Alluxio:大数据统一存储原理与实践
￥ 24 3.0折 ￥ 79 九五品
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北京通州
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作者范斌
出版社电子工业出版社
ISBN9787121367823
出版时间2019-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数220页
字数99999千字
定价79元
上书时间2024-04-14
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:Alluxio:大数据统一存储原理与实践
定价：79.00元
作者:范斌
出版社：电子工业出版社
出版日期：2019-07-01
ISBN：9787121367823
字数：242000
页码：220
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
√ Alluo创始人及实践先驱联合力荐√ 深度解密Alluo核心概念与技术应用√ 基于国内一线互联网企业真实案例技术剖析√ 项目PMC&Maintainer凝聚钻研实力与超前视野
内容提要
目录
章 Alluo 系统快速入门 1 1.1 Alluo 背景概述 1 1.1.1 Alluo 系统功能简介 4 1.1.2 Alluo 项目发展历史 5 1.2 获取/编译 Alluo 软件 6 1.2.1 下载预编译的 Alluo 可执行包 6 1.2.2 编译 Alluo 源代码 6 1.3 Alluo 的搭建部署及程序运行 10 1.3.1 单机模式 10 1.3.2 集群模式 13 1.3.3 高可用集群模式 16 第 2 章 Alluo 系统架构及读写工作机制 22 2.1 Alluo 的构架简介与基本特征 22 2.1.1 提升远程存储读写性能 23 2.1.2 统一持久化数据访问接口 24 2.1.3 数据的快速复用和共享 26 2.2 Alluo 的系统功能组件 27 2.2.1 Alluo Master 组件 27 2.2.2 Alluo Worker 组件 29 2.2.3 Alluo Client 组件 30 2.3 Alluo 读写场景的行为分析 31 2.3.1 Alluo 的读场景数据流 31 2.3.2 Alluo 的写场景数据流 37 第 3 章 Alluo 与底层存储系统的集成 40 3.1 配置 HDFS 作为 Alluo 底层存储 40 3.1.1 准备步骤与基本配置流程 41 3.1.2 高级参数配置 43 3.1.3 使用 HDFS 在本地运行 Alluo 44 3.2 配置 Secure HDFS 作为 Alluo 底层存储 44 3.2.1 准备步骤与基本配置流程 45 3.2.2 使用安全认证模式 HDFS 在本地运行 Alluo 46 3.3 配置 AWS S3 作为 Alluo 底层存储 47 3.3.1 准备步骤与基本配置流程 47 3.3.2 高级参数配置 49 3.3.3 使用 S3 在本地运行 Alluo 51 3.4 配置 Google GCS 作为 Alluo 底层存储 52 3.4.1 准备步骤与基本配置流程 52 3.4.2 高级参数配置 53 3.4.3 使用 GCS 本地运行 Alluo 54 3.5 配置 Azure BLOB Store 作为 Alluo 底层存储系统 55 3.5.1 准备步骤与基本配置流程 55 3.5.2 使用 Azure BLOB Store 本地运行 Alluo 57 第 4 章 Alluo 与上层计算框架的集成 58 4.1 Alluo 的管理员操作命令 58 4.1.1 操作命令列表 59 4.1.2 操作命令示例 59 4.2 Alluo 的用户操作命令 61 4.2.1 操作命令列表 62 4.2.2 操作命令示例 65 4.3 Alluo 与 Hadoop 操作命令行的集成 78 4.3.1 前期准备与配置 78 4.3.2 具体使用示例 79 4.4 Alluo 与 Hadoop MapReduce 的集成 79 4.4.1 前期准备与配置 80 4.4.2 具体使用示例 82 4.5 Alluo 与 Spark 的集成 83 4.5.1 前期准备与配置 83 4.5.2 使用 Alluo 作为输入/输出源 85 4.5.3 Alluo 与 Spark 集成常见问题分析与解决 86 4.6 Alluo 与 Hive 的集成 89 4.6.1 安装并配置 Hive 环境 89 4.6.2 使用 Alluo 存储部分 Hive 表 90 4.6.3 使用 Alluo 作为默认文件系统（存储全部数据） 93 4.6.4 检查 Hive 和 Alluo 的集成情况（支持 Hive 2.x） 95 4.7 Alluo 与 Presto 的集成 96 4.7.1 前期准备 96 4.7.2 部署分发 Alluo 客户端 jar 包 98 4.7.3 Presto 操作命令示例 98 4.8 Alluo 与 TensorFlow 的集成 100 4.8.1 深度学习面临的数据挑战 100 4.8.2 基于 Alluo 解决深度学习存储问题的分析 101 4.8.3 安装并配置 Alluo FUSE 102 4.8.4 TensorFlow 使用 Alluo FUSE 管理访问数据 103 第 5 章 Alluo 基本功能的介绍与使用 105 5.1 Alluo 系统环境与属性的配置 105 5.1.1 Alluo 系统组件参数的配置 106 5.1.2 Alluo 客户端组件参数的配置 109 5.1.3 Alluo 参数配置的相关工具 112 5.2 Alluo 底层文件系统的配置与管理 113 5.2.1 Alluo 挂载底层存储 113 5.2.2 Alluo 与底层存储的元数据一致性保证 116 5.3 Alluo 缓存资源的配置与管理 120 5.3.1 配置 Alluo 缓存存储资源 121 5.3.2 Alluo 缓存数据的载入、驻留及释放 126 5.3.3 配置 Alluo 缓存数据的生存时间 127 5.4 Alluo 系统 Web 用户界面的查看与使用 128 5.4.1 Alluo Master Web 界面介绍 128 5.4.2 Alluo Worker Web 界面介绍 134 第 6 章 Alluo 高级功能的介绍与使用 137 6.1 Alluo 的安全认证与权限控制 137 6.1.1 Alluo 安全认证模式的介绍 138 6.1.2 Alluo 访问权限控制的介绍 139 6.1.3 Alluo 用户模拟功能的介绍 141 6.1.4 Alluo 审计日志功能的介绍 142 6.2 Alluo 的内置 Metrics 系统 143 6.3 Alluo 文件系统日志的使用与维护 145 6.4 Alluo 系统的异常排查 148 Alluo： 大数据统一存储原理与实践 第 7 章 Alluo 的应用案例与生产实践 152 7.1 陌陌基于 Alluo 加速 Spark SQL 查询 152 7.1.1 Alluo 缓存应用背景简介 153 7.1.2 陌陌应用场景结合 Alluo 的分析 153 7.1.3 基于 Alluo 的陌陌 Ad Hoc 查询系统架构 155 7.1.4 基于 Alluo 的查询性能评估与分析 156 7.1.5 陌陌在 Alluo 实战方面的后续实践 158 7.2 京东基于 Alluo 和 Presto 构建交互式查询引擎 158 7.2.1 京东大数据平台的业务问题背景 159 7.2.2 JDPresto on Alluo 架构与特性的介绍 160 7.2.3 JDPresto on Alluo 的性能评估与分析 161 7.2.4 JDPresto on Alluo 的应用总结 164 7.3 Alluo 在携程实时计算平台中的应用与实践 165 7.3.1 携程实时计算的应用背景 165 7.3.2 基于 Alluo 的跨集群数据共享方案与性能评估 168 7.4 去哪儿网利用 Alluo 提升异地存储访问性能 169 7.4.1 去哪儿网流式处理背景简介 170 7.4.2 原有系统架构及相关问题分析 171 7.4.3 基于 Alluo 改进后的系统架构介绍与性能评估 172 7.5 百度基于 Alluo 加速远程数据读取 176 7.5.1 百度跨机房数据查询问题的描述 177 7.5.2 使用 Alluo 缓存远端数据的方案与效果 177 7.5.3 使用 Alluo 分层存储的方案与效果 178 7.5.4 基于 Alluo 提速远程数据访问的总结 180 第 8 章 Alluo 的开源社区开发者指南 181 8.1 Alluo 的源代码规范 181 8.1.1 源代码风格要求 182 8.1.2 Alluo 的单元测试 184 8.1.3 Alluo 的日志系统 184 8.1.4 Alluo 的 RPC 定义 186 8.1.5 Alluo 文件系统日志消息 186 8.2 Alluo 的单元测试流程介绍 187 8.2.1 运行 Alluo 单元测试 187 8.2.2 创建 Alluo 单元测试 188 8.2.3 单元测试需要避免的情况 190 8.2.4 Alluo 单元测试的全局状态管理 191 8.3 贡献源代码至 Alluo 开源社区 193 8.3.1 开发者的系统要求和环境准备 194 8.3.2 下载 Alluo 源代码并配置开发者邮箱 194 8.3.3 编译 Alluo 源代码 195 8.3.4 领取一个开发者新手任务 196 8.3.5 在本地副本中创建一个新的开发分支 196 8.3.6 提交本地的 commit 197 8.3.7 提交一个社区 Pull Request 198 8.3.8 审阅社区 Pull Request 199
作者介绍
范斌，Alluo开源项目的管理委员会成员和源码维护者，也是Alluo公司的创始成员并现任开源副总裁。加入Alluo项目之前, 范斌就职于谷歌山景城, 从事下一代大规模分布式存储系统的研究与开发, 并获得谷歌基础设施技术奖（Technical Infrastructure Award）。范斌2013年获得卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)计算机系博士学位，博士期间从事分布式系统算法和实现，是CuckooFilter，MemC3以及高性能的多线程KV库libcuckoo的作者或联合作者，并在SIGCOMM，SOSP，NSDI，CoNEXT等学术会议以及IEEE Transactions on Networking等学术期刊上发表论文。范斌著有多项专利，其学术研究成果在Alluo、谷歌、Facebook、英特尔、微软等高科技公司得到落地使用。顾荣，南京大学计算机科学与技术系助理研究员，并且是Alluo项目的管理委员会成员和源码维护者，于2016年获得南京大学计算机专业博士学位，主要研究领域为大数据处理技术与系统，发表国际期刊会议论文20余篇，包括IEEE TPDS、JPDC、IEEE ICDE、IEEE IPDPS、IEEE BigData、IEEE ICPADS等。部分研究成果已经在英特尔、百度、华泰证券、易购、华为、字节跳动等公司得到了落地使用，还有部分成果被主流开源大数据系统Apache Spark和Alluo官方版本集成发布。顾荣还担任多个学术期刊的审稿人、江苏省计算机学会大数据专委会秘书长、中国计算机学会系统软件专委会委员。
序言
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