【每周一本書(shū)】之《Presto技術(shù)內(nèi)幕》：看京東技術(shù)大牛360度無(wú)死角剖析Presto
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 《Presto技術(shù)內(nèi)幕》是京東技術(shù)團(tuán)隊(duì)大牛們的傾情之作。由淺入深地詳細(xì)介紹了Presto的安裝過(guò)程、內(nèi)部運(yùn)行原理機(jī)制、功能特性、性能優(yōu)化方法，以及在應(yīng)用過(guò)程中常見(jiàn)的問(wèn)題及解決方案等，非常適合沉浸在Java中不能自拔的攻城獅，也是現(xiàn)在火得一塌糊涂的大數(shù)據(jù)愛(ài)好者的不錯(cuò)選擇...
本周推薦的是 《Presto技術(shù)內(nèi)幕》， 這是一本專(zhuān)業(yè)性稍強(qiáng)的書(shū)，有些小伙伴們可能看得吃力一些。沒(méi)關(guān)系，可以先把之前小編給大家推薦的入門(mén)書(shū)籍吃透了，畢竟，學(xué)習(xí)本身就是一件由淺入深的事情。
不過(guò)，這本書(shū)含金量真的很重，由京東技術(shù)團(tuán)隊(duì)的大牛們共同打造的一本實(shí)戰(zhàn)+經(jīng)驗(yàn)的干貨書(shū)籍！
《Presto技術(shù)內(nèi)幕》
《Presto技術(shù)內(nèi)幕》是京東技術(shù)團(tuán)隊(duì)大牛們的傾情之作。由淺入深地詳細(xì)介紹了Presto的安裝過(guò)程、內(nèi)部運(yùn)行原理機(jī)制、功能特性、性能優(yōu)化方法，以及在應(yīng)用過(guò)程中常見(jiàn)的問(wèn)題及解決方案等，可用于多種數(shù)據(jù)源混合進(jìn)行實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析計(jì)算，使一些使用其他大數(shù)據(jù)技術(shù)不能解決的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有了一個(gè)全新有效的解決方案。
適合人群：
Java 研發(fā)工程師；
在大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域從業(yè)的研發(fā)工程師、運(yùn)維工程師、架構(gòu)師；
對(duì)大數(shù)據(jù)研究方向感興趣的大學(xué)老師和學(xué)生、以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的入門(mén)學(xué)者；
從事海量數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者、研究者。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
Presto是專(zhuān)門(mén)為大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢(xún)計(jì)算而設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品。由于Presto是基于Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的， 因此，對(duì)使用者和開(kāi)發(fā)者而言， Presto極易學(xué)習(xí)、使用并針對(duì)特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行改造開(kāi)發(fā)和性能優(yōu)化。無(wú)論是對(duì)多數(shù)據(jù)源支持，還是高性能、易用性、可擴(kuò)展性等方面， Presto都是大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢(xún)計(jì)算產(chǎn)品中的佼佼者。 本書(shū)按照由淺入深的順序?qū)resto進(jìn)行了全方位的細(xì)致講解，具體內(nèi)容包括Presto概述、 Presto安裝與部署、 Presto RESTful框架解析、提交查詢(xún)、生成查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃、查詢(xún)調(diào)度、查詢(xún)執(zhí)行、隊(duì)列、System Connector、 Hive Connector、 Kafka Connector、 Connector開(kāi)發(fā)、 Functions開(kāi)發(fā)、 JD-Presto功能改造、 Presto性能調(diào)優(yōu)、 Presto應(yīng)用場(chǎng)景。
本書(shū)對(duì)Java研發(fā)工程師，在大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域從業(yè)的研發(fā)工程師、運(yùn)維工程師、架構(gòu)師，對(duì)大數(shù)據(jù)研究方向感興趣的大學(xué)老師和學(xué)生、以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的入門(mén)學(xué)者，從事海量數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者、研究者都有很強(qiáng)的參考價(jià)值。
作者簡(jiǎn)介
翁志：現(xiàn)任京東首席技術(shù)顧問(wèn)，信息安全部負(fù)責(zé)人，硅谷研發(fā)中心負(fù)責(zé)人，主要負(fù)責(zé)京東的技術(shù)創(chuàng)新，信息安全以及對(duì)外技術(shù)交流合作等，兼任全國(guó)信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)委員。擁有近20年IT技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，擁有十余項(xiàng)國(guó)內(nèi)外專(zhuān)利。2013年加入京東，領(lǐng)導(dǎo)京東大數(shù)據(jù)開(kāi)源計(jì)算框架Presto榮獲“2015COPU開(kāi)源優(yōu)秀項(xiàng)目獎(jiǎng)”，本人獲“中國(guó)開(kāi)源杰出人物”稱(chēng)號(hào)。
機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人-戴東東：時(shí)任京東數(shù)據(jù)庫(kù)管理部負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)研究工作，擁有近15年IT技術(shù)研發(fā)及團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，側(cè)重于海量數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域的研究。2012年加入京東，組建并帶領(lǐng)JD-Presto研發(fā)團(tuán)隊(duì)榮獲多個(gè)國(guó)內(nèi)外獎(jiǎng)項(xiàng)。
高級(jí)架構(gòu)師-呂信：Presto中國(guó)社區(qū)創(chuàng)建者與管理者，主要從事Hadoop、JD-Presto大數(shù)據(jù)開(kāi)源產(chǎn)品及京東數(shù)據(jù)云的研發(fā)與架構(gòu)設(shè)計(jì)，具有豐富的大數(shù)據(jù)解決方案及大數(shù)據(jù)公有云解決方案的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
架構(gòu)師-郭李明：2012年入職京東，一直從事與大數(shù)據(jù)分布式架構(gòu)相關(guān)的技術(shù)研究，參與并主導(dǎo)了Presto京東開(kāi)源版本的核心功能開(kāi)發(fā)，致力于大數(shù)據(jù)計(jì)算的解決方案研究。
高級(jí)工程師-袁安峰：擅長(zhǎng)Presto性能調(diào)優(yōu)與Bug修復(fù)，對(duì)Presto的SQL優(yōu)化器有深入研究， 同時(shí)一直致力于對(duì)Presto底層實(shí)現(xiàn)原理的研究和探索。負(fù)責(zé)CSDN極客社區(qū)Presto板塊維護(hù)，熱衷于分享研究Presto技術(shù)原理的文章以及對(duì)Presto使用的心得和體會(huì)。
高級(jí)工程師-孔云龍：對(duì)HDFS、MapReduce、Hive等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)有比較深入研究，在分布式查詢(xún)引擎Presto和分布式消息系統(tǒng)Kafka的功能改造和優(yōu)化方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。目前正在京東公有云部門(mén)從事數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)相關(guān)研發(fā)工作。
目錄：
第一部分 基礎(chǔ)篇
第 1 章 Presto概述2
第 2 章 Presto 安裝與部署12
第二部分 核心設(shè)計(jì)篇
第 3 章 Presto RESTful 框架解析 44
第 4 章 提交查詢(xún) 53
第 5 章 生成查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃 62
第 6 章 查詢(xún)調(diào)度 111
第 7 章 查詢(xún)執(zhí)行 119
第 8 章 隊(duì)列 148
第 9 章 System Connector 155
第 10 章 Hive Connector 169
第 11 章 Kafka Connector 187
第 12 章 Connector 開(kāi)發(fā)211
第 13 章 Functions 開(kāi)發(fā)220
第三部分 高級(jí)篇
第 14 章 JD-Presto 功能改造234
第 15 章 Presto 性能調(diào)優(yōu)259
第 16 章 Presto 應(yīng)用場(chǎng)景 263
附錄 A 常見(jiàn)問(wèn)題及解決辦法269
A.1 同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)兩個(gè) Hadoop 集群269
A.2 Kafka 集群重啟后無(wú)法獲取數(shù)據(jù)272
A.3 Task exceeded max memory size 277
A.4 SQL 中 In 子句太長(zhǎng)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤278
A.5 高并發(fā)導(dǎo)致大量查詢(xún)出錯(cuò)279
附錄 B Presto 配置參數(shù)說(shuō)明 282
附錄 C Presto 執(zhí)行信息說(shuō)明289
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注：此書(shū)由數(shù)據(jù)猿聯(lián)合電子工業(yè)出版社共同推薦
關(guān)于書(shū)籍的任何問(wèn)題，請(qǐng)加作者微信：15737954328，備注“書(shū)”，索取本書(shū)“樣章”的小伙伴請(qǐng)備注“樣章”，單獨(dú)發(fā)你。
延伸閱讀：
【每周一本書(shū)】之《超越大數(shù)據(jù)》：教你如何用主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)搞定用戶(hù)的社交數(shù)據(jù)！
【本欄目合作伙伴】：清華大學(xué)出版社、電子工業(yè)出版社，歡迎更多合作伙伴加入！
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