高教教材-Linux系统及大数据应用*燕彩蓉(44) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孟庆昌 著

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• 专业课

店铺： 天地图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040446142

商品编码：29438739336

包装：01

开本：04

出版时间：2002-05-01

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基本信息

书名：Linux系统及大数据应用

作者：燕彩蓉

ISBN： 9787040446142

定价： 26.00 

出版时间： 2016-04-22

 

深度解析现代数据库管理与性能优化：从理论基石到实战策略 本书聚焦于现代企业级数据库系统的全景式解析与精细化管理，旨在为读者构建从基础理论到高阶运维的完整知识体系。 本书不涉及Linux系统环境下的特定应用集成，亦不深入探讨大数据技术栈的构建，而是将核心竞争力聚焦于关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和部分主流NoSQL数据库（如MongoDB）的深度管理、性能调优、安全加固及高可用架构设计。 --- 第一部分：数据库核心理论与架构剖析（The Bedrock） 本部分作为全书的理论基石，详细阐述了支撑现代数据库运行的底层机制，为后续的实践操作奠定坚实的理论基础。 第一章：关系代数与SQL的精髓 本章从集合论的视角出发，深入解析关系代数运算，阐明其如何映射到SQL语句的执行逻辑。重点剖析SELECT、JOIN（Nested Loop, Hash Join, Merge Join的工作原理与性能差异）、GROUP BY及窗口函数的底层实现机制。此外，还详细介绍了SQL标准的演进、不同数据库方言（如T-SQL, PL/SQL, 标准SQL）的特性对比，并强调了“优化器如何思考”的核心概念。 第二章：事务管理与并发控制的艺术 事务是数据库稳定性的核心。本章详尽讲解ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的严格定义与实现方式。重点解析四大隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）的内部机制，包括锁粒度、锁类型（共享锁、排他锁）的升级与降级。特别关注MVCC（多版本并发控制）在PostgreSQL和InnoDB中的具体实现差异，以及如何通过合理配置隔离级别来平衡系统的并发性能与数据一致性需求。 第三章：存储引擎的深入探索 抛开特定操作系统环境，本章专注于数据库的物理存储结构。以InnoDB存储引擎为例，系统讲解了表空间、数据页（Page）的结构、索引结构（B+树）的层次化组织、页的插槽（Slot）管理、自由空间（FSP）的维护。同时，对WAL（Write-Ahead Logging，预写日志）的机制进行深入分析，阐明日志缓冲（Log Buffer）到磁盘写入的全过程，以及如何利用Redo Log和Undo Log实现事务的持久性和回滚能力。 --- 第二部分：高性能数据库设计与优化实战（Optimization Mastery） 理论基础之上，本部分转向实战应用，专注于如何设计出高效的Schema并对现有系统进行精细化调优。 第四章：高效的数据库设计范式与反范式考量 从第一范式到BCNF的理论推导过程清晰展示。然而，本书更强调在实际OLTP/OLAP场景下的权衡。详细讨论了何时需要引入反范式设计（如冗余字段、空间换时间），以及如何通过反范式来优化复杂的JOIN操作。本章还涵盖了面向特定业务场景（如时间序列数据、文档存储需求）的混合数据模型设计思路。 第五章：索引策略的精细化调优 索引是性能的命脉。本章超越了“建索引”的基础操作，深入探讨复合索引的列序选择原则、索引覆盖（Covering Index）的应用技巧、函数索引的创建与局限性。重点分析了查询优化器如何选择索引的过程（Index Selection Process），并详细讲解了索引失效的常见场景（如类型隐式转换、函数应用于索引列、模糊匹配的滥用）。读者将学习如何利用`EXPLAIN`工具的每一个字段来诊断查询性能瓶颈。 第六章：SQL查询性能诊断与重构 本章是应用层优化的核心。教授如何系统地分析慢查询日志，识别Top N耗时SQL。对于复杂查询，提供了一套结构化的重构方法论，包括子查询提升、CTE（公用表表达式）的使用时机、避免全表扫描的检查清单。讨论了数据库连接池的最佳配置实践，以及应用层批量操作（Batching）与事务边界的合理控制。 --- 第三部分：数据库高可用性与灾难恢复（Resilience Engineering） 本部分专注于保障数据服务的连续性和可恢复性，构建健壮的企业级数据库架构。 第七章：复制技术（Replication）的深度解析 详尽对比了基于物理日志（如MySQL的Binlog/GTID，PostgreSQL的WAL Shipping）和基于逻辑日志的复制机制。重点剖析了主从复制（Master-Slave）的同步模式（异步、半同步）对延迟的影响，并深入讲解了多主（Multi-Master）和组复制（Group Replication）架构的原理、一致性保障机制和选举流程。 第八章：故障转移与自动化的实现 高可用不仅是配置复制，更在于快速的故障检测和自动化的切换。本章详细介绍了Keepalived、Pacemaker等工具在数据库集群中的应用，以及如何集成Proxy层（如ProxySQL）实现透明的读写分离和故障切换。对于生产环境中的“脑裂”（Split-Brain）问题，提供了基于仲裁机制（Quorum）的防御策略。 第九章：备份、恢复策略与数据恢复演练 备份是最后一道防线。本章区分了冷备份、热备份（逻辑备份如`mysqldump`与物理备份如Percona XtraBackup）的适用场景与优缺点。重点讲解了Point-In-Time Recovery (PITR)的完整流程，包括如何利用全量备份与持续的日志流，在特定时间点恢复数据，确保数据丢失最小化。 --- 第四部分：安全加固与日常运维（Security and Operations） 本部分关注数据库的日常健康检查、性能监控和安全态势管理。 第十章：数据库安全模型与权限管理 系统梳理了基于角色的访问控制（RBAC）模型在数据库中的应用。详细讲解了如何最小权限原则（Principle of Least Privilege）设计用户权限，如何安全地管理敏感数据（如使用加密函数或透明数据加密TDE），以及如何定期审计和清除不必要的权限。讨论了连接加密（SSL/TLS）在传输层面的重要性。 第十一章：性能监控与健康检查体系 本书强调主动监控而非被动响应。详细介绍了关键性能指标（KPIs）的设定，包括连接数、缓存命中率（Buffer Pool Hit Ratio）、锁等待时间、I/O利用率等。指导读者如何利用系统自带的性能视图（如MySQL的`performance_schema`）或第三方监控工具，建立可量化的数据库健康评分体系。 第十二章：容量规划与版本升级实践 容量规划是避免系统瓶颈的关键。本章讲解了如何根据业务增长率预估存储需求、连接需求和CPU资源需求。最后，提供了数据库大版本升级的详细安全步骤，包括兼容性检查、数据字典更新、灰度发布策略，以及在升级失败时如何快速回滚的预案设计。 总结： 本书提供的是一套面向成熟IT架构师和资深DBA的知识框架，侧重于底层原理的深度挖掘和生产环境的复杂问题的解决能力，确保读者能够独立构建、优化并维护企业级关系型数据库系统。

评分☆☆☆☆☆

最近我在准备一个关于数据分析的项目，其中不可避免地会涉及到 Linux 系统和一些大数据相关的技术。我一直在寻找一本能够兼顾理论与实践的教材，能够系统地梳理 Linux 的基础知识，同时又能深入讲解如何将这些知识应用于实际的大数据场景。这本书的名字立刻吸引了我。我注意到标题中的“应用”两个字，这让我觉得它并非一本空泛的理论书籍，而是更侧重于实际操作和解决问题。我特别想了解它在讲解大数据应用时，会涉及到哪些具体的工具和技术。是 Spark？Hadoop？还是更前沿的流处理框架？同时，我非常关心它在 Linux 系统上的配置和优化方面的指导。在大数据应用中，一个稳定高效的 Linux 环境至关重要，我希望这本书能够提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我搭建和维护一个可靠的大数据平台。我更期待的是，它能够提供一些真实的案例分析，让我能够看到 Linux 和大数据技术是如何在实际业务中发挥作用的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 Linux 系统有着浓厚的兴趣，并试图将其与我关注的大数据领域结合起来。我翻阅了不少书籍，但总觉得有些方面不够系统，或者在实践层面缺乏指导。这本书的标题——“Linux系统及大数据应用”——恰好击中了我的痛点。我希望它能够提供一个连贯的学习路径，从 Linux 的基础知识，如文件权限、用户管理、系统服务等方面入手，然后逐步深入到大数据处理的各个环节。我非常好奇它会如何讲解如何利用 Linux 的特性来提升大数据处理的效率，例如通过 Shell 脚本自动化大数据任务，或者在 Linux 上进行大数据集群的搭建和维护。更重要的是，我希望这本书能够包含一些实际案例，展示 Linux 系统如何在大数据领域发挥至关重要的作用，比如在云计算、人工智能等场景下。我对书中关于如何优化 Linux 环境以支持大数据应用程序的运行这部分内容尤为期待，这对我来说是提升实际操作能力的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术充满好奇心的学生，我一直渴望找到能够系统性地学习 Linux 和大数据知识的资源。市面上相关的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么过于浅显，难以满足深入学习的需求。我看到这本书的标题，就感觉它可能找到了一个恰到好处的切入点。我特别看重教材的逻辑性和循序渐进性。从基础的 Linux 命令和概念讲起，逐步过渡到大数据相关的技术，这样的结构能够帮助初学者建立起坚实的知识基础，避免“知其然，不知其所以然”的困境。我很想知道，它在讲解 Linux 文件系统、进程管理、网络配置等核心概念时，是否有别于传统的讲解方式，能否用更生动、更容易理解的方式呈现？而在大数据应用方面，我更关注它如何将 Linux 的优势与大数据处理的效率结合起来。是会讲解如何优化 Linux 环境以支撑大数据服务的运行，还是会侧重于使用 Linux 工具来部署和管理大数据集群？我希望这本书能够提供详实的步骤和案例，让我能够亲手实践，从而真正掌握这些技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我桌上已经放了有一阵子了，虽然我还没来得及深入研读，但光是翻看目录和前言，就足以让我对它充满了期待。我一直对Linux系统在现代技术栈中的核心地位深有体会，也关注到大数据技术正在如何颠覆各个行业。这本书的结合点恰恰是我目前最感兴趣也最需要提升的领域。我尤其关注它在系统基础知识和实际应用之间的平衡。一个好的教材，不应该仅仅停留在理论的堆砌，更需要提供清晰的脉络，让读者能够理解“为什么”和“怎么做”。从目录上来看，它似乎涵盖了Linux的入门、核心概念，以及如何将其与大数据工具链进行有机结合。我比较好奇的是，它在讲解大数据应用时，会选择哪些具体的技术栈，是 Hadoop 生态，Spark，还是更偏向于云原生的大数据解决方案？而且，它在代码示例的选取上是否贴近实际工作场景，能否有效地帮助读者解决在实际操作中可能遇到的问题？对我而言，一本真正有价值的教材，是能够在我遇到难题时，提供明确的思路和解决方案，而不是让我更加困惑。希望这本书能做到这一点，为我打开 Linux 和大数据领域更广阔的大门。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望在技术领域有所建树的开发者，我一直在寻找能够帮助我提升 Linux 系统能力和拓展大数据应用知识的优质资源。这本书的出现，无疑让我看到了希望。从书名来看，它似乎在 Linux 系统和大数据应用之间搭建了一座坚实的桥梁，这正是我目前迫切需要的。我期待它能够提供清晰的、由浅入深的讲解，让我在掌握 Linux 核心概念的同时，也能理解这些概念在大数据处理中的重要性。例如，如何利用 Linux 的进程管理和资源调度能力来优化大数据作业的性能？如何在 Linux 环境下部署和管理复杂的分布式大数据系统？我对这方面的内容非常好奇。此外，我希望这本书在讲解大数据应用时，能够提供一些具有前瞻性的内容，不仅仅是介绍当前主流的技术，也能为我展示未来的发展趋势。我希望通过阅读这本书，不仅能掌握现有的技术，更能为未来的学习和发展打下坚实的基础。