【正版9新】 大数据架构详解 9787121300004 【消毒塑封】

前 言
大数据这几年真的很火，于是有越来越多的人开始学习大数据技术。很多人会误以为大数据是一门技术，其实不然，大数据更多的是一门市场宣传语言，也可以理解为一种思考方式。从技术角度来看，大数据是一系列技术的组合，所以真正全面掌握大数据技术也是一件很困难的事情。编写这本书的初衷就是总结这些年的工作和学习经验，希望可以分享给更多人，同时对自己而言也是一个提高、总结和升华的过程。
总的来说，本书围绕一个通用技术栈来组织章节，主要聚焦大数据平台的一些知识。主要分为三部分。
*部分：第1～3章，主要讲述大数据的本质、运营商大数据的架构和一些基本的业务知识。
? 第1章：阐述大数据的本质和面临的挑战。
? 第2章：概述大数据架构及背后的驱动因素，以及未来发展的趋势。
? 第3章：介绍运营商领域的业务，让读者对大数据能做什么有一个直观的感受。
第二部分：第4～11章，围绕大数据平台技术栈来阐述数据获取、处理、分析和应用平台涉及的技术。
? 第4章：介绍数据获取涉及的探针、爬虫、日志采集、数据分发中间件等技术。
? 第5章：介绍流式数据处理引擎、CEP、流式应用。
? 第6章：介绍交互式分析技术、MPP DB、热门的SQL on Hadoop技术。
? 第7章：介绍批处理技术、Spark，以及大规模机器学习的BSP技术等。
? 第8章：探讨机器学习、深度学习相关技术。
? 第9章：统一资源管理是趋势，本章介绍资源管理的核心技术和算法。
? 第10章：存储是基础，本章介绍存储的关键技术。
? 第11章：探讨大数据技术怎么云化，以及关键技术是什么。
第三部分：第12章，技术和文化息息相关，技术影响文化，文化影响技术。
第12章：介绍大数据开发文化、开源、DevOps，探讨理念和文化对技术的冲击。
由于编者水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请谅解。
*后以乔布斯的经典名句结尾：Stay hungry，Stay foolish。

朱 洁 
2016年5月于深圳

本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：*部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界*产品，以及学术界*的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。

目 录
*部分 大数据的本质
第1章 大数据是什么 2
1.1 大数据导论 2
1.1.1 大数据简史 2
1.1.2 大数据现状 3
1.1.3 大数据与BI 3
1.2 企业数据资产 4
1.3 大数据挑战 5
1.3.1 成本挑战 6
1.3.2 实时性挑战 6
1.3.3 安全挑战 6
1.4 小结 6
第2章 运营商大数据架构 7
2.1 架构驱动的因素 7
2.2 大数据平台架构 7
2.3 平台发展趋势 8
2.4 小结 8
第3章 运营商大数据业务 9
3.1 运营商常见的大数据业务 9
3.1.1 SQM（运维质量管理） 9
3.1.2 CSE（客户体验提升） 9
3.1.3 MSS（市场运维支撑） 10
3.1.4 DMP（数据管理平台） 10
3.2 小结 11
第二部分 大数据技术
第4章 数据获取 14
4.1 数据分类 14
4.2 数据获取组件 14
4.3 探针 15
4.3.1 探针原理 15
4.3.2 探针的关键能力 16
4.4 网页采集 26
4.4.1 网络爬虫 26
4.4.2 简单爬虫Python代码示例 32
4.5 日志收集 33
4.5.1 Flume 33
4.5.2 其他日志收集组件 47
4.6 数据分发中间件 47
4.6.1 数据分发中间件的作用 47
4.6.2 Kafka架构和原理 47
4.7 小结 82
第5章 流处理 83
5.1 算子 83
5.2 流的概念 83
5.3 流的应用场景 84
5.3.1 金融领域 84
5.3.2 电信领域 85
5.4 业界两种典型的流引擎 85
5.4.1 Storm 85
5.4.2 Spark Streaming 89
5.4.3 融合框架 102
5.5 CEP 108
5.5.1 CEP是什么 108
5.5.2 CEP的架构 109
5.5.3 Esper 110
5.6 实时结合机器学习 110
5.6.1 Eagle的特点 111
5.6.2 Eagle概览 111
5.7 小结 116
第6章 交互式分析 117
6.1 交互式分析的概念 117
6.2 MPP DB技术 118
6.2.1 MPP的概念 118
6.2.2 典型的MPP数据库 121
6.2.3 MPP DB调优实战 131
6.2.4 MPP DB适用场景 162
6.3 SQL on Hadoop 163
6.3.1 Hive 163
6.3.2 Phoenix 165
6.3.3 Impala 166
6.4 大数据仓库 167
6.4.1 数据仓库的概念 167
6.4.2 OLTP/OLAP对比 168
6.4.3 大数据场景下的同与不同 168
6.4.4 查询引擎 169
6.4.5 存储引擎 170
6.5 小结 171
第7章 批处理技术 172
7.1 批处理技术的概念 172
7.2 MPP DB技术 172
7.3 MapReduce编程框架 173
7.3.1 MapReduce起源 173
7.3.2 MapReduce原理 173
7.3.3 Shuffle 174
7.3.4 性能差的主要原因 177
7.4 Spark架构和原理 177
7.4.1 Spark的起源和特点 177
7.4.2 Spark的核心概念 178
7.5 BSP框架 217
7.5.1 什么是BSP模型 217
7.5.2 并行模型介绍 218
7.5.3 BSP模型基本原理 220
7.5.4 BSP模型的特点 222
7.5.5 BSP模型的评价 222
7.5.6 BSP与MapReduce对比 222
7.5.7 BSP模型的实现 223
7.5.8 Apache Hama简介 223
7.6 批处理关键技术 227
7.6.1 CodeGen 227
7.6.2 CPU亲和技术 228
7.7 小结 229
第8章 机器学习和数据挖掘 230
8.1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230
8.2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231
8.3 机器学习概览 232
8.3.1 学习方式 232
8.3.2 算法类似性 233
8.4 机器学习＆数据挖掘应用案例 235
8.4.1 尿布和啤酒的故事 235
8.4.2 决策树用于电信领域故障快速定位 236
8.4.3 图像识别领域 236
8.4.4 自然语言识别 238
8.5 交互式分析 239
8.6 深度学习 240
8.6.1 深度学习概述 240
8.6.2 机器学习的背景 241
8.6.3 人脑视觉机理 242
8.6.4 关于特征 244
8.6.5 需要有多少个特征 245
8.6.6 深度学习的基本思想 246
8.6.7 浅层学习和深度学习 246
8.6.8 深度学习与神经网络 247
8.6.9 深度学习的训练过程 248
8.6.10 深度学习的框架 248
8.6.11 深度学习与GPU 255
8.6.12 深度学习小结与展望 256
8.7 小结 257
第9章 资源管理 258
9.1 资源管理的基本概念 258
9.1.1 资源调度的目标和价值 258
9.1.2 资源调度的使用限制及难点 258
9.2 Hadoop领域的资源调度框架 259
9.2.1 YARN 259
9.2.2 Borg 260
9.2.3 Omega 262
9.2.4 本节小结 263
9.3 资源分配算法 263
9.3.1 算法的作用 263
9.3.2 几种调度算法分析 263
9.4 数据中心统一资源调度 271
9.4.1 Mesos Marathon架构和原理 271
9.4.2 Mesos Marathon小结 283
9.5 多租户技术 284
9.5.1 多租户概念 284
9.5.2 多租户方案 284
9.6 基于应用描述的智能调度 287
9.7 Apache Mesos架构和原理 288
9.7.1 Apache Mesos背景 288
9.7.2 Apache Mesos总体架构 288
9.7.3 Apache Mesos工作原理 290
9.7.4 Apache Mesos关键技术 295
9.7.5 Mesos与YARN比较 304
9.8 小结 305
第10章 存储是基础 306
10.1 分久必合，合久必分 306
10.2 存储硬件的发展 306
10.2.1 机械硬盘的工作原理 306
10.2.2 SSD的原理 307
10.2.3 3DXPoint 309
10.2.4 硬件发展小结 309
10.3 存储关键指标 309
10.4 RAID技术 309
10.5 存储接口 310
10.5.1 文件接口 311
10.5.2 裸设备 311
10.5.3 对象接口 312
10.5.4 块接口 316
10.5.5 融合是趋势 328
10.6 存储加速技术 328
10.6.1 数据组织技术 328
10.6.2 缓存技术 335
10.7 小结 336
第11章 大数据云化 337
11.1 云计算定义 337
11.2 应用上云 337
11.2.1 Cloud Native概念 338
11.2.2 微服务架构 338
11.2.3 Docker配合微服务架构 342
11.2.4 应用上云小结 348
11.3 大数据上云 348
11.3.1 大数据云服务的两种模式 348
11.3.2 集群模式AWSEMR 349
11.3.3 服务模式Azure Data Lake Analytics 352
11.4 小结 354
第三部分 大数据文化
第12章 大数据技术开发文化 356
12.1 开源文化 356
12.2 DevOps理念 356
12.2.1 Development和Operations的组合 357
12.2.2 对应用程序发布的影响 357
12.2.3 遇到的问题 358
12.2.4 协调人 358
12.2.5 成功的关键 359
12.3 速度远比你想的重要 359
12.4 小结 361

这是一个数据信息时代，每分每秒都在产生数不尽的数据。这些数据如何获取，有什么用途，如何与前沿的深度学习、机器学习等相结合，如何为我们所用，尽在本书中。