正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美Sumit Gupta蘇密特·古普塔，韓燕波 著

圖書標籤:

• Spark Streaming
• 實時流處理
• 大數據
• 數據分析
• Spark
• 流式計算
• 入門
• 精通
• 技術
• 編程

店鋪： 金淵清亞圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310492

商品編碼：27907624314

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	spark streaming 實時流處理入門與精通
作者	(美)Sumit Gupta(蘇密特·古普塔),韓燕波
定價	39.00元
齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121310492
齣版日期	2017-04-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝-膠訂
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書主要對Spark和Spark的安裝、配置、主要架構和組件進行介紹，並介紹如何利用SparkStreaming進行實時數據的處理，討論利用Spark Streaming的多種API和操作進行近實時的分布式日誌流的處理。本書要求讀者對Scala有很好的認識和理解，以便能夠利用核心組件和應用進行高效編程。

作者簡介

Sumit Gupta從事設計、管理並提供各種業務領域（如酒店業務，醫療保健，風險管理，保險業務等）的企業解決方案將近9年以上，是業內經驗豐富的專傢、技術創新者和傳播者。他熱愛技術，在軟件行業擁有14年的實踐經驗。在過去4～5年中一直使用大數據和雲計算技術來解決復雜的業務問題。 現任北方工業大學教授、北方工業大學雲計算研究中心主任。現兼任中國計算機學會服務計算專業委員會副主任、中國電子學會雲計算專傢委員會委員、計算機學報編委。曾就職於德國國傢計算機研究中心、德國弗郎霍夫軟件技術研究所和美國大規模分布係統實驗室等機構。2000年被聘為中科院計算技術研究所研究員，入選中科院海外傑齣人纔計劃（中科院百人計劃，2001期）。曾任中科院研究生院教授、博士生導師、中科院計算技術研究所網格與服務計算研究中心主任、軟件集成與服務計算研究分中心主任、中德軟件集成技術聯閤實驗室主任。在數據庫、工作流、分布對象中間件、移動計算、網格計算等多個領域主持完成瞭863重點項目、國傢基金重點項目、973子項等30項研究課題，發錶論文140餘篇，齣版專著4部。申報或閤作申報發明和軟件登記50項，其中已嚮工業界轉化5項。是目前國內關於雲計算方麵研究的*科學傢。

目錄

目錄 第1章Spark和Spark Streaming的安裝與配置1 安裝Spark2 硬件需求2 軟件需求4 安裝Spark擴展——Spark Streaming7 配置和運行Spark集群8 你的個Spark程序11 用Scala編碼Spark作業12 用Java開發Spark作業15 管理員/開發者工具18 集群管理 18 提交Spark作業19 故障定位 20 配置端口號 20 類路徑問題——類沒有發現 20 其他常見異常20 總結21 第2章Spark和Spark Streaming的體係結構與組件23 批處理和實時數據處理的比較24 批處理24 實時數據處理26 Spark的體係結構28 Spark對比Hadoop28 Spark的層次化結構29 Spark Streaming的體係結構31 Spark Streaming是什麼32 Spark Streaming的上層體係結構32 你的個Spark Streaming程序34 用Scala編碼Spark Streaming作業34 用Java編碼Spark Streaming作業37 客戶端程序39 打包和部署一個Spark Streaming作業41 總結43 第3章實時處理分布式日誌文件45 Spark的封裝結構和客戶端API46 Spark內核48 Spark庫及擴展54 彈性分布式數據集及離散流58 彈性分布式數據集59 離散流63 從分布的、多樣的數據源中加載數據65 Flume 框架67 Flume的安裝和配置69 配置Spark以接收Flume事件73 封裝和部署Spark Streaming作業77 分布式日誌文件處理的總體架構77 總結78 第4章在流數據中應用Transformation79 理解並應用Transformation功能80 模擬日誌流80 功能操作82 轉換操作89 窗口操作91 性能調優94 分塊和並行化94 序列化94 Spark內存調優95 總結97 第5章日誌分析數據的持久化99 Spark Streaming的輸齣操作100 集成Cassandra110 安裝和配置Apache Cassandra110 配置Spark112 通過編寫Spark作業將流式網頁日誌存入Cassandra113 總結120 第6章與Spark高級庫集成121 實時查詢流數據122 瞭解Spark SQL122 集成Spark SQL與流數據129 圖的分析——Spark GraphX135 GraphX API介紹137 集成Spark Streaming140 總結147 第7章産品部署149 Spark部署模式150 部署在Apache Mesos上151 部署在Hadoop或者YARN上156 高可用性和容錯性160 單機模式下的高可用性160 Mesos或者YARN下的高可用性162 容錯性162 Streaming 作業的監聽166 應用程序UI界麵/作業UI界麵166 與其他監控工具的集成169 總結170

編輯推薦

文摘

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序言

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《分布式實時數據處理：原理、實踐與生態》 內容概述 本書旨在為讀者提供一套全麵深入的分布式實時數據處理理論框架和實操指南。我們將從基礎概念齣發，層層遞進，覆蓋實時流處理的各個關鍵環節，包括數據采集、傳輸、處理、存儲以及可視化，並著重探討在大規模、高並發場景下的挑戰與解決方案。本書不僅僅關注單一技術棧，更緻力於展現一個完整的分布式實時數據處理生態係統，幫助讀者理解不同組件之間的協同工作方式，並根據實際需求選擇和組閤最閤適的技術。 第一部分：實時數據處理的基石 第一章：實時數據處理導論 什麼是實時數據處理？ 深入剖析實時數據處理的定義、核心特點（低延遲、高吞吐、持續性）以及其與批處理的根本區彆。 實時數據處理的應用場景：詳細列舉並分析在金融風控、電商推薦、物聯網監控、網絡安全、實時分析與決策等領域的實際應用案例，強調實時性帶來的價值。 實時數據處理的挑戰：探討數據傾斜、故障容錯、狀態管理、一緻性保證、吞吐量與延遲的權衡等普遍存在的難題。 實時數據處理的演進：簡要迴顧從早期的消息隊列到流處理框架的發展曆程，為後續內容鋪墊。 第二章：分布式係統基礎 分布式係統概述：介紹分布式係統的基本概念、優勢（可擴展性、可用性、容錯性）和挑戰（一緻性、分區容錯、復雜性）。 CAP定理與BASE理論：深入解讀CAP定理（一緻性、可用性、分區容錯性）以及BASE理論（Basically Available, Soft state, Eventually consistent），理解它們在分布式係統設計中的指導意義，尤其是對實時數據處理一緻性模型的選擇。 消息隊列（Message Queue）原理：詳細講解消息隊列的核心作用，如解耦、異步通信、削峰填榖。分析常見的消息隊列模型（點對點、發布/訂閱），以及它們在實時數據流中的關鍵角色。 分布式協調服務：介紹ZooKeeper、etcd等分布式協調服務的原理和應用，理解它們在集群管理、元數據存儲、領導者選舉等方麵的作用。 分布式共識算法：簡要介紹Paxos、Raft等共識算法，為理解分布式係統的強一緻性提供理論基礎。 第三章：數據采集與傳輸 數據采集器（Data Collector）：介紹多種數據采集方式，包括日誌采集（Filebeat, Fluentd）、數據庫變更數據捕獲（CDC）工具（Debezium）、網絡流量捕獲、API接口等。 消息中間件（Message Middleware）： Apache Kafka：深入剖析Kafka的架構（Broker, Topic, Partition, Producer, Consumer, Consumer Group）、核心設計思想（高吞吐量、持久化、可擴展性）、數據模型、副本機製、Leader選舉、Offset管理。重點講解Kafka作為實時數據管道的核心作用。 RabbitMQ：介紹RabbitMQ的AMQP協議、交換機（Exchange）類型（Direct, Fanout, Topic, Headers）、隊列（Queue）、綁定（Binding）等概念。分析RabbitMQ在復雜路由和消息傳遞場景下的優勢。 Pulsar：講解Pulsar的統一存儲（BookKeeper）和消息隊列（Brokers）分離架構，以及其多租戶、分層存儲、消息持久化與流式處理的結閤。 數據傳輸協議：探討HTTP、TCP、UDP等基礎傳輸協議，以及Protobuf、Avro、JSON等序列化/反序列化協議在數據傳輸效率和兼容性方麵的影響。 第二部分：分布式流處理引擎 第四章：流處理模型與概念 流處理的基本模型：介紹事件驅動、微批處理、窗口（固定窗口、滑動窗口、會話窗口）、水印（Watermark）、遲到數據（Late Data）處理等核心概念。 無狀態流處理：講解如何處理不依賴於曆史數據的簡單轉換，如過濾、映射。 有狀態流處理：深入探討流處理中的狀態管理，包括狀態的存儲、更新、容錯。介紹不同的狀態管理策略（如本地狀態、分布式狀態）。 事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time）：詳細解釋兩者的區彆，以及在分布式流處理中如何處理時間不一緻和亂序事件。 容錯機製：講解流處理引擎的容錯策略，如至少一次（At-least-once）、最多一次（At-most-once）和精確一次（Exactly-once）處理語義的實現方式和權衡。 第五章：Apache Flink 深入解析 Flink 架構：詳細介紹Flink的Master/Worker架構（JobManager/TaskManager）、Client、JobGraph、ExecutionGraph、OperatorState、Checkpointing、Savepointing。 Flink API： DataStream API：講解核心算子（map, filter, keyBy, window, process），窗口操作（tumbling, sliding, session），以及事件時間與水印的處理。 Table API & SQL：介紹Flink的聲明式API，如何利用SQL進行流式數據分析，以及與DataStream API的集成。 狀態管理與容錯：深入解析Flink的分布式快照（Checkpointing）機製，以及其實現精確一次語義的關鍵。介紹Savepoint的用途。 連接器（Connectors）：講解Flink與Kafka、Kinesis、HDFS、數據庫等外部係統的集成方式。 Flink 生産環境部署與調優：探討集群部署模式（Standalone, YARN, Kubernetes）、資源管理、性能監控、任務優化、內存管理、GC調優等實踐經驗。 第六章：Apache Spark Streaming (DStream) 深度迴顧與概念解析（注意：此處為迴顧與概念解析，非新增技術） DStream（Discretized Stream）模型：講解DStream如何將實時數據流抽象為一係列RDD（Resilient Distributed Datasets），理解微批處理的思想。 Spark Streaming 架構：介紹Spark Streaming的Receiver、Driver、Executor等組件，以及它們如何協調工作。 Transformations 與 Actions：分析DStream支持的各種轉換操作（如map, filter, reduceByKey）和行動操作（如saveAsTextFiles）。 Spark Streaming 的容錯與狀態管理：迴顧Spark Streaming的checkpointing機製，以及其在故障恢復中的作用。 Spark Streaming 與 Spark Core 的集成：理解Spark Streaming如何利用Spark Core的強大計算能力。 DStream 的局限性與演進：簡要分析DStream在低延遲處理、事件時間處理、狀態管理等方麵的局限性，並引齣Structured Streaming。 第七章：Apache Spark Structured Streaming 詳解 Structured Streaming 模型：介紹Structured Streaming將數據流視為不斷追加的錶（Unbounded Table）的抽象，以及基於DataFrame/Dataset的API。 Structured Streaming 架構：對比Structured Streaming與DStream的架構差異，重點講解其如何整閤Spark SQL引擎。 無界錶與有界錶（Unbounded vs. Bounded Tables）：理解Structured Streaming如何統一處理流數據和批數據。 事件時間、水印與遲到數據：深入講解Structured Streaming如何處理事件時間、水印以及遲到數據，實現更精確的結果。 狀態管理與容錯：解析Structured Streaming的狀態管理機製，以及其如何支持精確一次語義。 連接器（Connectors）：介紹Structured Streaming與Kafka、Kinesis、Parquet、JDBC等數據源和數據匯的集成。 Structured Streaming 生産實踐：講解部署、調優、監控以及常見問題的解決策略。 第三部分：生態係統與高級主題 第八章：實時數據存儲與查詢 內存數據庫（In-Memory Databases）：介紹Redis、Memcached等，分析它們在緩存、會話存儲、計數統計等方麵的應用。 時序數據庫（Time Series Databases）：講解InfluxDB、Prometheus等，適用於存儲和查詢時序數據的特點。 NoSQL數據庫： 鍵值存儲：介紹Cassandra、HBase等，適用於高吞吐量、低延遲的寫入。 文檔數據庫：介紹MongoDB等，適用於靈活的數據模型。 列式存儲：介紹HDFS（作為數據湖）、Parquet、ORC等，適用於大數據分析場景。 流式查詢（Streaming SQL）：介紹如何利用SQL對實時數據進行查詢和分析，如Presto/Trino、Apache Hive Streaming。 第九章：實時數據可視化與監控 可視化工具：介紹Grafana、Kibana、Superset等，如何連接實時數據源進行儀錶盤（Dashboard）構建。 實時監控：講解如何監控流處理作業的性能、資源使用情況、延遲、吞吐量等關鍵指標。 告警係統：介紹如何設置告警規則，及時發現並處理潛在問題。 第十章：流處理的進階挑戰與未來趨勢 流批一體（Stream-Batch Unification）：深入探討流批一體的理念，以及如何利用統一的API和引擎處理不同類型的數據。 復雜事件處理（Complex Event Processing, CEP）：介紹CEP的概念，如何檢測和響應一係列復雜事件模式。 機器學習與實時流處理：講解如何在流式數據上進行模型訓練、在綫推理（Online Inference）和模型更新。 邊緣計算與實時處理：探討在邊緣設備上進行實時數據預處理和分析的挑戰與機遇。 下一代流處理技術：展望未來流處理技術的發展方嚮，如更強的實時性、更高的抽象層次、更優的資源利用率等。 附錄 常用工具與框架速查錶 術語解釋 參考資源 本書結構清晰，語言嚴謹，理論與實踐相結閤。通過對分布式係統基礎、核心流處理引擎原理的深入剖析，以及對豐富應用場景的案例分析，讀者將能夠係統地掌握分布式實時數據處理的核心知識，並具備設計、開發和運維大規模實時數據處理係統的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通》我早就聽說瞭，一直想找一本能夠係統學習 Spark Streaming 的書。市麵上關於大數據處理的書籍不少，但能深入淺齣講解實時流處理的，還真不多見。我之前嘗試過一些在綫教程和零散的文檔，感覺碎片化太嚴重，難以形成完整的知識體係。這本書的名字就非常有吸引力，"入門與精通"意味著它能夠覆蓋從基礎概念到高級應用的整個過程，這正是我所需要的。我希望這本書能像一個循序漸進的嚮導，帶我一步步理解 Spark Streaming 的核心原理，包括其架構、窗口操作、狀態管理、容錯機製等等。更重要的是，我希望它能提供豐富的實戰案例，讓我能夠將理論知識轉化為實際操作，解決工作中遇到的實時數據處理難題。比如，如何構建一個能夠實時分析用戶行為的係統，或者如何實現一個秒級延遲的日誌監控平颱。我相信，如果這本書能做到這些，它一定能成為我學習 Spark Streaming 的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，工作中有時候會接觸到一些需要實時處理海量數據的場景，比如日誌分析、實時推薦、風控預警等。之前我們嘗試過一些基於批處理的方案，但隨著數據量的爆炸式增長和業務對時效性要求的提高，批處理的延遲已經無法滿足需求，迫切需要引入實時流處理技術。Spark Streaming 自然就成為瞭我們的首選技術之一。然而，對於 Spark Streaming 的深入理解，我們一直感覺欠缺一些係統性的指導。很多時候，我們隻能通過查閱官方文檔和社區博客來解決遇到的問題，效率並不高。這本書的名字《正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通》恰好擊中瞭我們的痛點。我期望這本書能不僅僅停留在概念的介紹，而是能夠深入到 Spark Streaming 的源碼層麵，幫助我們理解其內部是如何工作的，例如其任務調度機製、數據分區的策略、以及背後的容錯機製是如何實現的。同時，我也希望能看到一些關於如何優化 Spark Streaming 性能的技巧，以及在實際生産環境中部署和監控 Spark Streaming 應用的最佳實踐。如果書中能包含一些關於與其他大數據組件（如 Kafka, HDFS, Cassandra 等）集成和協同工作的案例，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新技術充滿好奇的開發者，我一直對實時數據處理領域抱有濃厚的興趣。近年來，隨著物聯網、移動互聯網的飛速發展，實時數據的重要性日益凸顯，而 Spark Streaming 作為 Apache Spark 生態係統中處理實時數據的重要組件，自然引起瞭我的關注。《正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通》這個書名非常直觀地錶明瞭其內容定位，讓我對它抱有很高的期待。我希望這本書能夠從零開始，為我這個初學者構建起一個紮實的基礎。我想瞭解 Spark Streaming 的基本工作原理，比如它如何將實時數據流切分成小批次進行處理，以及各種轉換操作（如 map, filter, flatMap）是如何在這些批次上應用的。此外，我也希望書中能夠詳細講解一些核心概念，例如 DStream（Discretized Stream）的本質，以及窗口操作（sliding window and tumbling window）的具體應用場景和實現方式。如果書中能提供一些關於如何處理數據傾斜、如何保證Exactly-once語義的討論，那麼對於提升我的實戰能力將會有巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠讓我從“懂”到“精通”Spark Streaming 的書籍，而《正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通》這個書名，無疑給我帶來瞭巨大的希望。我曾經在工作中嘗試過使用 Spark Streaming 來構建一些實時分析係統，但總感覺有些地方理解得不夠深入，導緻在處理復雜場景時力不從心。比如，在狀態管理方麵，我對於如何有效地維護和更新狀態信息，以及如何在發生故障時進行準確的恢復，一直存在睏惑。我非常期待這本書能夠提供清晰的指導，深入剖析 Spark Streaming 的狀態管理機製，並給齣一些可行的解決方案。同時，我也想瞭解 Spark Streaming 在容錯方麵的設計理念，例如它如何利用 RDD 的 lineage 來實現容錯，以及在實際應用中如何配置和管理checkpoint。如果書中能包含一些關於如何進行性能調優的深度分析，例如如何選擇閤適的 batch interval，如何優化 shuffle 操作，以及如何利用 Spark UI 來定位性能瓶頸，那麼這本書的價值將得到極大的提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一名數據分析師，雖然我主要的工作是進行離綫數據分析，但我也漸漸意識到實時數據分析的重要性。在某些業務場景下，比如即時性的用戶行為分析、異常檢測等，批處理的延遲已經無法滿足需求。因此，我開始學習 Spark Streaming。然而，接觸到 Spark Streaming 的時候，我發現很多概念和操作與傳統的批處理有很大的不同，需要重新建立起對數據流處理的認知。《正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通》這個書名，恰好符閤我想要“入門”的需求。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，解釋 Spark Streaming 的核心概念，比如流式處理和微批處理的區彆，以及 DStream 和 RDD 的關係。我特彆希望書中能提供一些貼近實際業務的案例，例如如何利用 Spark Streaming 構建一個實時用戶活躍度分析係統，或者如何實現一個實時熱點話題檢測係統。這些實際的案例能夠幫助我更好地理解如何在真實世界中應用 Spark Streaming，並解決具體的業務問題。