具体描述
【编辑推荐】
从多个角度全面讲解Storm实时数据处理技术和最佳实践，为快速掌握并灵活应用Storm提供实用指南；
从实际问题出发，系统介绍Storm的基本应用、多语言特性、完整业务系统实现和产品交付的最佳实践方法；从产品持续交付角度，分析并实践集成、测试和交付的所有步骤。
【内容简介】
在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。Storm是一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。
本书通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。此外，本书旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。
本书适合想学习实时处理技术或者想通过Storm实现实时处理方法的开发者阅读。
本书涵盖搭建基于Storm的开发环境和测试实时系统的许多实用方法与实战用例，以及如何应用交付最佳实践来将系统部署至云端。
通过阅读本书，你将学到如何构建包含统计面板和可视化的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，你将了解如何构建一个用于文字挖掘的完整实时大数据解决方案。你还会了解到如何在Storm集群中利用不同编程语言实现特定的功能，并最终将所有解决方案交付至云端。本书中的每一个步骤都应用了成熟的开发和操作实践，确保你能够可靠地交付产品。
通过阅读本书，你将能够：
搭建你的开发环境并测试Strom集群
处理数据流，包括基于规则的处理流程
构建分布式远程过程调用
交付基于多语言实现的Storm Topology，包括Java、Clojure、Ruby和C++
将Storm与Cassandra、Hadoop集成
使用Cascading实现基于批处理的单词重要度算法
创建并部署预测评分模型和分类模型
掌握持续集成和将Storm部署至云端的方法。
作者简介
Quinton Anderson 软件工程师，专注实时计算系统开发。他在构建防御系统的实时通信系统，以及财务与银行服务中的企业级应用程序方面有丰富的经验。他热衷于开源，是Storm社区的活跃分子，乐于交付各种基于Storm的解决方案。
【译者简介】
卢誉声 资深软件开发工程师，现就职于思科系统（中国）研发中心云产品研发部。他曾参与多个项目协议级别定义、SDK及服务器后端和前端的设计与研发，在下一代实时云计算协作平台的研发过程中积累了丰富的敏捷实践与开发经验。此外，他还从事C/C++开发工作，对Clojure、JavaScript、Lua，以及移动开发平台等也有一定研究。
目录信息
1.1 简介 / 1
1.2 搭建开发环境 / 1
1.3 分布式版本控制 / 3
1.4 创建“Hello World”Topology / 6
1.5 创建Storm集群——配置机器 / 12
1.6 创建Storm集群——配置Storm / 18
1.7 获取基本的点击率统计信息 / 23
1.8 对Bolt进行单元测试 / 31
1.9 实现集成测试 / 34
1.10 将产品部署到集群 / 37
第2章 日志流处理 / 38
2.1 简介 / 38
2.2 创建日志代理 / 38
2.3 创建日志Spout / 40
2.4 基于规则的日志流分析 / 45
2.5 索引与持久化日志数据 / 49
2.6 统计与持久化日志统计信息 / 53
2.7 为日志流集群创建集成测试 / 55
2.8 创建日志分析面板 / 59
第3章 使用Trident计算单词重要度 / 71
3.1 简介 / 71
3.2 使用Twitter过滤器创建URL流 / 71
3.3 从文件中获取整洁的词流 / 76
3.4 计算每个单词的相对重要度 / 81
第4章 分布式远程过程调用 / 85
4.1 简介 / 85
4.2 通过DPRC实现所需处理流程 / 85
4.3 对Trident Topology进行集成测试 / 90
4.4 实现滚动窗口Topology / 95
4.5 在集成测试中模拟时间 / 98
第5章 在不同语言中实现Topology / 100
5.1 简介 / 100
5.2 在Qt中实现多语言协议 / 100
5.3 在Qt中实现SplitSentence Bolt / 105
5.4 在Ruby中实现计数 Bolt / 108
5.5 在Clojure中实现单词计数Topology / 109
第6章 Storm与Hadoop集成 / 113
6.1 简介 / 113
6.2 在Hadoop中实现TF-IDF算法 / 115
6.3 持久化来自Storm的文件 / 121
6.4 集成批处理与实时视图 / 122
第7章 实时机器学习 / 127
7.1 简介 / 127
7.2 实现事务性Topology / 129
7.3 在R中创建随机森林分类模型 / 134
7.4 基于随机森林的事务流业务分类 / 143
7.5 在R中创建关联规则模型 / 149
7.6 创建推荐引擎 / 152
7.7 实时在线机器学习 / 157
第8章 持续交付 / 162
8.1 简介 / 162
8.2 搭建CI服务器 / 162
8.3 搭建系统环境 / 164
8.4 定义交付流水线 / 166
8.5 实现自动化验收测试 / 170
第9章 在AWS上部署Storm / 177
9.1 简介 / 177
9.2 使用Pallet在AWS上部署Storm / 177
9.3 搭建虚拟私有云 / 181
9.4 使用Vagrant在虚拟私有云上部署Storm / 189
· · · · · · (收起)
读后感
随着互联网数据的激增，MapReduce、Hadoop这类数据处理技术的瓶颈越发明显，而Storm实时处理系统却是解决良方。我十分推荐这本书，希望通过阅读此书，能对构建实时计算系统的方法有更进一步的了解。
评分之前在网上学了一点storm的东西，想买本书可以经常看看。 上海去西安的飞机上读的，看了前几章之后，实在无法看下去了 作者不知道从哪里找来的例子，东拼西凑就成了这本书 例子代码网上一抓一大把，作者这本书还卖的那么贵，坑爹坑死了。 还不如自己看文档。 ------
评分随着互联网数据的激增，MapReduce、Hadoop这类数据处理技术的瓶颈越发明显，而Storm实时处理系统却是解决良方。我十分推荐这本书，希望通过阅读此书，能对构建实时计算系统的方法有更进一步的了解。
评分随着互联网数据的激增，MapReduce、Hadoop这类数据处理技术的瓶颈越发明显，而Storm实时处理系统却是解决良方。我十分推荐这本书，希望通过阅读此书，能对构建实时计算系统的方法有更进一步的了解。
评分之前在网上学了一点storm的东西，想买本书可以经常看看。 上海去西安的飞机上读的，看了前几章之后，实在无法看下去了 作者不知道从哪里找来的例子，东拼西凑就成了这本书 例子代码网上一抓一大把，作者这本书还卖的那么贵，坑爹坑死了。 还不如自己看文档。 ------
用户评价
这本书的排版和配图也相当用心，这在技术书籍中是少有的加分项。那些复杂的分布式系统交互图，不再是简单的框线堆砌，而是融入了清晰的流程指示和关键数据流向的标注，即便对于首次接触这类架构图的读者，也能迅速把握其脉络。我特别欣赏作者在引入新概念时，总是先建立一个简化的、理想化的模型，然后逐步引入现实世界中的干扰因素（如网络分区、节点宕机），最后展示如何用成熟的技术来应对这些干扰。这种循序渐进的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。阅读过程中，几乎没有遇到需要反复跳回前文查阅概念的地方，因为作者在首次提出关键术语时，就已经给出了精确且易于理解的定义。总而言之，这是一本兼顾理论深度、工程实践和易读性的典范之作，强烈推荐给所有需要构建或维护高可靠、高性能数据处理流水线的工程师们。
评分这本书给我最大的启发在于其对“数据延迟”这一核心命题的深刻剖析和系统性优化思路。在当前的商业环境中，数据的时效性往往直接决定了业务的价值，而这本书则提供了一套从源头到终端的全景式优化策略。作者不仅仅关注于计算引擎本身的吞吐量，更深入探讨了网络传输、数据序列化格式选择对整体延迟的影响。例如，关于如何选择高效的序列化协议，书中给出的性能对比数据非常详实，直接帮助我重新审视了我们当前系统采用的协议是否真的最优。另外，书中对微批次处理和纯粹流处理之间的模式转换和适用场景进行了深入的比较，提供了大量的决策树和判断依据。我尤其赞赏其对运维监控体系的构建提出了建议，强调了实时数据处理系统不仅仅是代码的实现，更是需要精细化监控和告警的“活物”。阅读完后，我立刻着手优化了我们系统中几个关键节点的延迟瓶颈，效果立竿见影。
评分这本书的叙述方式简直是一股清流，完全不像某些技术书籍那样枯燥乏味，更像是一位经验丰富的老前辈在与你促膝长谈，分享他多年踩过的“坑”和总结出的“宝贵财富”。作者在描述复杂技术点时，总能用极其生动的比喻和清晰的逻辑链条来阐释，让人茅塞顿开。比如，对于事件时间与处理时间的区分以及水位线的设定，书中通过一个模拟的火车晚点场景，将原本抽象的概念具象化了，我读完后几乎立刻就能理解其在流式处理中的核心意义。更值得称赞的是，作者并没有回避技术栈的局限性和权衡取舍，而是坦诚地指出了每种方法的适用范围和潜在风险。这种不偏不倚、力求客观的写作态度，使得全书充满了值得信赖的专业感。我特别欣赏其中关于错误处理和容错机制的部分，它教会了我如何构建一个“健壮”而非仅仅是“能跑起来”的数据管道，这对于任何追求系统稳定性的开发者来说，都是无价之宝。
评分坦白讲，市面上关于大数据处理的书籍汗牛充栋，但真正能深入到“为什么”和“如何做权衡”的却凤毛麟角。这本书的价值就在于它超越了单纯的API调用和框架使用说明，它构建了一个完整的数据思想体系。作者似乎在引导读者思考：在特定的业务约束下，什么样的延迟是可以接受的？在成本和实时性之间，我们该如何划定边界？书中对状态管理复杂性的讨论尤为精彩，它剖析了在分布式环境下维护一致性状态的巨大挑战，并提供了一些基于特定存储和快照机制的解决方案。这使得读者能够理解，为什么有时候为了保证结果的准确性，我们需要在性能上做出一定的让步。这种对工程哲学层面的探讨，让这本书的厚度远超于一本技术手册，更像是一份关于构建复杂信息系统的行动指南。我感觉自己不仅仅学会了如何操作工具，更重要的是理解了驾驭工具背后的底层逻辑和设计原则。
评分最近读完了一本关于数据处理的书，书中关于如何搭建一个稳定、高效的实时数据流架构的论述，给我留下了非常深刻的印象。作者没有停留在理论的层面，而是通过大量的实战案例，手把手地展示了从数据采集、清洗、转换到最终落地的全过程。特别是在处理高并发、大数据量下的数据一致性问题上，书中的解决方案非常具有参考价值。我印象最深的是关于消息队列选型和调优的那一章，作者详细对比了不同中间件的优劣，并结合具体的业务场景给出了最优实践路径，这对于我们团队在技术选型时避免走弯路，起到了至关重要的指导作用。此外，书中对于流式计算框架的性能优化技巧也讲解得相当透彻，比如如何合理设置并行度、如何处理反压等，这些都是日常工作中经常遇到的痛点，现在有了一本可以随时翻阅的“武功秘籍”，感觉信心倍增。这本书的结构安排也非常合理，从基础概念的梳理，到复杂系统的构建，层层递进，使得即便是初学者也能逐步跟上作者的思路，而资深工程师也能从中找到值得借鉴的进阶技巧。
评分在飞机上读的，一本烂书。 作者不知道从哪里找来的例子，东拼西凑就成了这本书 还不如自己看文档。
评分要啥没啥，全靠拼凑。
评分还是看官网文档吧
评分很烂的一本书,里面很多东西不对,或根本没必要
评分这书是骗钱的...
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