数据库（Graph Databases）等不同类型的分布式NoSQL数据库，及其适用场景。 第五章：主流分布式存储系统的解析 本章将聚焦于几款在业界广泛应用的分布式存储系统，剖析其技术细节和应用特性。 Hadoop Distributed File System (HDFS)： 架构与工作流程： 详细讲解HDFS的NameNode、Secondary NameNode、DataNode等组件，以及文件读写、块管理、元数据同步等核心流程。 高可用与伸缩性： 探讨HDFS的高可用方案（HA）和如何通过添加DataNode来水平扩展存储容量。 在大数据生态中的作用： 分析HDFS作为 Hadoop 生态系统基础存储的地位，以及与MapReduce、Spark、Hive等组件的协同工作。 Apache Cassandra： 去中心化架构： 强调Cassandra无主节点（Masterless）的去中心化架构，以及其带来的高可用性和线性伸缩性。 数据模型与一致性： 深入讲解Cassandra的列族模型，以及Tunable Consistency（可调一致性）的概念，如何平衡读写性能和数据一致性。 读写路径与存储引擎： 分析Cassandra的读写路径，SSTable、Memtable、Commitlog等关键存储结构。 应用场景： 介绍Cassandra在需要高写入吞吐量、高可用性、可伸缩性的场景中的应用，如IoT数据存储、实时分析后端。 Apache HBase： 与HDFS的依赖关系： 阐述HBase如何构建在HDFS之上，利用HDFS提供的数据持久性。 ZooKeeper的角色： 讲解ZooKeeper在HBase中的元数据管理、Leader选举、Region Server协调等关键作用。 Region与Region Server： 详细介绍Region的概念，以及Region Server如何管理多个Region。 读写操作与MVCC： 分析HBase的读写操作流程，Write-Ahead Log (WAL)、MemStore、HFile等，以及MVCC（Multi-Version Concurrency Control）如何支持多版本数据访问。 适用场景： 讨论HBase在需要随机读写、高并发访问海量数据的场景下的应用，如在线日志分析、推荐系统后端。 其他存储系统简介： 简要介绍Amazon S3、Ceph、Redis Cluster等其他具有代表性的分布式存储系统，并说明其核心特点和适用范围。 第六章：分布式存储系统的实践与优化 本章将指导读者如何在实际环境中部署、配置和优化分布式存储系统。 选型考虑因素： 数据模型与查询模式： 根据应用的数据结构和访问方式选择合适的存储系统。 性能需求： 吞吐量（TPS/QPS）、延迟、并发访问能力。 可用性与容错性： 对数据持久性、故障恢复能力的要求。 可伸缩性： 数据量增长和访问量增加时的扩展能力。 运维复杂性与成本： 部署、管理、维护的难度和总拥有成本。 部署与配置： 硬件选型： 存储介质（SSD vs HDD）、网络带宽、CPU/内存等。 集群规划： 节点数量、数据副本因子、存储容量规划。 网络配置： 优化网络拓扑和带宽，减少通信瓶颈。 性能调优： 参数调优： 针对存储系统的配置参数进行精细化调整，如缓存、缓冲区、压缩、GC等。 数据布局优化： 调整数据分片策略，优化数据访问模式。 查询优化： 针对特定的查询负载进行性能调优。 副本策略调整： 平衡数据冗余和存储成本。 数据迁移与容量管理： 数据导入导出： 介绍工具和方法，实现数据在不同存储系统间的迁移。 容量预估与监控： 制定容量增长策略，并进行实时监控。 安全与访问控制： 身份认证与授权： 实施严格的访问控制策略。 数据加密： 确保静态数据和传输中的数据安全。 结论 《云端数据巨擘：实时计算与分布式存储的深度探索》旨在为读者提供一个全面、深入的学习框架，理解现代数据分析系统的核心驱动力。通过掌握实时计算的技术精髓，我们能够瞬息万变的数据流中捕捉价值；通过构建强大的分布式存储基石，我们能够自信地容纳和管理海量数据。本书期望成为每一位在大数据领域探索的工程师、架构师和研究人员的案头必备，为构建高效、可靠、可扩展的云原生数据平台提供坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最先注意到的是它的排版。书页的纸质非常有质感，摸起来光滑而不反光，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。而且，字体的选择也很舒服，大小适中，行间距合理，阅读起来有一种流畅的体验，不会因为拥挤或者太稀疏而产生阅读障碍。我一直觉得，一本好的技术书籍，除了内容本身的价值，其阅读体验也同样重要。很多时候，我们会被糟糕的排版劝退，即使内容再好也难以深入。这本书在这方面做得非常到位，让我在开始学习之前就有了良好的初步印象。我喜欢它在章节划分上也很清晰，每个部分都有明确的小标题，这对于想要快速查找特定信息或者回顾某个知识点的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版时机，在我看来，非常恰当。在这个数据量呈指数级增长的时代，如何有效地处理和分析这些海量数据，已经成为摆在许多企业和个人面前的巨大挑战。我听说过一些关于实时数据分析的工具和技术，但总觉得它们之间缺乏一个清晰的脉络，也难以找到一个能够系统学习的途径。这本书的出现，恰好填补了这一空白。我希望它能够为我提供一个全面、深入的视角，让我了解这个领域的发展现状，以及未来的趋势。同时，我也期待它能提供一些实用的方法和技巧，帮助我更好地应对大数据带来的挑战，并从中获得价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的深得我心！那种深邃的蓝色，加上抽象的、仿佛数据流动的线条，一眼就能感受到它所蕴含的“大数据”和“分析”的主题。我之前也接触过一些关于数据处理的书籍，但很多封面都比较刻板，要么就是大段的文字堆砌，要么就是过于技术化，缺乏美感。而这本书，它在视觉上就成功地吸引了我，让我产生了一种想要一探究竟的冲动。我甚至想象，如果这本书的内容能像它的封面一样，既有深度又不失优雅，那绝对会是一本值得反复阅读的佳作。我特别期待它能在信息爆炸的时代，为我打开一扇通往清晰、高效数据分析的大门。包装也很扎实，保护得很好，拿到手的时候没有任何磕碰的痕迹，这点细节处理得非常棒，给商家点赞！

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一项新技术，最怕的就是“纸上谈兵”。理论讲得天花乱坠，但实际操作起来却无从下手，或者与实际脱节。这本书的标题中包含了“实践”二字，这让我对它的内容充满了信心。我希望它能够提供一些真实的项目经验，或者是一些在实际应用中遇到的问题及解决方案。例如，在数据采集、清洗、存储、处理、分析以及可视化等各个环节，有哪些常见的难点？又有哪些有效的应对策略？如果书中能够分享一些作者在实际工作中积累的“干货”，能够让我少走弯路，那这本书的价值将是无法估量的。我期待它能成为我通往大数据分析实践之路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

我一直对技术领域的一些前沿概念非常好奇，尤其是那些能够改变我们工作方式和思维模式的理论。这本书的标题就给我带来了这种感觉，它暗示着一种前所未有的分析能力，能够实时洞察数据背后的规律。我希望它能不仅仅是停留在理论的层面，而是能够深入到“原理”和“实践”这两个核心部分。换句话说，我希望它能解释清楚“为什么”是这样，并且详细地阐述“如何”去做。如果它能包含一些真实的案例分析，或者是一些可操作的代码示例，那就更完美了。我希望通过这本书，我能真正理解那些复杂的算法和架构，并且能够将它们应用到我自己的实际工作中，解决遇到的问题，或者发现新的机遇。