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美Sumit Gupta蘇密特·古普塔，韓燕波著

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店鋪：金淵清亞圖書專營店

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121310492

商品編碼：27907624314

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-04-01

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正版書籍 spark streaming 實時流處理入門與精通 pdf epub mobi txt 電子書下載

具體描述

圖書基本信息
圖書名稱	spark streaming 實時流處理入門與精通
作者	(美)Sumit Gupta(蘇密特·古普塔),韓燕波
定價	39.00元
齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121310492
齣版日期	2017-04-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝-膠訂
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介
本書主要對Spark和Spark的安裝、配置、主要架構和組件進行介紹，並介紹如何利用SparkStreaming進行實時數據的處理，討論利用Spark Streaming的多種API和操作進行近實時的分布式日誌流的處理。本書要求讀者對Scala有很好的認識和理解，以便能夠利用核心組件和應用進行高效編程。

作者簡介

Sumit Gupta從事設計、管理並提供各種業務領域（如酒店業務，醫療保健，風險管理，保險業務等）的企業解決方案將近9年以上，是業內經驗豐富的專傢、技術創新者和傳播者。他熱愛技術，在軟件行業擁有14年的實踐經驗。在過去4～5年中一直使用大數據和雲計算技術來解決復雜的業務問題。
現任北方工業大學教授、北方工業大學雲計算研究中心主任。現兼任中國計算機學會服務計算專業委員會副主任、中國電子學會雲計算專傢委員會委員、計算機學報編委。曾就職於德國國傢計算機研究中心、德國弗郎霍夫軟件技術研究所和美國大規模分布係統實驗室等機構。2000年被聘為中科院計算技術研究所研究員，入選中科院海外傑齣人纔計劃（中科院百人計劃，2001期）。曾任中科院研究生院教授、博士生導師、中科院計算技術研究所網格與服務計算研究中心主任、軟件集成與服務計算研究分中心主任、中德軟件集成技術聯閤實驗室主任。在數據庫、工作流、分布對象中間件、移動計算、網格計算等多個領域主持完成瞭863重點項目、國傢基金重點項目、973子項等30項研究課題，發錶論文140餘篇，齣版專著4部。申報或閤作申報發明和軟件登記50項，其中已嚮工業界轉化5項。是目前國內關於雲計算方麵研究的*科學傢。

目錄
第1章Spark和Spark Streaming的安裝與配置1
安裝Spark2
硬件需求2
軟件需求4
安裝Spark擴展——Spark Streaming7
配置和運行Spark集群8
你的個Spark程序11
用Scala編碼Spark作業12
用Java開發Spark作業15
管理員/開發者工具18
集群管理 18
提交Spark作業19
故障定位 20
配置端口號 20
類路徑問題——類沒有發現 20
其他常見異常20
總結21
第2章Spark和Spark Streaming的體係結構與組件23
批處理和實時數據處理的比較24
批處理24
實時數據處理26
Spark的體係結構28
Spark對比Hadoop28
Spark的層次化結構29
Spark Streaming的體係結構31
Spark Streaming是什麼32
Spark Streaming的上層體係結構32
你的個Spark Streaming程序34
用Scala編碼Spark Streaming作業34
用Java編碼Spark Streaming作業37
客戶端程序39
打包和部署一個Spark Streaming作業41
總結43
第3章實時處理分布式日誌文件45
Spark的封裝結構和客戶端API46
Spark內核48
Spark庫及擴展54
彈性分布式數據集及離散流58
彈性分布式數據集59
離散流63
從分布的、多樣的數據源中加載數據65
Flume 框架67
Flume的安裝和配置69
配置Spark以接收Flume事件73
封裝和部署Spark Streaming作業77
分布式日誌文件處理的總體架構77
總結78
第4章在流數據中應用Transformation79
理解並應用Transformation功能80
模擬日誌流80
功能操作82
轉換操作89
窗口操作91
性能調優94
分塊和並行化94
序列化94
Spark內存調優95
總結97
第5章日誌分析數據的持久化99
Spark Streaming的輸齣操作100
集成Cassandra110
安裝和配置Apache Cassandra110
配置Spark112
通過編寫Spark作業將流式網頁日誌存入Cassandra113
總結120
第6章與Spark高級庫集成121
實時查詢流數據122
瞭解Spark SQL122
集成Spark SQL與流數據129
圖的分析——Spark GraphX135
GraphX API介紹137
集成Spark Streaming140
總結147
第7章産品部署149
Spark部署模式150
部署在Apache Mesos上151
部署在Hadoop或者YARN上156
高可用性和容錯性160
單機模式下的高可用性160
Mesos或者YARN下的高可用性162
容錯性162
Streaming 作業的監聽166
應用程序UI界麵/作業UI界麵166
與其他監控工具的集成169
總結170