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美Sumit Gupta苏密特·古普塔，韩燕波 著

图书标签:

• Spark Streaming
• 实时流处理
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• 流式计算
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• 精通
• 技术
• 编程

店铺： 金渊清亚图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310492

商品编码：27907624314

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

图书基本信息
图书名称	spark streaming 实时流处理入门与精通
作者	(美)Sumit Gupta(苏密特·古普塔),韩燕波
定价	39.00元
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121310492
出版日期	2017-04-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书主要对Spark和Spark的安装、配置、主要架构和组件进行介绍，并介绍如何利用SparkStreaming进行实时数据的处理，讨论利用Spark Streaming的多种API和操作进行近实时的分布式日志流的处理。本书要求读者对Scala有很好的认识和理解，以便能够利用核心组件和应用进行高效编程。

作者简介

Sumit Gupta从事设计、管理并提供各种业务领域（如酒店业务，医疗保健，风险管理，保险业务等）的企业解决方案将近9年以上，是业内经验丰富的专家、技术创新者和传播者。他热爱技术，在软件行业拥有14年的实践经验。在过去4～5年中一直使用大数据和云计算技术来解决复杂的业务问题。 现任北方工业大学教授、北方工业大学云计算研究中心主任。现兼任中国计算机学会服务计算专业委员会副主任、中国电子学会云计算专家委员会委员、计算机学报编委。曾就职于德国国家计算机研究中心、德国弗郎霍夫软件技术研究所和美国大规模分布系统实验室等机构。2000年被聘为中科院计算技术研究所研究员，入选中科院海外杰出人才计划（中科院百人计划，2001期）。曾任中科院研究生院教授、博士生导师、中科院计算技术研究所网格与服务计算研究中心主任、软件集成与服务计算研究分中心主任、中德软件集成技术联合实验室主任。在数据库、工作流、分布对象中间件、移动计算、网格计算等多个领域主持完成了863重点项目、国家基金重点项目、973子项等30项研究课题，发表论文140余篇，出版专著4部。申报或合作申报发明和软件登记50项，其中已向工业界转化5项。是目前国内关于云计算方面研究的*科学家。

目录

目录 第1章Spark和Spark Streaming的安装与配置1 安装Spark2 硬件需求2 软件需求4 安装Spark扩展——Spark Streaming7 配置和运行Spark集群8 你的个Spark程序11 用Scala编码Spark作业12 用Java开发Spark作业15 管理员/开发者工具18 集群管理 18 提交Spark作业19 故障定位 20 配置端口号 20 类路径问题——类没有发现 20 其他常见异常20 总结21 第2章Spark和Spark Streaming的体系结构与组件23 批处理和实时数据处理的比较24 批处理24 实时数据处理26 Spark的体系结构28 Spark对比Hadoop28 Spark的层次化结构29 Spark Streaming的体系结构31 Spark Streaming是什么32 Spark Streaming的上层体系结构32 你的个Spark Streaming程序34 用Scala编码Spark Streaming作业34 用Java编码Spark Streaming作业37 客户端程序39 打包和部署一个Spark Streaming作业41 总结43 第3章实时处理分布式日志文件45 Spark的封装结构和客户端API46 Spark内核48 Spark库及扩展54 弹性分布式数据集及离散流58 弹性分布式数据集59 离散流63 从分布的、多样的数据源中加载数据65 Flume 框架67 Flume的安装和配置69 配置Spark以接收Flume事件73 封装和部署Spark Streaming作业77 分布式日志文件处理的总体架构77 总结78 第4章在流数据中应用Transformation79 理解并应用Transformation功能80 模拟日志流80 功能操作82 转换操作89 窗口操作91 性能调优94 分块和并行化94 序列化94 Spark内存调优95 总结97 第5章日志分析数据的持久化99 Spark Streaming的输出操作100 集成Cassandra110 安装和配置Apache Cassandra110 配置Spark112 通过编写Spark作业将流式网页日志存入Cassandra113 总结120 第6章与Spark高级库集成121 实时查询流数据122 了解Spark SQL122 集成Spark SQL与流数据129 图的分析——Spark GraphX135 GraphX API介绍137 集成Spark Streaming140 总结147 第7章产品部署149 Spark部署模式150 部署在Apache Mesos上151 部署在Hadoop或者YARN上156 高可用性和容错性160 单机模式下的高可用性160 Mesos或者YARN下的高可用性162 容错性162 Streaming 作业的监听166 应用程序UI界面/作业UI界面166 与其他监控工具的集成169 总结170

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文摘

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序言

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《分布式实时数据处理：原理、实践与生态》 内容概述 本书旨在为读者提供一套全面深入的分布式实时数据处理理论框架和实操指南。我们将从基础概念出发，层层递进，覆盖实时流处理的各个关键环节，包括数据采集、传输、处理、存储以及可视化，并着重探讨在大规模、高并发场景下的挑战与解决方案。本书不仅仅关注单一技术栈，更致力于展现一个完整的分布式实时数据处理生态系统，帮助读者理解不同组件之间的协同工作方式，并根据实际需求选择和组合最合适的技术。 第一部分：实时数据处理的基石 第一章：实时数据处理导论 什么是实时数据处理？ 深入剖析实时数据处理的定义、核心特点（低延迟、高吞吐、持续性）以及其与批处理的根本区别。 实时数据处理的应用场景：详细列举并分析在金融风控、电商推荐、物联网监控、网络安全、实时分析与决策等领域的实际应用案例，强调实时性带来的价值。 实时数据处理的挑战：探讨数据倾斜、故障容错、状态管理、一致性保证、吞吐量与延迟的权衡等普遍存在的难题。 实时数据处理的演进：简要回顾从早期的消息队列到流处理框架的发展历程，为后续内容铺垫。 第二章：分布式系统基础 分布式系统概述：介绍分布式系统的基本概念、优势（可扩展性、可用性、容错性）和挑战（一致性、分区容错、复杂性）。 CAP定理与BASE理论：深入解读CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）以及BASE理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent），理解它们在分布式系统设计中的指导意义，尤其是对实时数据处理一致性模型的选择。 消息队列（Message Queue）原理：详细讲解消息队列的核心作用，如解耦、异步通信、削峰填谷。分析常见的消息队列模型（点对点、发布/订阅），以及它们在实时数据流中的关键角色。 分布式协调服务：介绍ZooKeeper、etcd等分布式协调服务的原理和应用，理解它们在集群管理、元数据存储、领导者选举等方面的作用。 分布式共识算法：简要介绍Paxos、Raft等共识算法，为理解分布式系统的强一致性提供理论基础。 第三章：数据采集与传输 数据采集器（Data Collector）：介绍多种数据采集方式，包括日志采集（Filebeat, Fluentd）、数据库变更数据捕获（CDC）工具（Debezium）、网络流量捕获、API接口等。 消息中间件（Message Middleware）： Apache Kafka：深入剖析Kafka的架构（Broker, Topic, Partition, Producer, Consumer, Consumer Group）、核心设计思想（高吞吐量、持久化、可扩展性）、数据模型、副本机制、Leader选举、Offset管理。重点讲解Kafka作为实时数据管道的核心作用。 RabbitMQ：介绍RabbitMQ的AMQP协议、交换机（Exchange）类型（Direct, Fanout, Topic, Headers）、队列（Queue）、绑定（Binding）等概念。分析RabbitMQ在复杂路由和消息传递场景下的优势。 Pulsar：讲解Pulsar的统一存储（BookKeeper）和消息队列（Brokers）分离架构，以及其多租户、分层存储、消息持久化与流式处理的结合。 数据传输协议：探讨HTTP、TCP、UDP等基础传输协议，以及Protobuf、Avro、JSON等序列化/反序列化协议在数据传输效率和兼容性方面的影响。 第二部分：分布式流处理引擎 第四章：流处理模型与概念 流处理的基本模型：介绍事件驱动、微批处理、窗口（固定窗口、滑动窗口、会话窗口）、水印（Watermark）、迟到数据（Late Data）处理等核心概念。 无状态流处理：讲解如何处理不依赖于历史数据的简单转换，如过滤、映射。 有状态流处理：深入探讨流处理中的状态管理，包括状态的存储、更新、容错。介绍不同的状态管理策略（如本地状态、分布式状态）。 事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）：详细解释两者的区别，以及在分布式流处理中如何处理时间不一致和乱序事件。 容错机制：讲解流处理引擎的容错策略，如至少一次（At-least-once）、最多一次（At-most-once）和精确一次（Exactly-once）处理语义的实现方式和权衡。 第五章：Apache Flink 深入解析 Flink 架构：详细介绍Flink的Master/Worker架构（JobManager/TaskManager）、Client、JobGraph、ExecutionGraph、OperatorState、Checkpointing、Savepointing。 Flink API： DataStream API：讲解核心算子（map, filter, keyBy, window, process），窗口操作（tumbling, sliding, session），以及事件时间与水印的处理。 Table API & SQL：介绍Flink的声明式API，如何利用SQL进行流式数据分析，以及与DataStream API的集成。 状态管理与容错：深入解析Flink的分布式快照（Checkpointing）机制，以及其实现精确一次语义的关键。介绍Savepoint的用途。 连接器（Connectors）：讲解Flink与Kafka、Kinesis、HDFS、数据库等外部系统的集成方式。 Flink 生产环境部署与调优：探讨集群部署模式（Standalone, YARN, Kubernetes）、资源管理、性能监控、任务优化、内存管理、GC调优等实践经验。 第六章：Apache Spark Streaming (DStream) 深度回顾与概念解析（注意：此处为回顾与概念解析，非新增技术） DStream（Discretized Stream）模型：讲解DStream如何将实时数据流抽象为一系列RDD（Resilient Distributed Datasets），理解微批处理的思想。 Spark Streaming 架构：介绍Spark Streaming的Receiver、Driver、Executor等组件，以及它们如何协调工作。 Transformations 与 Actions：分析DStream支持的各种转换操作（如map, filter, reduceByKey）和行动操作（如saveAsTextFiles）。 Spark Streaming 的容错与状态管理：回顾Spark Streaming的checkpointing机制，以及其在故障恢复中的作用。 Spark Streaming 与 Spark Core 的集成：理解Spark Streaming如何利用Spark Core的强大计算能力。 DStream 的局限性与演进：简要分析DStream在低延迟处理、事件时间处理、状态管理等方面的局限性，并引出Structured Streaming。 第七章：Apache Spark Structured Streaming 详解 Structured Streaming 模型：介绍Structured Streaming将数据流视为不断追加的表（Unbounded Table）的抽象，以及基于DataFrame/Dataset的API。 Structured Streaming 架构：对比Structured Streaming与DStream的架构差异，重点讲解其如何整合Spark SQL引擎。 无界表与有界表（Unbounded vs. Bounded Tables）：理解Structured Streaming如何统一处理流数据和批数据。 事件时间、水印与迟到数据：深入讲解Structured Streaming如何处理事件时间、水印以及迟到数据，实现更精确的结果。 状态管理与容错：解析Structured Streaming的状态管理机制，以及其如何支持精确一次语义。 连接器（Connectors）：介绍Structured Streaming与Kafka、Kinesis、Parquet、JDBC等数据源和数据汇的集成。 Structured Streaming 生产实践：讲解部署、调优、监控以及常见问题的解决策略。 第三部分：生态系统与高级主题 第八章：实时数据存储与查询 内存数据库（In-Memory Databases）：介绍Redis、Memcached等，分析它们在缓存、会话存储、计数统计等方面的应用。 时序数据库（Time Series Databases）：讲解InfluxDB、Prometheus等，适用于存储和查询时序数据的特点。 NoSQL数据库： 键值存储：介绍Cassandra、HBase等，适用于高吞吐量、低延迟的写入。 文档数据库：介绍MongoDB等，适用于灵活的数据模型。 列式存储：介绍HDFS（作为数据湖）、Parquet、ORC等，适用于大数据分析场景。 流式查询（Streaming SQL）：介绍如何利用SQL对实时数据进行查询和分析，如Presto/Trino、Apache Hive Streaming。 第九章：实时数据可视化与监控 可视化工具：介绍Grafana、Kibana、Superset等，如何连接实时数据源进行仪表盘（Dashboard）构建。 实时监控：讲解如何监控流处理作业的性能、资源使用情况、延迟、吞吐量等关键指标。 告警系统：介绍如何设置告警规则，及时发现并处理潜在问题。 第十章：流处理的进阶挑战与未来趋势 流批一体（Stream-Batch Unification）：深入探讨流批一体的理念，以及如何利用统一的API和引擎处理不同类型的数据。 复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）：介绍CEP的概念，如何检测和响应一系列复杂事件模式。 机器学习与实时流处理：讲解如何在流式数据上进行模型训练、在线推理（Online Inference）和模型更新。 边缘计算与实时处理：探讨在边缘设备上进行实时数据预处理和分析的挑战与机遇。 下一代流处理技术：展望未来流处理技术的发展方向，如更强的实时性、更高的抽象层次、更优的资源利用率等。 附录 常用工具与框架速查表 术语解释 参考资源 本书结构清晰，语言严谨，理论与实践相结合。通过对分布式系统基础、核心流处理引擎原理的深入剖析，以及对丰富应用场景的案例分析，读者将能够系统地掌握分布式实时数据处理的核心知识，并具备设计、开发和运维大规模实时数据处理系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通》我早就听说了，一直想找一本能够系统学习 Spark Streaming 的书。市面上关于大数据处理的书籍不少，但能深入浅出讲解实时流处理的，还真不多见。我之前尝试过一些在线教程和零散的文档，感觉碎片化太严重，难以形成完整的知识体系。这本书的名字就非常有吸引力，"入门与精通"意味着它能够覆盖从基础概念到高级应用的整个过程，这正是我所需要的。我希望这本书能像一个循序渐进的向导，带我一步步理解 Spark Streaming 的核心原理，包括其架构、窗口操作、状态管理、容错机制等等。更重要的是，我希望它能提供丰富的实战案例，让我能够将理论知识转化为实际操作，解决工作中遇到的实时数据处理难题。比如，如何构建一个能够实时分析用户行为的系统，或者如何实现一个秒级延迟的日志监控平台。我相信，如果这本书能做到这些，它一定能成为我学习 Spark Streaming 的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数据分析师，虽然我主要的工作是进行离线数据分析，但我也渐渐意识到实时数据分析的重要性。在某些业务场景下，比如即时性的用户行为分析、异常检测等，批处理的延迟已经无法满足需求。因此，我开始学习 Spark Streaming。然而，接触到 Spark Streaming 的时候，我发现很多概念和操作与传统的批处理有很大的不同，需要重新建立起对数据流处理的认知。《正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通》这个书名，恰好符合我想要“入门”的需求。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释 Spark Streaming 的核心概念，比如流式处理和微批处理的区别，以及 DStream 和 RDD 的关系。我特别希望书中能提供一些贴近实际业务的案例，例如如何利用 Spark Streaming 构建一个实时用户活跃度分析系统，或者如何实现一个实时热点话题检测系统。这些实际的案例能够帮助我更好地理解如何在真实世界中应用 Spark Streaming，并解决具体的业务问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，工作中有时候会接触到一些需要实时处理海量数据的场景，比如日志分析、实时推荐、风控预警等。之前我们尝试过一些基于批处理的方案，但随着数据量的爆炸式增长和业务对时效性要求的提高，批处理的延迟已经无法满足需求，迫切需要引入实时流处理技术。Spark Streaming 自然就成为了我们的首选技术之一。然而，对于 Spark Streaming 的深入理解，我们一直感觉欠缺一些系统性的指导。很多时候，我们只能通过查阅官方文档和社区博客来解决遇到的问题，效率并不高。这本书的名字《正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通》恰好击中了我们的痛点。我期望这本书能不仅仅停留在概念的介绍，而是能够深入到 Spark Streaming 的源码层面，帮助我们理解其内部是如何工作的，例如其任务调度机制、数据分区的策略、以及背后的容错机制是如何实现的。同时，我也希望能看到一些关于如何优化 Spark Streaming 性能的技巧，以及在实际生产环境中部署和监控 Spark Streaming 应用的最佳实践。如果书中能包含一些关于与其他大数据组件（如 Kafka, HDFS, Cassandra 等）集成和协同工作的案例，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对新技术充满好奇的开发者，我一直对实时数据处理领域抱有浓厚的兴趣。近年来，随着物联网、移动互联网的飞速发展，实时数据的重要性日益凸显，而 Spark Streaming 作为 Apache Spark 生态系统中处理实时数据的重要组件，自然引起了我的关注。《正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通》这个书名非常直观地表明了其内容定位，让我对它抱有很高的期待。我希望这本书能够从零开始，为我这个初学者构建起一个扎实的基础。我想了解 Spark Streaming 的基本工作原理，比如它如何将实时数据流切分成小批次进行处理，以及各种转换操作（如 map, filter, flatMap）是如何在这些批次上应用的。此外，我也希望书中能够详细讲解一些核心概念，例如 DStream（Discretized Stream）的本质，以及窗口操作（sliding window and tumbling window）的具体应用场景和实现方式。如果书中能提供一些关于如何处理数据倾斜、如何保证Exactly-once语义的讨论，那么对于提升我的实战能力将会有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够让我从“懂”到“精通”Spark Streaming 的书籍，而《正版书籍 spark streaming 实时流处理入门与精通》这个书名，无疑给我带来了巨大的希望。我曾经在工作中尝试过使用 Spark Streaming 来构建一些实时分析系统，但总感觉有些地方理解得不够深入，导致在处理复杂场景时力不从心。比如，在状态管理方面，我对于如何有效地维护和更新状态信息，以及如何在发生故障时进行准确的恢复，一直存在困惑。我非常期待这本书能够提供清晰的指导，深入剖析 Spark Streaming 的状态管理机制，并给出一些可行的解决方案。同时，我也想了解 Spark Streaming 在容错方面的设计理念，例如它如何利用 RDD 的 lineage 来实现容错，以及在实际应用中如何配置和管理checkpoint。如果书中能包含一些关于如何进行性能调优的深度分析，例如如何选择合适的 batch interval，如何优化 shuffle 操作，以及如何利用 Spark UI 来定位性能瓶颈，那么这本书的价值将得到极大的提升。