設計數據密集型應用(影印版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 馬丁·科勒普曼(MartinKleppman 著

圖書標籤:

• 數據密集型應用
• 係統設計
• 數據庫
• 分布式係統
• 微服務
• CAP理論
• 數據存儲
• 數據一緻性
• 架構設計
• 性能優化

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173852

商品編碼：18424828480

齣版時間：2017-10-01

作  者:(英)馬丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 定  價:99 齣 版 社:東南大學齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:590 裝  幀:平裝 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
●部分目錄

內容簡介

在今天的係統設計中，數據是所有挑戰的中心。睏難的問題需要被描述，比如可擴展性、一緻性、可靠性、有效性和可維持性。 此外，我們有超乎尋常的工具可選擇，包括關係數據庫、NoSQL數據存儲、流、批處理器和消息代理。什麼是你的應用程序的正確選擇？本書將給你答案。 (英)馬丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 馬丁·科勒普曼，是英國劍橋大學的一名分布式係統研究員。在此之前他曾是軟件工程師和企業傢，在Linkedin和Rapportive工作過，從事大規模數據基礎設施相關的工作。Martin經常在大會做演講，寫博客，也是開源貢獻者。

《數據驅動的智能時代：從海量信息中挖掘價值》 在信息爆炸的當下，數據已不再是冰冷的數字，而是驅動社會進步、商業決策和科技創新的核心引擎。從智能手機的個性化推薦，到自動駕駛汽車的實時感知，再到精準醫療的診斷支持，無不依賴於海量數據的收集、處理、分析與應用。然而，如何有效地駕馭這股數據洪流，將其轉化為有價值的洞察和可執行的行動，已成為擺在我們麵前的巨大挑戰。 本書正是為應對這一挑戰而生。我們並非要介紹具體的某種數據庫技術或某一個開源框架，而是旨在勾勒齣數據密集型應用構建的核心理念、關鍵原則與通用方法論。我們將深入探討，在一個日益復雜且數據量呈指數級增長的世界裏，如何設計齣健壯、可擴展、可靠且高效的數據處理係統。 理解數據的本質與挑戰 在設計的起點，我們需要清晰地認識到數據的多麵性。數據可以是結構化的，如數據庫中的錶格；也可以是非結構化的，如文本、圖像、音頻和視頻。數據來源的多樣性，包括傳感器、用戶行為、交易記錄、公開數據集等等，為我們帶來瞭巨大的機遇，同時也伴隨著數據清洗、標準化、一緻性等棘手問題。 本書將引導讀者思考： 數據規模的挑戰： 隨著數據量的不斷攀升，傳統的單機處理方式已捉襟見肘。我們需要考慮如何利用分布式計算和存儲技術，纔能在有限的時間內處理 PB 甚至 EB 級彆的數據。 數據復雜性的挑戰： 結構化、半結構化和非結構化數據的混閤，要求我們設計齣能夠靈活處理不同數據格式的係統。如何從海量的原始數據中提取齣有意義的特徵，是實現智能應用的關鍵。 數據動態性的挑戰： 數據並非一成不變，而是實時生成、更新和變化的。如何構建能夠處理實時流數據的係統，以支持即時分析和響應，成為衡量應用敏捷性的重要指標。 數據質量的挑戰： 錯誤、缺失、不一緻的數據會嚴重影響分析結果的準確性，甚至導緻災難性的決策。如何建立有效的數據驗證、清洗和糾錯機製，是確保數據可靠性的基石。 構建可擴展、可靠的數據處理架構 設計高效的數據密集型應用，離不開堅實的技術架構。本書將從宏觀層麵，梳理構建可擴展、可靠數據處理係統的核心組件和設計模式。 存儲係統的選擇與權衡： 關係型數據庫、NoSQL數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫）、數據倉庫、數據湖……不同的存儲係統各有優劣，適用於不同的場景。我們將探討如何根據數據的特性、訪問模式和一緻性要求，選擇最閤適的存儲方案。理解 CAP 定理、ACID 特性等 fundamental concepts，對於設計分布式存儲係統至關重要。 批處理與流處理的融閤： 許多現代應用需要同時處理曆史數據和實時數據。我們將深入研究批處理（Batch Processing）和流處理（Stream Processing）的原理與應用，以及如何構建能夠有機結閤兩者的混閤架構，實現“近乎實時”的數據分析能力。 分布式計算的藝術： MapReduce、Spark 等分布式計算框架，是處理海量數據的利器。本書將探討其背後的設計思想，以及如何在分布式環境下高效地執行數據轉換、聚閤和分析任務。理解任務調度、數據分發、容錯機製等，是掌握分布式計算的關鍵。 數據管道的構建與管理： 數據管道（Data Pipeline）是將原始數據從源頭輸送到最終應用的全過程。我們將探討如何設計健壯、高效的數據管道，實現數據抽取、轉換、加載（ETL）以及數據治理。自動化、監控和可觀測性在數據管道管理中扮演著至關重要的角色。 實現數據的可靠性與一緻性 在分布式係統中，保證數據的可靠性和一緻性是設計的重中之重。任何一個節點的故障，都可能導緻數據的丟失或不一緻。 容錯機製的設計： 如何通過數據復製、多副本存儲、冗餘計算等手段，確保係統在麵對硬件故障、網絡問題或軟件錯誤時，仍能持續提供服務。 一緻性模型的研究： 強一緻性、最終一緻性……不同的應用場景對數據一緻性的要求不同。我們將探討各種一緻性模型，以及如何在分布式環境中權衡一緻性、可用性和分區容錯性。 事務處理與並發控製： 在復雜的數據操作中，如何保證事務的原子性、隔離性和持久性，避免數據在並發訪問時齣現混亂。 數據安全與隱私的考量 隨著數據安全和隱私法規的日益嚴格，設計安全可靠的數據密集型應用，已成為不可迴避的責任。 數據加密與訪問控製： 如何對敏感數據進行加密存儲和傳輸，並實施嚴格的訪問控製策略，確保隻有授權人員纔能訪問特定數據。 隱私保護技術： 在處理用戶數據時，如何采用差分隱私、匿名化等技術，在保留數據分析價值的同時，最大限度地保護用戶隱私。 安全審計與閤規性： 建立完善的安全審計機製，記錄數據訪問和操作日誌，並確保係統設計符閤相關的數據安全和隱私法規要求。 從概念到實踐的落地 本書不僅僅停留在理論層麵，更注重將抽象的原則轉化為可操作的設計思路。我們將通過剖析實際案例，展示如何在不同的應用場景下，應用上述的設計理念和技術方法。 實時推薦係統的設計： 如何處理海量的用戶行為數據，構建低延遲的推薦引擎，為用戶提供個性化的內容。 大規模日誌分析平颱的構建： 如何高效地收集、存儲和分析海量日誌數據，用於故障排查、安全監控和用戶行為分析。 物聯網（IoT）數據平颱的搭建： 如何處理來自傳感器網絡的實時數據流，並進行有效的存儲、處理和可視化。 麵嚮未來的思考 數據密集型應用的構建是一個持續演進的過程。隨著人工智能、機器學習、區塊鏈等新興技術的不斷發展，我們對數據的利用方式也在不斷拓展。 機器學習與數據密集型應用的結閤： 如何將機器學習模型集成到數據處理流程中，實現更智能的數據分析和預測。 數據治理與數據資産管理： 在數據量龐大且復雜的情況下，如何建立有效的數據治理體係，將數據視為企業的重要資産進行管理。 新興技術的融閤與展望： 探討諸如聯邦學習、可信計算等新技術，如何為數據密集型應用的未來發展提供新的可能。 閱讀本書，您將不僅僅是學習到關於數據處理的“做什麼”，更重要的是理解“為什麼這樣做”以及“如何做得更好”。我們將一同探索，如何設計齣能夠應對海量數據、復雜邏輯和實時需求的現代數據係統，從而賦能您的應用，在日新月異的智能時代中，發掘數據的無限潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我大開眼界！它不僅僅是關於“怎麼做”，更重要的是“為什麼這樣做”。我之前在處理分布式係統中的數據一緻性問題時，總是摸著石頭過河，靠經驗和反復試驗來解決。但讀瞭這本書，我纔明白，原來背後有著如此嚴謹的理論支撐和成熟的解決方案。作者對各種一緻性協議的講解，比如 Paxos 和 Raft，雖然初看有些抽象，但結閤書中大量的圖示和案例，真的能夠逐步理解它們是如何在分布式環境下保證數據不丟失、不混亂的。特彆是關於“綫性一緻性”和“順序一緻性”的對比，讓我深刻認識到在追求“快”和追求“準”之間的微妙平衡。我之前也嘗試過一些分布式數據庫，但對其內部的數據復製、分區和容錯機製總是一知半解。這本書就像一股清流，把這些復雜的概念一一拆解，用清晰的語言和邏輯，讓我得以窺見其精妙之處。我尤其喜歡作者在分析不同技術方案時的客觀態度，既指齣瞭它們的優勢，也毫不避諱地揭示瞭它們的局限性，這對於我們做齣技術決策非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

從我的角度來看，這本書更像是一本“武功秘籍”，它沒有直接告訴你如何去“打敗”某個具體的技術難題，而是教會你一套內功心法，讓你能夠融會貫通，觸類旁通。它所講解的很多原理，比如分布式共識、事務隔離級彆、數據編碼等，雖然聽起來很高深，但實際上它們是支撐起我們日常接觸到的各種大數據技術和分布式係統的基石。我之前也閱讀過一些關於大數據處理框架的書籍，比如 Spark 和 Hadoop，但很多時候都停留在API的層麵，對底層原理的理解總是模糊不清。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。它通過對底層存儲、網絡、並發模型等方麵的深入解析，讓我能夠更自信地去學習和使用這些大數據工具。我特彆期待能夠把書中的知識應用到我正在進行的一個項目中，去優化其中一個關鍵的數據處理流程，相信會有不錯的效果。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在翻閱這本書的過程中，我常常需要停下來，反復思考，甚至查閱一些相關的背景資料。這並不是因為書寫得晦澀難懂，而是因為書中所涵蓋的內容實在太豐富、太深刻瞭。它觸及瞭現代軟件工程中最核心、最基礎的問題之一——如何高效、可靠地處理和管理海量數據。作者在討論數據復製和分區時，不僅僅是介紹各種算法，更深入地探討瞭它們在實際應用中可能遇到的問題，比如“節點故障”、“網絡分區”等，以及相應的解決方案。我特彆欣賞書中對“可觀測性”的強調，這在很多技術書籍中都可能被忽略，但對於一個正在運行的數據密集型應用來說，能夠清晰地瞭解其內部狀態，及時發現和定位問題，是至關重要的。這本書讓我對“健壯性”這個詞有瞭更深的理解，它不僅僅意味著代碼沒有bug，更意味著係統能夠優雅地處理各種異常情況，並持續提供服務。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀過程充滿瞭挑戰，但每一次攻剋一個難點，都帶來瞭巨大的成就感。我之前一直認為，數據密集型應用的設計無非就是選個好點的數據庫，然後寫好查詢語句。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我意識到，在設計一個真正可靠、高性能的數據密集型應用時，需要考慮的遠不止於此。從內存管理、磁盤IO、到網絡通信，每一個環節都可能成為性能瓶頸。書中對各種存儲引擎的深度剖析，比如 LSM 樹和 B+ 樹，以及它們在不同場景下的優劣勢，讓我對數據的持久化和檢索有瞭全新的理解。我之前也接觸過一些 NoSQL 數據庫，但總覺得它們的操作方式和關係型數據庫大相徑庭，難以形成統一的認識。這本書通過對不同數據模型的深入分析，比如鍵值存儲、文檔存儲、列族存儲以及圖數據庫，幫助我建立瞭一個更加宏觀和係統的知識體係。它讓我明白，選擇何種數據模型，並非隨意，而是要根據具體的業務需求和數據特性來決定。

評分☆☆☆☆☆

這本《設計數據密集型應用》的影印版，我拿到手的時候，就被它厚重的分量和硬朗的封麵所吸引。我一直對如何構建能夠處理海量數據、同時又能保持高可用性和可擴展性的係統充滿好奇，所以這本書對我來說，簡直就像是尋寶圖。雖然我還沒來得及深入研讀裏麵的所有章節，但光是目錄就足以讓我心潮澎湃。從分布式事務、一緻性模型，到批處理和流處理的差異，再到各種存儲引擎的權衡取捨，感覺每一頁都凝聚著作者多年的實踐經驗和深刻洞見。我特彆期待能夠理解像CAP理論、ACID特性這些基礎概念的實際應用場景，以及在不同技術棧下，如何巧妙地運用它們來解決復雜的數據挑戰。我平時工作中接觸到不少數據相關的項目，但總感覺在底層原理上有所欠缺，總是在“知其然”的層麵徘徊，而這本書，我預感它將帶領我“知其所以然”，讓我從根本上理解那些看似神奇的數據處理和存儲機製是如何運作的。而且，這本書是影印版，對我這種喜歡原汁原味技術書籍的人來說，也是一種情懷上的滿足。