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大数据系统构建

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Nathan Marz
机械工业出版社
马延辉
2017-1
282
79.00
平装
9787111552949

图书标签: 大数据  架构  计算机  数据平台  lambda-architecture  技术  数据分析  互联网   


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发表于2024-11-25

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图书描述

随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起,传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式,大数据系统应运而生,它使用多台机器并行工作,能够对海量数据进行存储、处理、分析,进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息,做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。

本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。本书共18章,除了介绍基本概念,其他章节采用“理论+示例”的方式来阐释相关概念,并使用现实世界中的工具加以论证。其中,第1章介绍了数据系统的原理,给出了Lambda架构的概述,并概述了构建任何数据系统的广义方法。第2~9章集中阐述Lambda架构的批处理层。第10章和第11章集中阐述服务层,让读者了解只批量写入的特定数据库——这些数据库比传统数据库更简单,它们具有出色的性能,并具备可操作性、稳健性等特点。第12~17章集中阐述速度层,让读者更明确地了解NoSQL数据库、流处理和管理增量计算的复杂性。 第18章通过综合回顾Lambda架构的相关知识,帮助读者了解增量批处理、基本Lambda架构的变种,以及如何充分利用资源。

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著者简介

作者简介

Nathan Marz Cascalog和Storm的创始人。在2011年Twitter收购社交媒体数据分析公司BackType前,他是BackType首席工程师。在Twitter,他建立了流计算团队,提供和开发共享基础设施,为整个公司的关键实时应用提供支持。他目前是Stealth startup的创始人。

James Warren Storm8的分析架构师,精通大数据处理、机器学习和科学计算。

译者简介

马延辉,资深Hadoop技术专家,对Hadoop生态系统相关技术有着深刻的理解,在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的经验。曾就职于阿里、Answers.com、暴风等互联网公司,从事Hadoop相关的研发和运维工作,对大数据技术的企业级落地、研发、运维和管理有着深刻的理解和丰富的实战经验。开源HBase监控工具Ella作者。现在致力于大数据技术在传统行业的落地和大数据技术的普及和推广。

向磊,前暴风影音数据平台架构师,目前在某垂直电商平台担任技术总监,惠普中国Hadoop相关课程讲师。开源项目EasyHadoop、phpHiveAdmin作者,对Hadoop及其周边生态系统的底层运维及开发、集群自动化运维、网络架构设计、集群安全、性能优化、嵌入式编程方面有较深入了解。

魏东琦,博士,长期从事软件研发工作,现就职于中国地质调查局西安地质调查中心,参加、承担过多项科研项目。现致力于地质行业与大数据技术融合的相关研究工作。


图书目录


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用户评价

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过于技术细节,看的找不到主方向了。 最近几年,大数据已经慢慢降温,大家都已经默认了有大数据这种事实。然而在实际的企业中,能够存储并应用大数据的企业还是寥寥无几,可见技术的最新潮流都是脱离实际应用的。然而在未来的时间里,随着云的概念落地,大数据可成为手到擒来的服务,而并非是从0构建。

评分

想用到项目中不容易啊

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Everything is called Lambda, but what is Lambda?

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系统设计应该考虑到人会犯错,得在人犯错的时候,有个弥补至少兜底的措施。

评分

lamda架构也面临升级。本文案例详尽。

读后感

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本书由大数据专家撰写。 我知道这点,因为我从事[数据销毁]相关的工作十年了。 现在我读了这本书,我发现我的所有问题都在本书中得到解决。 事实上,所讨论的每个问题都出现在我的管道中,好像作者在我的项目中与我一起工作。另一本对我来说非常有用的功能是它是第一本我可以找...

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很早就听说了大名鼎鼎的Lambda Architecture,但是一直不明白具体的含义。就算读了wikipedia ( https://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_architecture ),依然只明其表而不懂其里。好在有这本《Big Data - Principles and Best Practices of Scalable Runtime Data Systems》给予...  

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前几天看到一个行业相关的云平台技术方案的架构图,粗略看了一下,觉得其应该是基于经典的大数据方案构建的,所以决定静下心来,在2019年这个大数据已经渐凉的时间点上,对大数据架构进行一下考古,自己补习一下。找来找去,目前谈大数据架构的书籍只有这本还算不错,其他的书...  

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