实时大数据分析

实时大数据分析 PDF 全书完整版

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  • 类型:大数据分析
  • 格式:PDF
  • 热度:785
  • 作者:Sumit
  • 更新:2023-01-24 13:25:08
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实时大数据分析:基于Storm、Spark技术的实时应用电子书封面 读者评价 只是将storm 和spark 简单系统性介绍一遍,实用性不高,理解概括罢了。 一本技术性实用的工具书,但也只能用于扫盲阶段。 同样重要的,就是采集和使用大数据的风险。因为大数据并非采集和使用大数据的公司所产生的,它是由一个庞大的用户或者普通人群所产生的。在数据的采集和使用过程中,对隐私的侵占,对个人信息的保护,如何做到透明,如何保护我们自己,因为如果一点保护都没有,那最后每个人都是受害者。 内容介绍 本书详细阐述了实时大数据分析的实现过程,主要包括大数据技术前景及分析平台;熟悉Storm平台;用Storm处理数据;Trident介绍和Storm性能优化;熟悉Kinesis;熟悉Spark;RDD编程;Spark的SQL查询引擎;Spark Streaming分析流数据以及Lambda架构等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。 目录 第1章 大数据技术前景及分析平台 1 1.1 大数据的概念 1 1.2 大数据的维度范式 2 1.3 大数据生态系统 3 1.4 大数据基础设施 4 1.5 大数据生态系统组件 5 1.5.1 构建业务解决方案 8 1.5.2 数据集处理 8 1.5.3 解决方案实施 8 1.5.4 呈现 9 1.6 分布式批处理 9 1.7 分布式数据库(NoSQL) 13 1.7.1 NoSQL数据库的优势 15 1.7.2 选择NoSQL数据库 16 1.8 实时处理 16 1.8.1 电信或移动通信场景 17 1.8.2 运输和物流 17 1.8.3 互联的车辆 18 1.8.4 金融部门 18 1.9 本章小结 18 第2章 熟悉Storm 19 2.1 Storm概述 19 2.2 Storm的发展 20 2.3 Storm的抽象概念 22 2.3.1 流 22 2.3.2 拓扑 22 2.3.3 Spout 23 2.3.4 Bolt 23 2.3.5 任务 24 2.3.6 工作者 25 2.4 Storm的架构及其组件 25 2.4.1 Zookeeper集群 25 2.4.2 Storm集群 25 2.5 如何以及何时使用Storm 27 2.6 Storm的内部特性 32 2.6.1 Storm的并行性 32 2.6.2 Storm的内部消息处理 34 2.7 本章小结 36 第3章 用Storm处理数据 37 3.1 Storm输入数据源 37 3.2 认识Kafka 38 3.2.1 关于Kafka的更多知识 39 3.2.2 Storm的其他输入数据源 43 3.2.3 Kafka作为输入数据源 46 3.3 数据处理的可靠性 47 3.3.1 锚定的概念和可靠性 49 3.3.2 Storm的acking框架 51 3.4 Storm的简单模式 52 3.4.1 联结 52 3.4.2 批处理 53 3.5 Storm的持久性 53 3.6 本章小结 58 第4章 Trident概述和Storm性能优化 59 4.1 使用Trident 59 4.1.1 事务 60 4.1.2 Trident 拓扑 60 4.1.3 Trident操作 61 4.2 理解LMAX 65 4.2.1 内存和缓存 66 4.2.2 环形缓冲区粉碎器的心脏 69 4.3 Storm的节点间通信 72 4.3.1 ZeroMQ 73 4.3.2 Storm的ZeroMQ配置 74 4.3.3 Netty 74 4.4 理解Storm UI 75 4.4.1 Storm UI登录页面 75 4.4.2 拓

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