Druid實時大數據分析原理與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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歐陽辰等著 著

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121306235

商品編碼：11461970180

齣版時間：2017-03-01

作  者:歐陽辰 等 著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年03月01日 頁  數:326 裝  幀:平裝 ISBN:9787121306235 ●第1章初識Druid.1
●1.1Druid是什麼1
●1.2大數據分析和Druid1
●1.3Druid的産生3
●1.3.1MetaMarkets簡介3
●1.3.2失敗總結4
●1.4Druid的三個設計原則4
●1.4.1快速查詢（FastQuery）5
●1.4.2水平擴展能力（HorizontalScalability）5
●1.4.3實時分析（RealtimeAnalytics）6
●1.5Druid的技術特點6
●1.5.1數據吞吐量大6
●1.5.2支持流式數據攝入6
●1.5.3查詢靈活且快6
●1.5.4社區支持力度大7
●1.6Druid的HelloWorld7
●1.6.1Druid的部署環境7
●1.6.2Druid的基本概念7
●1.7係統的擴展性9
●1.8性能指標10
●部分目錄

內容簡介

Druid 作為一款開源的實時大數據分析軟件，很近幾年快速風靡優選互聯網公司，特彆是對於海量數據和實時性要求高的場景，包括廣告數據分析、用戶行為分析、數據統計分析、運維監控分析等，在騰訊、阿裏、優酷、小米等公司都有大量成功應用的案例。本書的目的就是幫助技術人員更好地深入理解Druid 技術、大數據分析技術選型、Druid 的安裝和使用、不錯特性的使用，也包括一些源代碼的解析，以及一些常見問題的快速迴答。Druid 的生態係統正在不斷擴大和成熟，Druid 也正在解決越來越多的業務場景。希望本書能幫助技術人員做齣更好的技術選型，深度瞭解Druid 的功能和原理，更好地解決大數據分析問題。本書適閤大數據分析的從業人員、IT 人員、互聯網從業者閱讀。 歐陽辰 等 著 歐陽辰，小米商業産品部研發總監，負責廣告架構和數據分析平颱，擅長數據挖掘，大數據分析和廣告搜索架構。之前，在微軟工作10年，任微軟公司不錯開發經理，負責Contextual Ads産品研發，開發Bing Index Serve的核心模塊。持有多項關於互聯網廣告及搜索的美國專利。創辦“互聯居”公眾號，緻力於互聯網廣告技術的繁榮。畢業於北京大學計算機係，獲碩士學曆。
劉麒贇，現任Testin雲測公司技術總監，全麵負責領導團隊完成數據分析産品的研發。作為資曆數據技術專傢，曾為多個有名開源項目（Hadoop／Sqoop／Oozie／Druid）貢獻源代碼，在互聯網等

《雲端數據巨擘：實時計算與分布式存儲的深度探索》 引言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會發展和商業決策的核心動力。如何高效、實時地采集、存儲、處理和分析海量數據，已成為當今技術領域麵臨的關鍵挑戰。本書《雲端數據巨擘：實時計算與分布式存儲的深度探索》將帶領讀者深入理解構建強大、彈性的數據分析係統的核心技術，聚焦於兩種至關重要的技術基石：實時計算和分布式存儲。我們將從理論到實踐，全麵解析這些技術的底層原理、架構設計、優化策略以及在實際應用中的部署方法，旨在幫助讀者構建和運維能夠應對各種復雜數據場景的雲原生數據平颱。 第一部分：實時計算的脈搏——穿越數據洪流 數據在産生的那一刻起便擁有瞭時效性，價值也在快速流失。實時計算技術正是為瞭捕捉這轉瞬即逝的價值而生。本部分將從實時計算的基本概念齣發，層層深入，揭示其核心機製和實現方式。 第一章：實時計算概覽與挑戰 實時計算的定義與價值： 闡釋實時計算與批處理計算的區彆，強調其在降低延遲、提升決策時效性方麵的關鍵作用。分析其在金融風控、廣告實時競價、物聯網設備監控、用戶行為分析等領域的實際應用價值。 實時數據流的特徵： 深入剖析實時數據流的無界性、高速性、易失性、亂序性等特點，以及這些特點對計算引擎帶來的挑戰。 實時計算的挑戰： 詳細探討在實時數據處理過程中遇到的主要難點，包括但不限於：數據一緻性、故障恢復、低延遲處理、高吞吐量保障、狀態管理、Exactly-Once語義的實現等。 第二章：流處理引擎的核心原理 本章將聚焦於當前主流的流處理引擎，深入剖析其工作機製和設計哲學。 流處理模型： 微批處理（Micro-batch Processing）： 介紹Apache Spark Streaming等框架基於微批處理的原理，如何將流式數據切分成小批次進行處理，以及其優缺點。 原生流處理（Native Streaming）： 講解Apache Flink等框架采用原生流處理的方式，逐條或按事件時間進行處理，其在低延遲和復雜事件處理方麵的優勢。 核心組件與概念： 數據源（Data Sources）： 討論Kafka、Pulsar、Kinesis等消息隊列作為數據源的角色，以及如何穩定高效地接入流數據。 算子（Operators）： 詳細介紹各種流處理算子，如map, filter, flatMap, keyBy, window, join, reduce等，以及它們在數據轉換和聚閤中的作用。 狀態管理（State Management）： 深入分析流處理中的狀態管理機製，包括本地狀態、分布式狀態、快照、容錯恢復等，以及RocksDB、Heap State等不同的狀態後端。 時間語義（Time Semantics）： 區分事件時間（Event Time）、攝入時間（Ingestion Time）和處理時間（Processing Time），以及它們在確保計算準確性中的重要性。重點講解水印（Watermarks）在處理亂序數據方麵的機製。 窗口操作（Windowing）： 詳述各種窗口類型，如固定時間窗口、滑動時間窗口、會話窗口，以及基於計數窗口的處理。解釋窗口觸發和關閉的機製。 容錯與高可用： 檢查點（Checkpointing）： 講解流處理引擎如何通過周期性地保存算子狀態和偏移量來實現故障恢復。 分布式快照（Distributed Snapshots）： 深入分析Chandy-Lamport算法在分布式快照中的應用，以及Flink的Exactly-Once語義如何通過分布式快照實現。 任務恢復與故障轉移（Task Recovery & Failover）： 闡述在節點故障時，引擎如何自動重啓任務並從最近的檢查點恢復，保證數據不丟失、不重復。 第三章：流處理引擎的實踐與優化 本章將從實際應用的角度齣發，指導讀者如何選擇、部署和優化流處理係統。 主流流處理引擎對比： 詳細對比Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm等主流流處理引擎的功能、性能、適用場景和生態係統，幫助讀者做齣技術選型。 部署與運維： 集群部署： 介紹Standalone、YARN、Kubernetes等不同部署模式下的流處理集群搭建方法。 監控與告警： 講解如何利用Prometheus、Grafana等工具對流處理任務進行實時監控，設置關鍵指標告警。 性能調優： 並行度設置： 如何根據數據源和算子特點閤理設置並行度，平衡吞吐量和資源消耗。 算子優化： 針對性地優化低效算子，例如使用更優的數據結構，減少不必要的shuffle操作。 狀態後端選擇與優化： 根據應用場景選擇閤適的狀態後端，並進行相應的調優。 網絡與序列化優化： 提高數據傳輸效率，減少網絡開銷。 GC優化： 針對JVM的垃圾迴收進行調優，降低GC停頓對實時性的影響。 高級特性應用： 復雜事件處理（CEP）： 介紹如何利用流處理引擎的CEP庫，識彆數據流中的復雜模式和事件序列。 機器學習與實時預測： 探討如何將機器學習模型集成到流處理管道中，實現實時特徵提取和模型預測。 SQL on Streaming： 介紹如何在流數據上執行SQL查詢，簡化開發復雜度。 第二部分：分布式存儲的基石——構建海量數據藍圖 海量數據的有效存儲和高效訪問是構建任何大數據平颱的基礎。本部分將深入探討分布式存儲係統的設計原理、關鍵技術及其在實際場景中的應用。 第四章：分布式存儲係統原理 CAP定理與BASE理論： 詳細闡述CAP定理（一緻性、可用性、分區容錯性）及其對分布式係統設計的影響。介紹BASE理論（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）在最終一緻性係統中的重要性。 數據分片與一緻性哈希： 講解數據如何在多個節點間進行分片存儲，以及一緻性哈希（Consistent Hashing）如何實現動態伸縮和故障轉移時的最小化數據遷移。 副本與容錯： 闡述數據冗餘（Replication）的機製，包括主從復製、多主復製等，以及它們如何提高數據的可用性和持久性。 分布式事務： 介紹分布式事務的挑戰，如兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC），以及Paxos、Raft等共識算法在實現分布式一緻性中的作用。 存儲架構模型： 共享存儲（Shared-Nothing）： 講解現代分布式存儲係統普遍采用的共享存儲架構，每個節點擁有獨立的計算和存儲資源。 分布式文件係統（DFS）： 深入剖析HDFS等分布式文件係統的設計，包括NameNode、DataNode的角色，以及塊（Block）管理、數據冗餘、元數據管理等。 分布式數據庫（NoSQL）： 介紹鍵值存儲（Key-Value Stores）、列族存儲（Column-Family Stores）、文檔存儲（Document Stores）、圖數據庫（Graph Databases）等不同類型的分布式NoSQL數據庫，及其適用場景。 第五章：主流分布式存儲係統的解析 本章將聚焦於幾款在業界廣泛應用的分布式存儲係統，剖析其技術細節和應用特性。 Hadoop Distributed File System (HDFS)： 架構與工作流程： 詳細講解HDFS的NameNode、Secondary NameNode、DataNode等組件，以及文件讀寫、塊管理、元數據同步等核心流程。 高可用與伸縮性： 探討HDFS的高可用方案（HA）和如何通過添加DataNode來水平擴展存儲容量。 在大數據生態中的作用： 分析HDFS作為 Hadoop 生態係統基礎存儲的地位，以及與MapReduce、Spark、Hive等組件的協同工作。 Apache Cassandra： 去中心化架構： 強調Cassandra無主節點（Masterless）的去中心化架構，以及其帶來的高可用性和綫性伸縮性。 數據模型與一緻性： 深入講解Cassandra的列族模型，以及Tunable Consistency（可調一緻性）的概念，如何平衡讀寫性能和數據一緻性。 讀寫路徑與存儲引擎： 分析Cassandra的讀寫路徑，SSTable、Memtable、Commitlog等關鍵存儲結構。 應用場景： 介紹Cassandra在需要高寫入吞吐量、高可用性、可伸縮性的場景中的應用，如IoT數據存儲、實時分析後端。 Apache HBase： 與HDFS的依賴關係： 闡述HBase如何構建在HDFS之上，利用HDFS提供的數據持久性。 ZooKeeper的角色： 講解ZooKeeper在HBase中的元數據管理、Leader選舉、Region Server協調等關鍵作用。 Region與Region Server： 詳細介紹Region的概念，以及Region Server如何管理多個Region。 讀寫操作與MVCC： 分析HBase的讀寫操作流程，Write-Ahead Log (WAL)、MemStore、HFile等，以及MVCC（Multi-Version Concurrency Control）如何支持多版本數據訪問。 適用場景： 討論HBase在需要隨機讀寫、高並發訪問海量數據的場景下的應用，如在綫日誌分析、推薦係統後端。 其他存儲係統簡介： 簡要介紹Amazon S3、Ceph、Redis Cluster等其他具有代錶性的分布式存儲係統，並說明其核心特點和適用範圍。 第六章：分布式存儲係統的實踐與優化 本章將指導讀者如何在實際環境中部署、配置和優化分布式存儲係統。 選型考慮因素： 數據模型與查詢模式： 根據應用的數據結構和訪問方式選擇閤適的存儲係統。 性能需求： 吞吐量（TPS/QPS）、延遲、並發訪問能力。 可用性與容錯性： 對數據持久性、故障恢復能力的要求。 可伸縮性： 數據量增長和訪問量增加時的擴展能力。 運維復雜性與成本： 部署、管理、維護的難度和總擁有成本。 部署與配置： 硬件選型： 存儲介質（SSD vs HDD）、網絡帶寬、CPU/內存等。 集群規劃： 節點數量、數據副本因子、存儲容量規劃。 網絡配置： 優化網絡拓撲和帶寬，減少通信瓶頸。 性能調優： 參數調優： 針對存儲係統的配置參數進行精細化調整，如緩存、緩衝區、壓縮、GC等。 數據布局優化： 調整數據分片策略，優化數據訪問模式。 查詢優化： 針對特定的查詢負載進行性能調優。 副本策略調整： 平衡數據冗餘和存儲成本。 數據遷移與容量管理： 數據導入導齣： 介紹工具和方法，實現數據在不同存儲係統間的遷移。 容量預估與監控： 製定容量增長策略，並進行實時監控。 安全與訪問控製： 身份認證與授權： 實施嚴格的訪問控製策略。 數據加密： 確保靜態數據和傳輸中的數據安全。 結論 《雲端數據巨擘：實時計算與分布式存儲的深度探索》旨在為讀者提供一個全麵、深入的學習框架，理解現代數據分析係統的核心驅動力。通過掌握實時計算的技術精髓，我們能夠瞬息萬變的數據流中捕捉價值；通過構建強大的分布式存儲基石，我們能夠自信地容納和管理海量數據。本書期望成為每一位在大數據領域探索的工程師、架構師和研究人員的案頭必備，為構建高效、可靠、可擴展的雲原生數據平颱提供堅實的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一項新技術，最怕的就是“紙上談兵”。理論講得天花亂墜，但實際操作起來卻無從下手，或者與實際脫節。這本書的標題中包含瞭“實踐”二字，這讓我對它的內容充滿瞭信心。我希望它能夠提供一些真實的項目經驗，或者是一些在實際應用中遇到的問題及解決方案。例如，在數據采集、清洗、存儲、處理、分析以及可視化等各個環節，有哪些常見的難點？又有哪些有效的應對策略？如果書中能夠分享一些作者在實際工作中積纍的“乾貨”，能夠讓我少走彎路，那這本書的價值將是無法估量的。我期待它能成為我通往大數據分析實踐之路上的重要指引。

評分☆☆☆☆☆

我一直對技術領域的一些前沿概念非常好奇，尤其是那些能夠改變我們工作方式和思維模式的理論。這本書的標題就給我帶來瞭這種感覺，它暗示著一種前所未有的分析能力，能夠實時洞察數據背後的規律。我希望它能不僅僅是停留在理論的層麵，而是能夠深入到“原理”和“實踐”這兩個核心部分。換句話說，我希望它能解釋清楚“為什麼”是這樣，並且詳細地闡述“如何”去做。如果它能包含一些真實的案例分析，或者是一些可操作的代碼示例，那就更完美瞭。我希望通過這本書，我能真正理解那些復雜的算法和架構，並且能夠將它們應用到我自己的實際工作中，解決遇到的問題，或者發現新的機遇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版時機，在我看來，非常恰當。在這個數據量呈指數級增長的時代，如何有效地處理和分析這些海量數據，已經成為擺在許多企業和個人麵前的巨大挑戰。我聽說過一些關於實時數據分析的工具和技術，但總覺得它們之間缺乏一個清晰的脈絡，也難以找到一個能夠係統學習的途徑。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。我希望它能夠為我提供一個全麵、深入的視角，讓我瞭解這個領域的發展現狀，以及未來的趨勢。同時，我也期待它能提供一些實用的方法和技巧，幫助我更好地應對大數據帶來的挑戰，並從中獲得價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我最先注意到的是它的排版。書頁的紙質非常有質感，摸起來光滑而不反光，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。而且，字體的選擇也很舒服，大小適中，行間距閤理，閱讀起來有一種流暢的體驗，不會因為擁擠或者太稀疏而産生閱讀障礙。我一直覺得，一本好的技術書籍，除瞭內容本身的價值，其閱讀體驗也同樣重要。很多時候，我們會被糟糕的排版勸退，即使內容再好也難以深入。這本書在這方麵做得非常到位，讓我在開始學習之前就有瞭良好的初步印象。我喜歡它在章節劃分上也很清晰，每個部分都有明確的小標題，這對於想要快速查找特定信息或者迴顧某個知識點的讀者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的深得我心！那種深邃的藍色，加上抽象的、仿佛數據流動的綫條，一眼就能感受到它所蘊含的“大數據”和“分析”的主題。我之前也接觸過一些關於數據處理的書籍，但很多封麵都比較刻闆，要麼就是大段的文字堆砌，要麼就是過於技術化，缺乏美感。而這本書，它在視覺上就成功地吸引瞭我，讓我産生瞭一種想要一探究竟的衝動。我甚至想象，如果這本書的內容能像它的封麵一樣，既有深度又不失優雅，那絕對會是一本值得反復閱讀的佳作。我特彆期待它能在信息爆炸的時代，為我打開一扇通往清晰、高效數據分析的大門。包裝也很紮實，保護得很好，拿到手的時候沒有任何磕碰的痕跡，這點細節處理得非常棒，給商傢點贊！