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大数据技术丛书：Storm分布式实时计算模式

作者: [美] P.Taylor 著 , [美] Brian O\\\'Neill 著 , 董昭译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2015-01

版次: 1

ISBN: 9787111484387

定价: 59.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 252页

正文语种: 简体中文

原版书名: Storm Blueprints Patterns for Distributed Real-Time Computation

分类: 计算机与互联网

5 张插图图片

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　　《Storm分布式实时计算模式》由ApacheStorm项目核心贡献者吉奥兹、奥尼尔亲笔撰写，融合了作者丰富的Storm实战经验，通过大量示例，全面而系统地讲解使用Storm进行分布式实时计算的核心概念及应用，并针对不同的应用场景，给出多种基于Storm的设计模式，为读者快速掌握Storms分布式实时计算提供系统实践指南。
　　《Storm分布式实时计算模式》分为10章：第l章介绍使用storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括storm的数据结构、开发环境的搭建，以及Storm程序的开发和调试技术等；第2章详细讲解storm集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细介绍Tridenttopology；第4章讲解如何使用Storm和Tridentj挂行实时趋势分析；第5章介绍如何使用Storm进行图形分析，将数据持久化存储在图形数据库中，通过查询数据来发现其中潜在的联系；第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性，通过集成Storm和开源探索性分析架构Druid实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。
　　第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统；第9章讲解如何将Pig脚本转化为topology，并且使用Storm-YARN部署topology，从而将批处理系统转化为实时系统；第10章介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。
　　P. Taylor Goetz是Apache Storm项目核心贡献者以及发布经理，自2011年10月Storm项目首次开源至今都参与其中，具有长期的Storm使用和开发经验。作为Storm用户社区中的活跃贡献者，Taylor领导了一系列开源项目，旨在使企业能够将Storm集成到不同的基础设施上。

　　Brian O'Neill 现就职于Health Market Science(HMS)公司，任首席技术官，重点进行数据管理和医疗领域数据分析。他已经担任技术主管超过15年，被公认为大数据领域的权威。作为系统架构师，他有着应对各种不同场景的经验，从初创公司到财富500强公司。他信奉开源精神，对多个项目做出了贡献。他领导的项目，扩展了Cassandra数据库，并且将索引引擎、分布式处理框架、分析引擎集成到了该数据库中。他荣获了2013年InfoWorld技术领导力奖项。

　　译者简介

　　董昭腾讯安全平台部应用运维安全工程师，负责腾讯Web业务的漏洞防护等相关工作，研究兴趣为Web安全、网络安全、Linux后台开发、大数据等。前言
作者简介
第1章分布式单词计数
1.1 Storm topology的组成部分——stream、spout和bolt
1.1.1 Storm
1.1.2 spout
1.1.3 bolt
1.2 单词计数topology的数据流
1.2.1 语句生成bolt
1.2.2 语句分割bolt
1.2.3 单词计割bolt
1.2.4 上报bolt
1.3 实现单词计数top
1.3.1 配置开发环境
1.3.2 实现Sentence
1.3.3 实现语句分割bolt
1.3.4 实现单词计割bolt
1.3.5 实现上报bolt
1.3.6 实现单词计数topo
1.4 Storm的并发机制
1.4.1 WordCountTopology的并发机制
1.4.2 给topology增加woker
1.4.3 配置executor和task
1.5 理解数据流分组
1.6 有保障机制的数据处理
1.6.1 spout的可靠性
1.6.2 bolt的可靠性
1.6.3 可靠的单词计数
总结

第2章配置Storm集群
2.1 Storm集群的框架
2.1.1 理解nimbus守护进程
2.1.2 supervisor守护进程的工作方式
2.1.3 Apache ZooKeeper简介
……
第3章 Trident和传感器数据
第4章实时趋势分析
第5章实时图形分析
第6章人工智能
第7章整合Druid进行金融分析
第8章自然语言处理
第9章在Hadoop上部署Storm进行广告分析
第10章云环境下的S
内容简介:
　　《Storm分布式实时计算模式》由ApacheStorm项目核心贡献者吉奥兹、奥尼尔亲笔撰写，融合了作者丰富的Storm实战经验，通过大量示例，全面而系统地讲解使用Storm进行分布式实时计算的核心概念及应用，并针对不同的应用场景，给出多种基于Storm的设计模式，为读者快速掌握Storms分布式实时计算提供系统实践指南。
　　《Storm分布式实时计算模式》分为10章：第l章介绍使用storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括storm的数据结构、开发环境的搭建，以及Storm程序的开发和调试技术等；第2章详细讲解storm集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细介绍Tridenttopology；第4章讲解如何使用Storm和Tridentj挂行实时趋势分析；第5章介绍如何使用Storm进行图形分析，将数据持久化存储在图形数据库中，通过查询数据来发现其中潜在的联系；第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性，通过集成Storm和开源探索性分析架构Druid实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。
　　第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统；第9章讲解如何将Pig脚本转化为topology，并且使用Storm-YARN部署topology，从而将批处理系统转化为实时系统；第10章介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。
作者简介:
　　P. Taylor Goetz是Apache Storm项目核心贡献者以及发布经理，自2011年10月Storm项目首次开源至今都参与其中，具有长期的Storm使用和开发经验。作为Storm用户社区中的活跃贡献者，Taylor领导了一系列开源项目，旨在使企业能够将Storm集成到不同的基础设施上。

　　Brian O'Neill 现就职于Health Market Science(HMS)公司，任首席技术官，重点进行数据管理和医疗领域数据分析。他已经担任技术主管超过15年，被公认为大数据领域的权威。作为系统架构师，他有着应对各种不同场景的经验，从初创公司到财富500强公司。他信奉开源精神，对多个项目做出了贡献。他领导的项目，扩展了Cassandra数据库，并且将索引引擎、分布式处理框架、分析引擎集成到了该数据库中。他荣获了2013年InfoWorld技术领导力奖项。

　　译者简介

　　董昭腾讯安全平台部应用运维安全工程师，负责腾讯Web业务的漏洞防护等相关工作，研究兴趣为Web安全、网络安全、Linux后台开发、大数据等。
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前言
作者简介
第1章分布式单词计数
1.1 Storm topology的组成部分——stream、spout和bolt
1.1.1 Storm
1.1.2 spout
1.1.3 bolt
1.2 单词计数topology的数据流
1.2.1 语句生成bolt
1.2.2 语句分割bolt
1.2.3 单词计割bolt
1.2.4 上报bolt
1.3 实现单词计数top
1.3.1 配置开发环境
1.3.2 实现Sentence
1.3.3 实现语句分割bolt
1.3.4 实现单词计割bolt
1.3.5 实现上报bolt
1.3.6 实现单词计数topo
1.4 Storm的并发机制
1.4.1 WordCountTopology的并发机制
1.4.2 给topology增加woker
1.4.3 配置executor和task
1.5 理解数据流分组
1.6 有保障机制的数据处理
1.6.1 spout的可靠性
1.6.2 bolt的可靠性
1.6.3 可靠的单词计数
总结

第2章配置Storm集群
2.1 Storm集群的框架
2.1.1 理解nimbus守护进程
2.1.2 supervisor守护进程的工作方式
2.1.3 Apache ZooKeeper简介
……
第3章 Trident和传感器数据
第4章实时趋势分析
第5章实时图形分析
第6章人工智能
第7章整合Druid进行金融分析
第8章自然语言处理
第9章在Hadoop上部署Storm进行广告分析
第10章云环境下的S

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