资源名称：BIG DATA大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践

内容简介：

随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起，传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式，大数据系统应运而生，它使用多台机器并行工作，能够对海量数据进行存储、处理、分析，进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息，做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。

本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。本书共18章，除了介绍基本概念，其他章节采用“理论+示例”的方式来阐释相关概念，并使用现实世界中的工具加以论证。其中，第1章介绍了数据系统的原理，给出了Lambda架构的概述，并概述了构建任何数据系统的广义方法。第2～9章集中阐述Lambda架构的批处理层。第10章和第11章集中阐述服务层，让读者了解只批量写入的特定数据库——这些数据库比传统数据库更简单，它们具有出色的性能，并具备可操作性、稳健性等特点。第12～17章集中阐述速度层，让读者更明确地了解NoSQL数据库、流处理和管理增量计算的复杂性。 第18章通过综合回顾Lambda架构的相关知识，帮助读者了解增量批处理、基本Lambda架构的变种，以及如何充分利用资源。

资源目录：

译 者 序

前　　言

关于本书

致　　谢

第1章　大数据的新范式1

第一部分　批处理层

第2章　大数据的数据模型24

第3章　大数据的数据模型：示例44

第4章　批处理层的数据存储51

第5章　批处理层的数据存储：示例62

第6章　批处理层79

第7章　批处理层：示例104

第8章　批处理层示例：架构和算法131

第9章　批处理层示例：实现147

第二部分　服务层

第10章　服务层概述168

第11章　服务层：示例184

第三部分　速度层

第12章　实时视图194

第13章　实时视图：示例206

第14章　队列和流处理211

第15章　队列和流处理：示例227

第16章　微批量流处理239

第17章　微批量流处理：示例253

第18章　深入Lambda架构268

资源截图：