主编推荐语
阿里巴巴大数据开发专家撰写，只讲实用有效的“招式”。
内容简介
本书分为三篇。第一篇：从整体上给出数据大图和数据平台大图，主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等；数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等；第二篇：介绍离线数据开发的主要技术，包含Hadoop、Hive、维度建模等，另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战；第三篇：集中介绍实时数据处理的各项技术，包含Storm、Spark Steaming、Flink、Beam等。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第一篇 数据大图和数据平台大图
- 第1章 数据大图
- 1.1 数据流程
- 1.2 数据技术
- 1.3 数据相关从业者和角色
- 1.4 本章小结
- 第2章 数据平台大图
- 2.1 离线数据平台的架构、技术和设计
- 2.2 实时数据平台的架构、技术和设计
- 2.3 数据管理
- 2.4 本章小结
- 第二篇 离线数据开发：大数据开发的主战场
- 第3章 Hadoop原理实践
- 3.1 开启大数据时代的Hadoop
- 3.2 HDFS和MapReduce优缺点分析
- 3.3 HDFS和MapReduce基本架构
- 3.4 MapReduce内部原理实践
- 3.5 本章小结
- 第4章 Hive原理实践
- 4.1 离线大数据处理的主要技术：Hive
- 4.2 Hive SQL
- 4.3 Hive SQL执行原理图解
- 4.4 Hive函数
- 4.5 其他SQL on Hadoop技术
- 4.6 本章小结
- 第5章 Hive优化实践
- 5.1 离线数据处理的主要挑战：数据倾斜
- 5.2 Hive优化
- 5.3 join无关的优化
- 5.4 大表join小表优化
- 5.5 大表join大表优化
- 5.6 本章小结
- 第6章 维度建模技术实践
- 6.1 大数据建模的主要技术：维度建模
- 6.2 维度表设计
- 6.3 深入事实表
- 6.4 大数据的维度建模实践
- 6.5 本章小结
- 第7章 Hadoop数据仓库开发实战
- 7.1 业务需求
- 7.2 Hadoop数据仓库架构设计
- 7.3 Hadoop数据仓库规范设计
- 7.4 FutureRetailer数据仓库构建实践
- 7.5 数据平台新架构——数据湖
- 7.6 本章小结
- 第三篇 实时数据开发：大数据开发的未来
- 第8章 Storm流计算开发
- 8.1 流计算技术的鼻祖：Storm技术
- 8.2 Storm实时开发示例
- 8.3 Storm高级原语Trident
- 8.4 Storm关键技术
- 8.5 本章小结
- 第9章 Spark Streaming流计算开发
- 9.1 Spark生态和核心概念
- 9.2 Spark生态的流计算技术：Spark Streaming
- 9.3 Spark Streaming的实时开发示例
- 9.4 Spark Streaming调优实践
- 9.5 Spark Streaming关键技术
- 9.6 本章小结
- 第10章 Flink流计算开发
- 10.1 流计算技术新贵：Flink
- 10.2 Flink API
- 10.3 Flink实时开发示例
- 10.4 Flink关键技术详解
- 10.5 本章小结
- 第11章 Beam技术
- 11.1 意图一统流计算的Beam
- 11.2 Beam技术核心：Beam Model
- 11.3 Beam SDK
- 11.4 Beam窗口详解
- 11.5 本章小结
- 第12章 Stream SQL实时开发实战
- 12.1 流计算SQL原理和架构
- 12.2 流计算SQL：未来主要的实时开发技术
- 12.3 Stream SQL
- 12.4 Stream SQL的实时开发实战
- 12.5 撤回机制
- 12.6 本章小结
- 参考文献
评分及书评
- 给这本书评了5.0
通过阅读本书，读者能建立自己的大数据开发知识体系和图谱，掌握数据开发的各种技术（包括有关概念、原理、架构以及实际的开发和优化技巧等），并能对实际项目中的数据开发提供指导和参考。大数据技术日新月异，由于篇幅和时间限制，书中仅讲述了当前主要和主流的数据相关技术，如果读者对大数据开发有兴趣，本书将是首选的入门读物。
给这本书评了5.0“不谋万世者，不足谋一时；不谋全局者，不足谋一域。” 作为本书的开篇，本篇正是基于此考虑撰写的。本篇分为两章，主要站在全局的角度对数据、数据技术、数据相关从业者和角色、离线和实时数据平台架构等给出整体和大图形式的介绍
给这本书评了5.0本书从流式处理和离线处理两方面讲解了现有主流框架的特性，描述了各个框架的应用场景、优点、缺点、相关的衍生内容、使用 API 等等，满足了各个岗位人员的不同诉求，对于业务人员来讲可以重点关注原理和特性部分，对于工程人员来讲，可以关注应用部分。
出版方
机械工业出版社有限公司
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