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[美] 马克·格洛沃（Mark Grover），[美] 泰德·马拉斯卡（Ted Malaska），[美] 乔纳森·西德曼（Jonathan Seidman） 著，郭文超 译

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式系统
• 数据存储
• 数据处理
• 应用架构
• Java
• 集群
• MapReduce
• YARN

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115442437

版次：1

商品编码：12037027

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：278

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：各层次数据库开发人员
　　-使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路
　　-将数据输入、输出系统的适用方案
　　-MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架介绍
　　-数据去重、窗口分析等常见Hadoop处理模式应用
　　-在Hadoop上采用Giraph、GraphX等图形处理工具
　　-综合使用工作流以及Apache Oozie等调度工具
　　-以Apache Oozie、Apache Spark Streaming和Apache Flume进行近实时流处理
　　-点击流分析、欺诈检验和数据仓库的架构案例
　　Hadoop之父Doug Cutting作序推荐。
　　“对Hadoop有所了解”与“能够使用Hadoop形成实际解决方案”之间的一座桥梁！

内容简介

　　本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导。其他书籍大多针对Hadoop生态系统中的软件，讲解较为单一的使用方法，而本书偏重实践，在架构的高度详细阐释诸多工具如何相互配合，搭建出打磨之后的完整应用。书中提供了诸多案例，易于理解，配有详细的代码解析，知识点一目了然。
　　为加强训练，本书后半部分提供了详细的案例，涵盖常见的Hadoop应用架构。无论是设计Hadoop应用，还是将Hadoop同现有数据基础架构集成，本书都可以提供详实的参考。

作者简介

　　Mark Grover，Apache Sentry项目管理委员会成员，《Hive编程指南》作者之一，曾参与Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等项目，并为Apache Bigtop项目和Apache Sentry（项目孵化中）项目贡献代码。

　　Ted Malaska，Cloudera公司的解决方案架构师，致力于帮助客户更好地掌握Hadoop及其生态系统。曾任美国金融业监管局（FINRA，Financial Industry Regulatory Authority）首席架构师，指导建设了包括网络应用、服务型架构以及大数据应用在内的大量解决方案。曾为Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等项目贡献代码。

　　Jonathan Seidman，Cloudera公司的解决方案架构师，协助合作伙伴将的解决方案集成到Cloudera的软件栈中。芝加哥Hadoop用户组（Chicago Hadoop User Group）及芝加哥大数据（Chicago Big Data）的联合创始人、《Hadoop实战》技术编辑。曾任Orbiz Worldwide公司大数据团队技术主管，为繁忙的站点管理了承载海量数据的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大数据专业会议上发言。

　　Gwen Shapira，Cloudera公司的解决方案架构师，知名博主，拥有15年从业经验，协助客户设计高扩展性的数据架构。曾任Pythian高级顾问、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事会成员，活跃于诸多业内会议。

目录

Hadoop应用架构（郭文超）
进入审阅模式
序
前言
第一部分　考虑Hadoop应用的架构设计
第一章　Hadoop数据建模
第二章　Hadoop数据移动
第三章　Hadoop数据处理
第四章　常见Hadoop处理范式
第五章　Hadoop图处理
第六章　协调调度
第七章　Hadoop近实时处理
第二部分　案例研究
第八章　点击流分析
第九章　欺诈检测
第十章　数据仓库
附录　A Impala中的关联
索引
作者简介

《大数据实时处理与分析：从入门到精通》 引言：拥抱实时数据浪潮 在信息爆炸的时代，数据的生成速度和体量正以前所未有的方式增长。无论是社交媒体上的用户交互、物联网设备产生的海量传感器读数，还是金融交易的实时流转，数据不再是静态的、周期性更新的宝藏，而是奔涌不息的动态洪流。如何有效、及时地捕捉、处理和分析这些实时数据，从中挖掘有价值的洞察，已经成为驱动业务创新、提升决策效率的关键。 《大数据实时处理与分析：从入门到精通》正是为了应对这一挑战而生。本书深度聚焦于大数据实时处理和分析的各个环节，旨在为读者构建一个全面、系统且实用的知识体系。我们不仅仅关注理论概念，更注重实践落地，通过大量的案例分析和技术讲解，帮助读者掌握从数据采集、传输、存储、处理到最终分析和可视化的一整套实时数据处理能力。本书适合已经具备一定大数据基础知识，希望深入了解实时处理技术，或者正在构建实时数据平台的开发者、架构师、数据科学家及技术决策者。 第一部分：实时数据处理的基石——理解与架构 在深入技术细节之前，理解实时数据处理的本质和核心架构至关重要。本部分将为读者打下坚实的理论基础。 实时数据处理的定义与挑战： 我们将首先明确“实时”的含义，区分批处理、近实时处理与实时处理的界限，并深入探讨实时数据处理面临的独特挑战，例如低延迟要求、高吞吐量、数据一致性、容错性以及数据时效性等。这些挑战是理解后续技术选型和架构设计的根本出发点。 实时数据处理的典型场景： 为了让读者更直观地理解实时处理的应用价值，我们将详细介绍其在不同行业的典型应用场景。这包括但不限于： 金融领域： 实时欺诈检测、高频交易分析、风险预警。 物联网(IoT)： 设备状态监控、异常检测、预测性维护、智能家居控制。 互联网领域： 用户行为实时分析、推荐系统、广告实时竞价、实时搜索。 交通领域： 实时路况监测、交通流量预测、出行规划。 安全领域： 网络入侵检测、安全事件实时响应。 实时数据处理架构模式： 本节将梳理和分析几种主流的实时数据处理架构模式，帮助读者构建高屋建瓴的认知。我们将重点介绍： Lambda 架构： 结合批处理层和速度层，提供高吞吐量和低延迟的统一视图。 Kappa 架构： 简化Lambda架构，强调流处理是所有计算的基础，批处理被视为流处理的特例。 混合架构： 根据实际业务需求，灵活组合不同架构模式的优势。 微服务与事件驱动架构： 探讨如何在微服务和事件驱动的背景下构建可扩展的实时数据处理系统。 我们将深入分析每种架构模式的优缺点、适用场景以及关键的组件设计原则。 第二部分：数据采集与传输——实时数据的生命线 实时数据的生命始于采集和传输。本部分将详细讲解如何高效、可靠地将海量实时数据从源头传输到后续的处理环节。 数据采集策略与技术： 日志收集： Filebeat、Fluentd、Logstash等工具在分布式日志采集中的应用。 数据库变更数据捕获(CDC)： Debezium、Maxwell等技术如何实现数据库的实时同步。 消息队列作为数据缓冲： Kafka、Pulsar、RabbitMQ等在构建解耦、可伸缩数据管道中的核心作用。 API接口与Webhooks： 从外部服务拉取或接收实时数据的常用方法。 传感器数据采集： MQTT、CoAP等协议在IoT场景下的应用。 消息队列技术深入剖析： Apache Kafka： 核心概念： Topic, Partition, Broker, Producer, Consumer, Offset。 架构设计： 集群部署、副本机制、Leader Election、ISR。 性能优化： 消息压缩、批量发送、零拷贝、Page Cache。 高可用与容错： Zookeeper/KRaft的角色、Consumer Group的消费机制。 高级特性： Kafka Streams, Kafka Connect, KSQL。 Apache Pulsar： 架构优势： 分层架构（Broker + BookKeeper），实现计算与存储分离。 核心组件： Topic, Partition, Segment, Ledger, Cursor。 多租户与权限管理。 消息模型： 队列模型 vs 发布/订阅模型。 性能特点与适用场景。 数据传输的可靠性与安全性： 讨论消息的传递保证（At-least-once, At-most-once, Exactly-once），以及SSL/TLS加密、SASL认证等安全机制在数据传输中的重要性。 第三部分：流式数据处理引擎——实时计算的核心 流式数据处理引擎是实时数据处理的“心脏”，能够对源源不断到来的数据流进行低延迟、高吞吐量的计算。 流处理模型： 无界流与有界流。 事件时间 vs 处理时间 vs 摄入时间。 窗口操作： 固定窗口、滑动窗口、会话窗口、倾斜窗口，以及窗口函数（如count, sum, avg, max, min, first, last）。 状态管理： 如何有效地管理流处理过程中产生的中间状态，并保证其一致性。 主流流处理框架详解： Apache Flink： 核心概念： DataStream API, DataSet API, Table API & SQL, JobManager, TaskManager, State Backend。 事件驱动： 强大的事件时间处理能力，精细的窗口和触发器控制。 Exactly-once语义： 分布式快照（Checkpointing）和保存点（Savepointing）机制。 状态管理： RocksDB State Backend, Fs State Backend。 部署模式： Standalone, YARN, Kubernetes。 Flink SQL： 简化流处理开发。 Apache Spark Streaming (以及Structured Streaming)： DStream API (Spark Streaming 1.x/2.x)： 微批处理模型，Discretized Streams。 Structured Streaming (Spark 2.x+)： 基于DataFrame/Dataset的统一API，真正的流式处理，支持端到端的Exactly-once。 与Spark生态的无缝集成。 状态管理与容错。 Kafka Streams： 轻量级流处理库。 基于Kafka Topic的原生集成。 简单易用，适合Kafka生态内的实时处理。 状态管理与容错。 其他流处理技术简述： 简要介绍Storm, Samza等框架的特点。 流处理的性能调优与故障恢复： 讨论如何通过并行度、算子链、内存管理、反压（Backpressure）机制等提升流处理性能，以及如何进行有效的故障检测和恢复。 第四部分：数据存储与查询——实时数据的持久化与访问 实时数据处理的成果需要被持久化，并提供高效的查询能力，以便进行后续分析和业务应用。 实时数据存储方案： NoSQL数据库： 键值存储： Redis, Memcached（用于缓存和快速查找）。 列族存储： HBase, Cassandra（适合大数据量、高吞吐量的写入和读取）。 文档存储： MongoDB（灵活的数据模型）。 时间序列数据库： InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB（针对时序数据的优化存储和查询）。 搜索引擎： Elasticsearch, Solr（用于文本搜索、日志分析和实时聚合）。 分布式文件系统与对象存储： HDFS, S3（作为数据湖的底层存储，存储原始数据或处理后的中间结果）。 实时数据仓库与数据湖： 数据仓库的概念与实时化改造。 数据湖的架构与实时数据湖的应用。 流式数据湖架构（Streaming Data Lake）： Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg： 介绍这些开源项目如何为数据湖带来事务支持、模式演进和数据质量保障，实现对数据湖的可靠读写，从而构建统一的批流处理平台。 实时数据查询与分析： SQL on Streaming： KSQL, Flink SQL, Spark SQL on streaming。 低延迟查询技术： In-memory databases, Caching strategies。 OLAP (Online Analytical Processing) 引擎： ClickHouse, Druid, Kylin（专为实时OLAP查询设计）。 第五部分：数据分析与可视化——洞察的呈现 将实时处理和存储的数据转化为有价值的洞察，并以直观的方式呈现给用户，是实时数据处理价值的最终体现。 实时数据分析技术： 机器学习在实时数据分析中的应用： 实时模型训练与推断，流式模型更新。 异常检测与模式识别。 实时推荐与个性化。 图计算在实时场景下的应用。 数据可视化工具与实践： 实时仪表盘（Dashboards）： Grafana, Kibana, Tableau, Power BI等工具在连接实时数据源，创建动态、交互式可视化报表的应用。 可视化设计原则： 如何选择合适的图表类型，有效地传达信息，以及设计用户友好的交互体验。 实时告警系统： 基于实时数据触发预警，及时通知相关人员。 与其他系统的集成： 如何将实时分析结果集成到业务流程中，例如触发自动化操作、更新用户界面等。 第六部分：实践案例与挑战——从理论到落地 本部分将通过具体的实践案例，巩固和深化读者对实时数据处理技术的理解，并探讨在实际项目落地过程中可能遇到的挑战及解决方案。 端到端实时数据处理流程构建： 案例一：电商平台的实时用户行为分析与推荐。 案例二：智能制造中的设备状态监控与故障预测。 案例三：金融风控中的实时欺诈检测。 我们将详细拆解每个案例，从数据源、采集、处理、存储、分析到最终应用的整个流程，并重点分析在每个环节中关键的技术选型和设计考虑。 运维与监控： 实时数据平台的监控体系： 指标收集、日志管理、告警策略。 性能调优与容量规划。 故障排查与高可用保障。 未来趋势与展望： 简要探讨实时数据处理领域的最新发展，如Serverless流处理、边缘计算与实时分析、AI与实时数据处理的深度融合等。 结语 《大数据实时处理与分析：从入门到精通》致力于为读者提供一个全面、深入且实用的实时数据处理知识体系。通过理论讲解、技术剖析和实战案例，我们希望能够赋能读者，使其掌握构建和优化强大实时数据处理系统的能力，从而在数据驱动的时代中抓住机遇，赢得未来。这本书不仅仅是一本技术手册，更是您踏入实时数据处理广阔领域，开启数据智能化新篇章的同行者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一本为我量身定制的指南！我一直对Hadoop的世界充满了好奇，但总是觉得无从下手，那些错综复杂的概念和术语让我望而却步。而《Hadoop应用架构》这本书，真的给我打开了一扇新世界的大门。从最基础的HDFS、MapReduce入手，作者用非常直观易懂的语言，一点点剖析了Hadoop的核心原理。我特别喜欢它在介绍概念时，总是辅以生动的比喻和实际的应用场景，让我能够轻松理解那些抽象的技术。比如，它在解释HDFS的分布式存储时，就用一个大型图书馆的比喻，让我瞬间明白了数据是如何被分散存储、又如何被快速检索到的。而且，书中不仅仅停留在理论层面，更重要的是它详细讲解了如何将Hadoop融入到实际的业务场景中。对于我这样希望将大数据技术落地到实际工作中的读者来说，这一点尤为重要。它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么用”，让我对如何构建高效、可扩展的大数据平台有了清晰的认识。书中对于数据治理、安全性和性能调优的章节，更是让我受益匪浅，解决了我在实际应用中可能遇到的很多潜在问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超乎我的预期，是一份真正意义上的Hadoop领域“百科全书”。我一直以为自己对Hadoop已经有所了解，但阅读完《Hadoop应用架构》后，才发现自己只是触及了冰山一角。作者在书中深入探讨了Hadoop生态系统中各个组件的协同工作原理，从数据采集、存储、处理到分析，每一个环节都进行了细致入微的讲解。我尤其对书中关于YARN的阐述印象深刻，它清晰地描绘了YARN作为资源管理器如何高效地管理集群资源，确保各种应用都能获得公平的调度。同时，书中还对Spark、Hive、HBase等主流Hadoop生态组件的功能和应用场景进行了深入的解析，并提供了很多实用的配置和优化建议。这对于想要构建复杂大数据解决方案的读者来说，无疑是一份宝贵的参考资料。书中对不同数据存储和处理框架的比较分析，也帮助我更好地理解它们各自的优劣势，从而做出更明智的技术选型。读这本书，感觉就像在与一位经验丰富的大数据架构师进行深入的交流，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于它对Hadoop应用架构的“整体性”把握。《Hadoop应用架构》并没有拘泥于某个单一的技术点，而是将Hadoop作为一个完整的系统来审视，并探讨了它如何在企业级环境中与其他系统进行整合和协作。作者在书中详细阐述了如何构建一个健壮、可扩展、易于维护的Hadoop平台，并考虑了数据安全、隐私保护、以及合规性等重要方面。我特别赞赏书中关于数据管道设计、数据湖和数据仓库的整合，以及如何利用Hadoop进行OLAP和OLTP处理的论述。这些内容让我意识到，Hadoop的应用不仅仅是围绕着大数据存储和批处理，它还可以成为企业整体数据战略的关键组成部分。书中对于如何进行Hadoop集群的运维管理、监控和故障排除的探讨，也为我解决实际运维问题提供了宝贵的思路。这本书让我对Hadoop的理解进入了一个新的层次，不再仅仅是孤立的技术点，而是成为了企业数字化转型的重要驱动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的启发，远不止于技术层面的知识。我更看重它在架构设计理念上的引导作用。《Hadoop应用架构》并非简单地罗列技术细节，而是将Hadoop技术置于一个更宏观的业务和架构视角下进行审视。作者在书中反复强调了“以终为始”的设计原则，即在设计Hadoop应用架构时，必须首先明确业务目标和数据需求，然后再选择合适的技术组件来支撑这些需求。这种思维方式让我受益匪浅，它帮助我跳出了纯技术的局限，开始从更高的层面去思考如何构建一个真正能够解决实际问题的Hadoop解决方案。书中关于如何进行系统扩展、如何应对海量数据增长、以及如何保证系统的可用性和容错性等方面的讨论，都非常具有前瞻性和指导性。它让我意识到，一个成功的Hadoop应用架构，不仅仅是技术的堆砌，更是对业务流程、数据流转、以及系统稳定性的全面考量。我发现自己开始能够更清晰地勾勒出整体的Hadoop应用蓝图，并且能够更有信心地去面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于想要快速入门Hadoop应用开发的开发者来说，《Hadoop应用架构》是一本绝佳的实践指南。书中的示例代码和案例分析非常丰富，并且紧密结合了实际开发中的常见场景。我尝试着书中提供的代码，亲手搭建了自己的Hadoop开发环境，并且成功地运行了一些基本的数据处理任务。这种“动手实践”的学习方式，让我对Hadoop的理解更加深刻和牢固。书中对于MapReduce编程模型、Shuffle过程、以及各种API的讲解，都非常细致，并且提供了很多避免常见错误的技巧。而且，它还涵盖了数据清洗、ETL、以及实时数据处理等方面的实践方法，让我能够快速地将所学知识应用到实际的数据开发工作中。我尤其喜欢书中关于如何选择合适的数据处理框架（如MapReduce、Spark）以及如何进行性能优化的建议，这些都极大地提高了我的开发效率。这本书让我从一个Hadoop的“观察者”变成了一个Hadoop的“实践者”。

评分☆☆☆☆☆

内容广泛，阅读很有兴趣。

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

说实话，太贵了，只是要学习，没办法哦，公司报销的，不管贵不贵了。

评分☆☆☆☆☆

买了还没看，看了再说

评分☆☆☆☆☆

好好学习田，天天向上，与时俱进

评分☆☆☆☆☆

员工自选福利，666

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

很好，非常满意

评分☆☆☆☆☆

不错，留着慢慢看，应该有用