MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：9
- 题名/责任者:
- 企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践/肖冠宇著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2017
- ISBN及定价:
- 978-7-111-57922-9/CNY59.00
- 载体形态项:
- 208页:图;24cm
- 丛编项:
- 大数据技术丛书
- 个人责任者:
- 肖冠宇 著
- 学科主题:
- 企业管理-数据处理
- 中图法分类号:
- F272.7
- 一般附注:
- 华章IT
- 提要文摘附注:
- 本书分为三大部分，共九章。第壹部分（第1章）主要介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。第二部分（第2～7章）首先介绍了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式；然后，介绍了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API；接着介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践；后介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。第三部分（第8～9章）主要介绍了企业大数据处理的两个实际应用案例，分别是基于Druid构建多维数据分析平台和基于JMX指标的监控系统。
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