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[英] 马丁·科勒普曼(MartinKleppman 著

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• 数据密集型应用
• 系统设计
• 数据库
• 分布式系统
• 微服务
• CAP理论
• 数据存储
• 数据一致性
• 架构设计
• 性能优化

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173852

商品编码：18424828480

出版时间：2017-10-01

作  者:(英)马丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 定  价:99 出 版 社:东南大学出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:590 装  帧:平装 ISBN:9787564173852 ●Part I. Foundations of Data Systems
●1. Reliable, Scalable, and Maintainable Applications 3
●Thinking About Data Systems 4
●Reliability 6
●Hardware Faults 7
●Software Errors 8
●Human Errors 9
●How Important Is Reliability? 10
●Scalability 10
●Describing Load 11
●Describing Performance 13
●Approaches for Coping with Load 17
●Maintainability 18
●Operability: Making Life Easy for Operations 19
●Simplicity: Managing Complexity 20
●Evolvability: Making Change Easy 21
●Summary 22
●2. Data Models and Query Languages 27
●Relational Model Versus Document Model 28
●The Birth of NoSQL 29
●部分目录

内容简介

在今天的系统设计中，数据是所有挑战的中心。困难的问题需要被描述，比如可扩展性、一致性、可靠性、有效性和可维持性。 此外，我们有超乎寻常的工具可选择，包括关系数据库、NoSQL数据存储、流、批处理器和消息代理。什么是你的应用程序的正确选择？本书将给你答案。 (英)马丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 马丁·科勒普曼，是英国剑桥大学的一名分布式系统研究员。在此之前他曾是软件工程师和企业家，在Linkedin和Rapportive工作过，从事大规模数据基础设施相关的工作。Martin经常在大会做演讲，写博客，也是开源贡献者。

《数据驱动的智能时代：从海量信息中挖掘价值》 在信息爆炸的当下，数据已不再是冰冷的数字，而是驱动社会进步、商业决策和科技创新的核心引擎。从智能手机的个性化推荐，到自动驾驶汽车的实时感知，再到精准医疗的诊断支持，无不依赖于海量数据的收集、处理、分析与应用。然而，如何有效地驾驭这股数据洪流，将其转化为有价值的洞察和可执行的行动，已成为摆在我们面前的巨大挑战。 本书正是为应对这一挑战而生。我们并非要介绍具体的某种数据库技术或某一个开源框架，而是旨在勾勒出数据密集型应用构建的核心理念、关键原则与通用方法论。我们将深入探讨，在一个日益复杂且数据量呈指数级增长的世界里，如何设计出健壮、可扩展、可靠且高效的数据处理系统。 理解数据的本质与挑战 在设计的起点，我们需要清晰地认识到数据的多面性。数据可以是结构化的，如数据库中的表格；也可以是非结构化的，如文本、图像、音频和视频。数据来源的多样性，包括传感器、用户行为、交易记录、公开数据集等等，为我们带来了巨大的机遇，同时也伴随着数据清洗、标准化、一致性等棘手问题。 本书将引导读者思考： 数据规模的挑战： 随着数据量的不断攀升，传统的单机处理方式已捉襟见肘。我们需要考虑如何利用分布式计算和存储技术，才能在有限的时间内处理 PB 甚至 EB 级别的数据。 数据复杂性的挑战： 结构化、半结构化和非结构化数据的混合，要求我们设计出能够灵活处理不同数据格式的系统。如何从海量的原始数据中提取出有意义的特征，是实现智能应用的关键。 数据动态性的挑战： 数据并非一成不变，而是实时生成、更新和变化的。如何构建能够处理实时流数据的系统，以支持即时分析和响应，成为衡量应用敏捷性的重要指标。 数据质量的挑战： 错误、缺失、不一致的数据会严重影响分析结果的准确性，甚至导致灾难性的决策。如何建立有效的数据验证、清洗和纠错机制，是确保数据可靠性的基石。 构建可扩展、可靠的数据处理架构 设计高效的数据密集型应用，离不开坚实的技术架构。本书将从宏观层面，梳理构建可扩展、可靠数据处理系统的核心组件和设计模式。 存储系统的选择与权衡： 关系型数据库、NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）、数据仓库、数据湖……不同的存储系统各有优劣，适用于不同的场景。我们将探讨如何根据数据的特性、访问模式和一致性要求，选择最合适的存储方案。理解 CAP 定理、ACID 特性等 fundamental concepts，对于设计分布式存储系统至关重要。 批处理与流处理的融合： 许多现代应用需要同时处理历史数据和实时数据。我们将深入研究批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）的原理与应用，以及如何构建能够有机结合两者的混合架构，实现“近乎实时”的数据分析能力。 分布式计算的艺术： MapReduce、Spark 等分布式计算框架，是处理海量数据的利器。本书将探讨其背后的设计思想，以及如何在分布式环境下高效地执行数据转换、聚合和分析任务。理解任务调度、数据分发、容错机制等，是掌握分布式计算的关键。 数据管道的构建与管理： 数据管道（Data Pipeline）是将原始数据从源头输送到最终应用的全过程。我们将探讨如何设计健壮、高效的数据管道，实现数据抽取、转换、加载（ETL）以及数据治理。自动化、监控和可观测性在数据管道管理中扮演着至关重要的角色。 实现数据的可靠性与一致性 在分布式系统中，保证数据的可靠性和一致性是设计的重中之重。任何一个节点的故障，都可能导致数据的丢失或不一致。 容错机制的设计： 如何通过数据复制、多副本存储、冗余计算等手段，确保系统在面对硬件故障、网络问题或软件错误时，仍能持续提供服务。 一致性模型的研究： 强一致性、最终一致性……不同的应用场景对数据一致性的要求不同。我们将探讨各种一致性模型，以及如何在分布式环境中权衡一致性、可用性和分区容错性。 事务处理与并发控制： 在复杂的数据操作中，如何保证事务的原子性、隔离性和持久性，避免数据在并发访问时出现混乱。 数据安全与隐私的考量 随着数据安全和隐私法规的日益严格，设计安全可靠的数据密集型应用，已成为不可回避的责任。 数据加密与访问控制： 如何对敏感数据进行加密存储和传输，并实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员才能访问特定数据。 隐私保护技术： 在处理用户数据时，如何采用差分隐私、匿名化等技术，在保留数据分析价值的同时，最大限度地保护用户隐私。 安全审计与合规性： 建立完善的安全审计机制，记录数据访问和操作日志，并确保系统设计符合相关的数据安全和隐私法规要求。 从概念到实践的落地 本书不仅仅停留在理论层面，更注重将抽象的原则转化为可操作的设计思路。我们将通过剖析实际案例，展示如何在不同的应用场景下，应用上述的设计理念和技术方法。 实时推荐系统的设计： 如何处理海量的用户行为数据，构建低延迟的推荐引擎，为用户提供个性化的内容。 大规模日志分析平台的构建： 如何高效地收集、存储和分析海量日志数据，用于故障排查、安全监控和用户行为分析。 物联网（IoT）数据平台的搭建： 如何处理来自传感器网络的实时数据流，并进行有效的存储、处理和可视化。 面向未来的思考 数据密集型应用的构建是一个持续演进的过程。随着人工智能、机器学习、区块链等新兴技术的不断发展，我们对数据的利用方式也在不断拓展。 机器学习与数据密集型应用的结合： 如何将机器学习模型集成到数据处理流程中，实现更智能的数据分析和预测。 数据治理与数据资产管理： 在数据量庞大且复杂的情况下，如何建立有效的数据治理体系，将数据视为企业的重要资产进行管理。 新兴技术的融合与展望： 探讨诸如联邦学习、可信计算等新技术，如何为数据密集型应用的未来发展提供新的可能。 阅读本书，您将不仅仅是学习到关于数据处理的“做什么”，更重要的是理解“为什么这样做”以及“如何做得更好”。我们将一同探索，如何设计出能够应对海量数据、复杂逻辑和实时需求的现代数据系统，从而赋能您的应用，在日新月异的智能时代中，发掘数据的无限潜力。

评分☆☆☆☆☆

从我的角度来看，这本书更像是一本“武功秘籍”，它没有直接告诉你如何去“打败”某个具体的技术难题，而是教会你一套内功心法，让你能够融会贯通，触类旁通。它所讲解的很多原理，比如分布式共识、事务隔离级别、数据编码等，虽然听起来很高深，但实际上它们是支撑起我们日常接触到的各种大数据技术和分布式系统的基石。我之前也阅读过一些关于大数据处理框架的书籍，比如 Spark 和 Hadoop，但很多时候都停留在API的层面，对底层原理的理解总是模糊不清。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它通过对底层存储、网络、并发模型等方面的深入解析，让我能够更自信地去学习和使用这些大数据工具。我特别期待能够把书中的知识应用到我正在进行的一个项目中，去优化其中一个关键的数据处理流程，相信会有不错的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本《设计数据密集型应用》的影印版，我拿到手的时候，就被它厚重的分量和硬朗的封面所吸引。我一直对如何构建能够处理海量数据、同时又能保持高可用性和可扩展性的系统充满好奇，所以这本书对我来说，简直就像是寻宝图。虽然我还没来得及深入研读里面的所有章节，但光是目录就足以让我心潮澎湃。从分布式事务、一致性模型，到批处理和流处理的差异，再到各种存储引擎的权衡取舍，感觉每一页都凝聚着作者多年的实践经验和深刻洞见。我特别期待能够理解像CAP理论、ACID特性这些基础概念的实际应用场景，以及在不同技术栈下，如何巧妙地运用它们来解决复杂的数据挑战。我平时工作中接触到不少数据相关的项目，但总感觉在底层原理上有所欠缺，总是在“知其然”的层面徘徊，而这本书，我预感它将带领我“知其所以然”，让我从根本上理解那些看似神奇的数据处理和存储机制是如何运作的。而且，这本书是影印版，对我这种喜欢原汁原味技术书籍的人来说，也是一种情怀上的满足。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是让我大开眼界！它不仅仅是关于“怎么做”，更重要的是“为什么这样做”。我之前在处理分布式系统中的数据一致性问题时，总是摸着石头过河，靠经验和反复试验来解决。但读了这本书，我才明白，原来背后有着如此严谨的理论支撑和成熟的解决方案。作者对各种一致性协议的讲解，比如 Paxos 和 Raft，虽然初看有些抽象，但结合书中大量的图示和案例，真的能够逐步理解它们是如何在分布式环境下保证数据不丢失、不混乱的。特别是关于“线性一致性”和“顺序一致性”的对比，让我深刻认识到在追求“快”和追求“准”之间的微妙平衡。我之前也尝试过一些分布式数据库，但对其内部的数据复制、分区和容错机制总是一知半解。这本书就像一股清流，把这些复杂的概念一一拆解，用清晰的语言和逻辑，让我得以窥见其精妙之处。我尤其喜欢作者在分析不同技术方案时的客观态度，既指出了它们的优势，也毫不避讳地揭示了它们的局限性，这对于我们做出技术决策非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻阅这本书的过程中，我常常需要停下来，反复思考，甚至查阅一些相关的背景资料。这并不是因为书写得晦涩难懂，而是因为书中所涵盖的内容实在太丰富、太深刻了。它触及了现代软件工程中最核心、最基础的问题之一——如何高效、可靠地处理和管理海量数据。作者在讨论数据复制和分区时，不仅仅是介绍各种算法，更深入地探讨了它们在实际应用中可能遇到的问题，比如“节点故障”、“网络分区”等，以及相应的解决方案。我特别欣赏书中对“可观测性”的强调，这在很多技术书籍中都可能被忽略，但对于一个正在运行的数据密集型应用来说，能够清晰地了解其内部状态，及时发现和定位问题，是至关重要的。这本书让我对“健壮性”这个词有了更深的理解，它不仅仅意味着代码没有bug，更意味着系统能够优雅地处理各种异常情况，并持续提供服务。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读过程充满了挑战，但每一次攻克一个难点，都带来了巨大的成就感。我之前一直认为，数据密集型应用的设计无非就是选个好点的数据库，然后写好查询语句。但这本书彻底颠覆了我的认知。它让我意识到，在设计一个真正可靠、高性能的数据密集型应用时，需要考虑的远不止于此。从内存管理、磁盘IO、到网络通信，每一个环节都可能成为性能瓶颈。书中对各种存储引擎的深度剖析，比如 LSM 树和 B+ 树，以及它们在不同场景下的优劣势，让我对数据的持久化和检索有了全新的理解。我之前也接触过一些 NoSQL 数据库，但总觉得它们的操作方式和关系型数据库大相径庭，难以形成统一的认识。这本书通过对不同数据模型的深入分析，比如键值存储、文档存储、列族存储以及图数据库，帮助我建立了一个更加宏观和系统的知识体系。它让我明白，选择何种数据模型，并非随意，而是要根据具体的业务需求和数据特性来决定。