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實時數據處理和分析指南

  • 作者：(印度)希爾皮·薩克塞納//沙魯巴·古普塔|責編:吳晉瑜|譯者:吳志國//曾鳳姝
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115524867
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：280
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹實時大數據計算領域的相關技巧和經驗，包括Flink、Spark和Storm等流處理框架技術。全書從搭建開發環境開始，逐步實現流處理，循序漸進地引導讀者學習如何利用Rabbit MQ、Kafka和NiFi以及Storm、Spark、Flink和Beam等組件協同應用來解決實際問題。
    本書內容分為6個部分，分別是「導言——熟悉實時分析」「搭建基礎設施」「Storm實時計算」「使用Spark實現實時計算」「使用Flink實現實時分析」以及「綜合應用」。
    在閱讀本書之前，讀者應具備基本的Java和Scala編程基礎，還應熟悉Maven、Java和Eclipse的安裝和配置流程。
作者介紹
(印度)希爾皮·薩克塞納//沙魯巴·古普塔|責編:吳晉瑜|譯者:吳志國//曾鳳姝
目錄
第一部分  導言——熟悉實時分析
  第1章  實時分析簡介
    1.1  大數據的定義
    1.2  大數據的基礎設施
    1.3  實時分析——神話與現實
    1.4  近實時解決方案——可用的架構
      1.4.1  NRT的Storm解決方案
      1.4.2  NRT的Spark解決方案
    1.5  Lambda架構——分析可能性
    1.6  物聯網——想法與可能性
    1.7  雲——考慮NRT和物聯網
    1.8  小結
  第2章  實時應用的基本組件
    2.1  NRT系統及其構建模塊
      2.1.1  數據採集
      2.1.2  流處理
      2.1.3  分析層—服務終端用戶
    2.2  NRT的高級系統視圖
    2.3  NRT的技術視圖
      2.3.1  事件生產者
      2.3.2  數據收集
      2.3.3  代理
      2.3.4  轉換和處理
      2.3.5  存儲
    2.4  小結
第二部分  搭建基礎設施
  第3章  了解和跟蹤數據流
    3.1  了解數據流
    3.2  為數據提取安裝基礎設施
      3.2.1  Apache Kafka
      3.2.2  Apache NiFi
      3.2.3  Logstash
      3.2.4  Fluentd
      3.2.5  Flume
    3.3  將數據從源填到處理器—期望和注意事項
    3.4  比較與選擇適合用例的最佳實踐
    3.5  小試牛刀
    3.6  小結
  第4章  安裝和配置Storm
    4.1  Storm概述
    4.2  Storm架構和組件
      4.2.1  特徵
      4.2.2  組件
      4.2.3  流分組
    4.3  安裝和配置Storm
      4.3.1  安裝Zookeeper
      4.3.2  配置Apache Storm
    4.4  在Storm上實時處理任務
    4.5  小結
  第5章  配置Apache Spark和Flink

    5.1  安裝並快速運行Spark
      5.1.1  源碼構建
      5.1.2  下載Spark安裝包
      5.1.3  運行示例
    5.2  安裝並快速運行Flink
      5.2.1  使用源碼構建Flink
      5.2.2  下載Flink
      5.2.3  運行示例
    5.3  安裝並快速運行Apache Beam
      5.3.1  Beam模型
      5.3.2  運行示例
      5.3.3  MinimalWordCount示例
    5.4  Apache Beam中的平衡
    5.5  小結
第三部分  Storm實時計算
第四部分  使用Spark實現實時計算
第五部分  使用Flink實現實時分析
第六部分  綜合應用

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