具体描述
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。
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目录信息
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...
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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...
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