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  • 大数据日知录:架构与算法 大数据领域专家力作,专注大数据架构和算法,全面梳理大数据相关技术  电子工业出版社 电子工业出版社 9787121241536 正版旧书
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大数据日知录:架构与算法 大数据领域专家力作,专注大数据架构和算法,全面梳理大数据相关技术  电子工业出版社 电子工业出版社 9787121241536 正版旧书

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￥ 15.31 八五品

仅1件

江西南昌
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作者电子工业出版社

出版社电子工业出版社

ISBN9787121241536

出版时间2014-09

装帧线装

页数404页

货号3421500

上书时间2024-04-25

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品相描述：八五品
商品描述
温馨提示：亲！旧书库存变动比较快，有时难免会有断货的情况，为保证您的利益，拍前请务必联系卖家咨询库存情况！谢谢！
书名：大数据日知录:架构与算法 大数据领域专家力作,专注大数据架构和算法,全面梳理大数据相关技术 
编号：3421500
ISBN：9787121241536[十位:]
作者：电子工业出版社
出版社：电子工业出版社
出版日期：2014年09月
页数：404
定价：69.00 元
参考重量：0.720Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
第0章 当谈论大数据时我们在谈什么 1
0.1 大数据是什么 2
0.2 大数据之翼:技术范型转换 4
0.3 大数据商业炼金术 6
0.4 “大数据”在路上 7
第1章 数据分片与路由 9
1.1 抽象模型 10
1.2 哈希分片(Hash Partition) 11
1.2.1 Round Robin 11
1.2.2 虚拟桶(Virtual Buckets) 12
1.2.3 一致性哈希(Consistent Hashing) 13
1.3 范围分片(Range Partition) 18
参考文献 19
第2章 数据复制与一致性 20
2.1 基本原则与设计理念 21
2.1.1 原教旨CAP主义 21
2.1.2 CAP重装上阵(CAP Reloaded) 23
2.1.3 ACID原则 24
2.1.4 BASE原则 24
2.1.5 CAP/ACID/BASE三者的关系 25
2.1.6 幂等性(Idempotent) 26
2.2 一致性模型分类 26
2.2.1 强一致性 27
2.2.2 *终一致性 28
2.2.3 因果一致性 28
2.2.4 “读你所写”一致性 29
2.2.5 会话一致性 29
2.2.6 单调读一致性 30
2.2.7 单调写一致性 30
2.3 副本更新策略 30
2.3.1 同时更新 30
2.3.2 主从式更新 31
2.3.3 任意节点更新 32
2.4 一致性协议 32
2.4.1 两阶段提交协议(Two-Phrase Commit,2PC) 33
2.4.2 向量时钟(Vector Clock) 38
2.4.3 RWN协议 40
2.4.4 Paxos协议 42
2.4.5 Raft协议 45
参考文献 49
第3章 大数据常用的算法与数据结构 51
3.1 布隆过滤器(Bloom Filter) 51
3.1.1 基本原理 52
3.1.2 误判率及相关计算 52
3.1.3 改进:计数Bloom Filter 53
3.1.4 应用 54
3.2 SkipList 55
3.3 LSM树 58
3.4 Merkle哈希树(Merkle Hash Tree) 62
3.4.1 Merkle树基本原理 62
3.4.2 Dynamo中的应用 63
3.4.3 比特币中的应用 63
3.5 Snappy与LZSS算法 65
3.5.1 LZSS算法 65
3.5.2 Snappy 67
3.6 Cuckoo 哈希(Cuckoo Hashing) 67
3.6.1 基本原理 68
3.6.2 应用:SILT存储系统 68
参考文献 70
第4章 集群资源管理与调度 71
4.1 资源管理抽象模型 72
4.1.1 概念模型 72
4.1.2 通用架构 73
4.2 调度系统设计的基本问题 74
4.2.1 资源异质性与工作负载异质性 74
4.2.2 数据局部性(Data Locality) 75
4.2.3 抢占式VS.非抢占式调度 75
4.2.4 资源分配粒度(Allocation Granularity) 76
4.2.5 饿死(Starvation)与死锁(Dead Lock)问题 76
4.2.6 资源隔离方法 77
4.3 资源管理与调度系统范型 77
4.3.1 集中式调度器(Monolithic Scheduler) 78
4.3.2 两级调度器(Two-Level Scheduler) 79
4.3.3 状态共享调度器(Shared-State Scheduler) 79
4.4 资源调度策略 81
4.4.1 FIFO调度策略 81
4.4.2 公平调度器(Fair Scheduler) 81
4.4.3 能力调度器(Capacity Scheduler) 82
4.4.4 延迟调度策略(Delay Scheduling) 82
4.4.5 主资源公平调度策略(Dominant Resource Fair Scheduling) 82
4.5 Mesos 84
4.6 YARN 87
参考文献 90
第5章 分布式协调系统 91
5.1 Chubby锁服务 92
5.1.1 系统架构 93
5.1.2 数据模型 94
5.1.3 会话与KeepAlive机制 95
5.1.4 客户端缓存 95
5.2 ZooKeeper 96
5.2.1 体系结构 96
5.2.2 数据模型(Data Model) 97
5.2.3 API 98
5.2.4 ZooKeeper的典型应用场景 98
5.2.5 ZooKeeper的实际应用 103
参考文献 104
第6章 分布式通信 106
6.1 序列化与远程过程调用框架 107
6.1.1 Protocol Buffer与Thrift 108
6.1.2 Avro 109
6.2 消息队列 110
6.2.1 常见的消息队列系统 110
6.2.2 Kafka 111
6.3 应用层多播通信(Application-Level Multi-Broadcast) 114
6.3.1 概述 114
6.3.2 Gossip协议 115
参考文献 118
第7章 数据通道 120
7.1 Log数据收集 120
7.1.1 Chukwa 121
7.1.2 Scribe 122
7.2 数据总线 123
7.2.1 Databus 125
7.2.2 Wormhole 127
7.3 数据导入/导出 128
参考文献 129
第8章 分布式文件系统 131
8.1 Google文件系统(GFS) 132
8.1.1 GFS设计原则 132
8.1.2 GFS整体架构 133
8.1.3 GFS主控服务器 134
8.1.4 系统交互行为 136
8.1.5 Colossus 137
8.2 HDFS 138
8.2.1 HDFS整体架构 139
8.2.2 HA方案 140
8.2.3 NameNode 联盟 143
8.3 HayStack存储系统 145
8.3.1 HayStack整体架构 146
8.3.2 目录服务 147
8.3.3 HayStack缓存 148
8.3.4 HayStack存储系统的实现 148
8.4 文件存储布局 150
8.4.1 行式存储 151
8.4.2 列式存储 151
8.4.3 混合式存储 156
8.5 纠删码(Erasure Code) 158
8.5.1 Reed-Solomon算法 159
8.5.2 LRC编码 164
8.5.3 HDFS-RAID架构 166
参考文献 166
第9章 内存KV数据库 168
9.1 RAMCloud 169
9.1.1 RAMCloud整体架构 169
9.1.2 数据副本管理与数据恢复 170
9.2 Redis 172
9.3 MemBase 173
参考文献 175
第10章 列式数据库 176
10.1 BigTable 177
10.1.1 BigTable的数据模型 177
10.1.2 BigTable的整体结构 178
10.1.3 BigTable的管理数据 179
10.1.4 主控服务器(Master Server) 181
10.1.5 子表服务器(Tablet Server) 182
10.2 PNUTS存储系统 186
10.2.1 PNUTS的整体架构 186
10.2.2 存储单元 187
10.2.3 子表控制器与数据路由器 187
10.2.4 雅虎消息代理 188
10.2.5 数据一致性 189
10.3 Megastore 190
10.3.1 实体群组切分 191
10.3.2 数据模型 192
10.3.3 数据读/写与备份 193
10.4 Spanner 194
10.4.1 SpanServer软件栈 195
10.4.2 数据模型 196
10.4.3 TrueTime 196
参考文献 197
第11章 大规模批处理系统 199
11.1 MapReduce计算模型与架构 200
11.1.1 计算模型 201
11.1.2 系统架构 203
11.1.3 MapReduce计算的特点及不足 206
11.2 MapReduce计算模式 206
11.2.1 求和模式(Summarization Pattern) 207
11.2.2 过滤模式(Filtering Pattern) 208
11.2.3 组织数据模式(Data Organization Pattern) 210
11.2.4 Join模式(Join Pattern) 212
11.3 DAG计算模型 214
11.3.1 DAG计算系统的三层结构 214
11.3.2 Dryad 215
11.3.3 FlumeJava和Tez 217
参考文献 218
第12章 流式计算 219
12.1 流式计算系统架构 222
12.1.1 主从架构 222
12.1.2 P2P架构 223
12.1.3 Samza架构 224
12.2 DAG拓扑结构 224
12.2.1 计算节点 225
12.2.2 数据流 226
12.2.3 拓扑结构 226
12.3 送达保证(Delivery Guarantees) 229
12.3.1 Storm的送达保证机制
  • 大数据日知录:架构与算法 大数据领域专家力作,专注大数据架构和算法,全面梳理大数据相关技术  电子工业出版社 电子工业出版社 9787121241536 正版旧书

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