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Storm实时数据处理.[澳]Quinton Anderson(带详细书签)

2017-11-25 上传大小:42.22MB
本书涵盖搭建基于Storm的开发环境和测试实时系统的许多实用方法与实战用例,以及如何应用交付最佳实践来将系统部署至云端。
通过阅读本书,你将学到如何构建包含统计面板和可视化的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop,你将了解如何构建一个用于文字挖掘的完整实时大数据解决方案。你还会了解到如何在Storm集群中利用不同编程语言实现特定的功能,并最终将所有解决方案交付至云端。本书中的每一个步骤都应用了成熟的开发和操作实践,确保你能够可靠地交付产品。
通过阅读本书,你将能够:
搭建你的开发环境并测试Strom集群。
处理数据流,包括基于规则的处理流程。
构建分布式远程过程调用。
交付基于多语言实现的Storm Topology,包括Java、Clojure、Ruby和C++。
将Storm与Cassandra、Hadoop集成。
使用Cascading实现基于批处理的单词重要度算法。
创建并部署预测评分模型和分类模型。
掌握持续集成和将Storm部署至云端的方法。

【编辑推荐】, 从多个角度全面讲解Storm实时数据处理技术和最佳实践,为快速掌握并灵活应用Storm提供实用指南;, 从实际问题
                            出发,系统介绍Storm的基本应用、多语言特性、完整业务系统实现和产品交付的最佳实践方法;从产品持续交付角度,分析并实践集成、测试和交付的所有步骤。, 【内容简介】, 在大数据领域,Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构,Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大,实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统,在实时计算处理方面显得十分乏力。Storm是一个类似于Hadoop的实时数据处理框架,也是一个非常有效的开源实时计算工具,通常被比作“实时的Hadoop”。, 本书通过丰富的实例,系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法,内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。此外,本书旨在围绕Storm技术促进DevOps实践,使读者能够开发Storm解决方案,同时可靠地交付有价值的产品。, 本书适合想学习实时处理技术或者想通过Storm实现实时处理方法的开发者阅读。, 本书涵盖搭建基于Storm的开发环境和测试实时系统的许多实用方法与实战用例,以及如何应用交付最佳实践来将系统部署至云端。, 通过阅读本书,你将学到如何构建包含统计面板和可视化的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop,你将了解如何构建一个用于文字挖掘的完整实时大数据解决方案。你还会了解到如何在Storm集群中利用不同编程语言实现特定的功能,并最终将所有解决方案交付至云端。本书中的每一个步骤都应用了成熟的开发和操作实践,确保你能够可靠地交付产品。, 通过阅读本书,你将能够:, 搭建你的开发环境并测试Strom集群, 处理数据流,包括基于规则的处理流程, 构建分布式远程过程调用, 交付基于多语言实现的Storm Topology,包括Java、Clojure、Ruby和C++, 将Storm与Cassandra、Hadoop集成, 使用Cascading实现基于批处理的单词重要度算法, 创建并部署预测评分模型和分类模型, 掌握持续集成和将Storm部署至云端的方法。                        
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