企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践

📚 基本信息

  • 书名：企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践
  • 作者：肖冠宇
  • 出版社：机械工业出版社有限公司
  • 出版时间：2017/9/1
  • 字数：208千字

💡 推荐语

为企业大数据技术选型和大数据平台构建提供成熟的解决方案，包含大量实用案例。

📖 内容简介

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。

✍️ 作者简介

作者肖冠宇，资深大数据研发工程师，有多年的大数据工作经验，对高性能分布式系统架构、大数据技术、数据分析等有深入的研究。
曾就职于人民网人民在线和乐视网智能中心大数据部，主要从事大数据系统研发和广告数据分析；现就职于小米旗下的田米科技，担任大数据研发工程师。

🏢 出版社介绍

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
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