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【每周一本書】之《大數(shù)據(jù)處理之道》：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)哪家強？

大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)處理 Spark Hadoop Storm

jean | 2016-11-01 17:30

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】大數(shù)據(jù)處理技術(shù)哪家強？《大數(shù)據(jù)處理之道》幾乎涵蓋了目前幾乎所有的大數(shù)據(jù)處理熱門技術(shù)，并且對這些技術(shù)進行了橫向?qū)Ρ龋治隽烁鱾€技術(shù)的應(yīng)用場景。對大數(shù)據(jù)處理初學(xué)者和大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用人員有很好的指導(dǎo)作用

【每周一本書】之《大數(shù)據(jù)處理之道》：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)哪家強？

來源：數(shù)據(jù)猿作者：jean

今天給大家分享的書是《大數(shù)據(jù)處理之道》，罷特，小編今兒心情好，先贈送小故事一則：

話說Netfix(一個在線影片租賃公司)為了服務(wù)好自己的“上帝”，專門搞了一個Netflix大獎賽，目的在于預(yù)測Netflix的客戶分別喜歡什么影片，要求把預(yù)測的準(zhǔn)確度提高10%以上，來為用戶推薦最適合的影片。（大賽獎金100萬美金）

一時間，IT界掀起了一波風(fēng)浪，引無數(shù)程序員競折腰。有個叫Lester的博士生看見懸賞后，馬上擼起袖子要試一把，他直接奔著當(dāng)時業(yè)界已經(jīng)很流行的Hadoop MapReduce去鉆研。未果，因為精力都浪費在MapReduce的編程模型和低效的執(zhí)行模式上，而不是如何提高效率上。

而100萬美金就在那兒誘惑。。百思不得其解后，他直接找到好哥們兒Matei（Matei，Hadoop的重要貢獻者之一）。兩人一拍即合，一起分析了Hadoop MapReduce在此應(yīng)用上的乏力之處，吸其精華，改其不足，定制化的輸出了區(qū)區(qū)幾百行代碼，滿足了Lester可以高效率的分布式建模的愿望。 Spark最初的版本就這樣誕生了……

簡言之，Hadoop作為處理界的老大哥，一直獨享企業(yè)恩寵~奈何大數(shù)據(jù)發(fā)展太快，單憑Hadoop已經(jīng)很難滿足金主們的需求了，于是spark就踩著Hadoop的肩膀成功“上位”了……

而現(xiàn)在，市面上流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)有數(shù)十種了，從最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪個戰(zhàn)斗力更強？誰會是被拍死在沙灘上的那一個？

《大數(shù)據(jù)處理之道》幾乎涵蓋了目前幾乎所有的大數(shù)據(jù)處理熱門技術(shù)，并且作者用幽默詼諧的方式對這些技術(shù)進行了橫向?qū)Ρ?，分析了各個技術(shù)的應(yīng)用場景。對大數(shù)據(jù)處理初學(xué)者和大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用人員有很好的指導(dǎo)作用。

第一部分，作者橫向總結(jié)性闡述了各種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，重點從緣起緣落、設(shè)計思想、構(gòu)架原理等角度剖析了各種技術(shù)，分析了各個技術(shù)的優(yōu)缺點和適用場景。

第二部分，主要闡述了大數(shù)據(jù)場景下的日志分析技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時代，日志分析方案也呈現(xiàn)出了遍地開花的景象。如果將大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)比作一個可能得病的人，日志分析就是負責(zé)看病的醫(yī)生，要想讓大數(shù)據(jù)處理健康平穩(wěn)，日志分析和監(jiān)控非常重要。（重點闡述了日志處理技術(shù)中的最如日中天的方案：ELK）

第三部門，展望了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展太快，數(shù)據(jù)量也將會越來越大，技術(shù)的革新也將在所難免。

本書目錄：

0“瘋狂”的大數(shù)據(jù) 1

第1篇 Hadoop軍營

1 Hadoop一石激起千層浪 7

2 MapReduce奠定基石 14

3 分布式文件系統(tǒng) 49

4 Hadoop體系的“四劍客” 63

5 Hadoop資源管理與調(diào)度 110

6 Hadoop集群管理之道 129

第2篇 Spark星火燎原

7 Spark寶刀出鞘 141

8 Spark核心RDD 153

9 Spark運行模式和流程 167

10 Shark和Spark SQL 183

11 Spark Streaming流數(shù)據(jù)處理新貴 193

12 Spark GraphX圖計算系統(tǒng) 201

13 Spark Cluster管理 212

第3篇其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

14 專為流數(shù)據(jù)而生的Storm 218

15 Dremel和Drill 228

第4篇大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)

16 日志分析解決方案 236

17 ELK集群部署與應(yīng)用 256

第5篇數(shù)據(jù)分析技術(shù)前景展望

18 大數(shù)據(jù)處理的思考與展望 266

作者簡介：

何金池，IBM高級軟件工程師，主要從事高性能計算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研發(fā)工作，熟悉目前大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的各項熱門技術(shù)，擅長于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的日志分析和處理，具有多年的一線軟件研發(fā)測試經(jīng)驗。

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