實時數(shù)據(jù)處理和分析指南

第 一部分 導(dǎo)言—熟悉實時分析
第 1章 實時分析簡介　2
1．1　大數(shù)據(jù)的定義　2
1．2　大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施　3
1．3　實時分析—神話與現(xiàn)實　6
1．4　近實時解決方案—可用的架構(gòu)　9
1．4．1　NRT的Storm解決方案　9
1．4．2　NRT的Spark解決方案　10
1．5　Lambda架構(gòu)—分析可能性　11
1．6　物聯(lián)網(wǎng)—想法與可能性　13
1．7　云—考慮NRT和物聯(lián)網(wǎng)　17
1．8　小結(jié)　18
第 2章 實時應(yīng)用的基本組件　19
2．1　NRT系統(tǒng)及其構(gòu)建模塊　19
2．1．1　數(shù)據(jù)采集　21
2．1．2　流處理　22
2．1．3　分析層—服務(wù)終端用戶　23
2．2　NRT的高級系統(tǒng)視圖　25
2．3　NRT的技術(shù)視圖　26
2．3．1　事件生產(chǎn)者　27
2．3．2　數(shù)據(jù)收集　27
2．3．3　代理　29
2．3．4　轉(zhuǎn)換和處理　31
2．3．5　存儲　32
2．4　小結(jié)　32
第二部分　搭建基礎(chǔ)設(shè)施
第3章　了解和跟蹤數(shù)據(jù)流　34
3．1　了解數(shù)據(jù)流　34
3．2　為數(shù)據(jù)提取安裝基礎(chǔ)設(shè)施　35
3．2．1　Apache Kafka　35
3．2．2　Apache NiFi　36
3．2．3　Logstash　41
3．2．4　Fluentd　43
3．2．5　Flume　46
3．3　將數(shù)據(jù)從源填到處理器—期望和注意事項　48
3．4　比較與選擇適合用例的最佳實踐　49
3．5　小試牛刀　49
3．6　小結(jié)　51
第4章　安裝和配置Storm　52
4．1　Storm概述　52
4．2　Storm架構(gòu)和組件　53
4．2．1　特征　54
4．2．2　組件　54
4．2．3　流分組　56
4．3　安裝和配置Storm　57
4．3．1　安裝Zookeeper　57
4．3．2　配置Apache Storm　59
4．4　在Storm上實時處理任務(wù)　61
4．5　小結(jié)　67
第5章　配置Apache Spark和Flink　68
5．1　安裝并快速運行Spark　68
5．1．1　源碼構(gòu)建　69
5．1．2　下載Spark安裝包　69
5．1．3　運行示例　70
5．2　安裝并快速運行Flink　73
5．2．1　使用源碼構(gòu)建Flink　73
5．2．2　下載Flink　74
5．2．3　運行示例　75
5．3　安裝并快速運行Apache Beam　79
5．3．1　Beam模型　79
5．3．2　運行示例　80
5．3．3　MinimalWordCount示例　82
5．4　Apache Beam中的平衡　85
5．5　小結(jié)　88
第三部分　Storm實時計算
第6章　集成Storm與數(shù)據(jù)源　90
6．1　RabbitMQ有效的消息傳遞　90
6．2　RabbitMQ交換器　91
6．2．1　直接交換器　91
6．2．2　RabbitMQ安裝配置　93
6．2．3　RabbitMQ的發(fā)布和訂閱　95
6．3　RabbitMQ與Storm集成　99
6．4　PubNub數(shù)據(jù)流發(fā)布者　107
6．5　將Storm和RMQ_PubNub傳感器數(shù)據(jù)拓撲串在一起　111
6．6　小結(jié)　114
第7章　從Storm到Sink　115
7．1　安裝并配置Cassandra　115
7．1．1　安裝Cassandra　116
7．1．2　配置Cassandra　117
7．2　Storm和Cassandra拓撲　118
7．3　Storm和IMDB集成處理維度數(shù)據(jù)　120
7．4　集成表示層與Storm　122
7．5　小試牛刀　134
7．6　小結(jié)　143
第8章　Storm Trident　144
8．1　狀態(tài)保持和Trident　144
8．1．1　事務(wù)性spout　145
8．1．2　不透明事務(wù)性spout　145
8．2　基本Storm Trident拓撲　146
8．3　Trident內(nèi)部實現(xiàn)　148
8．4　Trident操作　149
8．4．1　函數(shù)　149
8．4．2　Map函數(shù)and FlatMap函數(shù)　150
8．4．3　peek函數(shù)　151
8．4．4　過濾器　151
8．4．5　窗口操作　152
8．4．6　聚合操作　155
8．4．7　分組操作　158
8．4．8　合并和組合操作　159
8．5　DRPC　160
8．6　小試牛刀　161
8．7　小結(jié)　164
第四部分　使用Spark實現(xiàn)實時計算
第9章　運用Spark引擎　166
9．1　Spark概述　166
9．2　Spark的獨特優(yōu)勢　169
9．3　Spark用例　172
9．4　Spark架構(gòu)—引擎內(nèi)部的運行模式　174
9．5　Spark的語用概念　176
9．6　Spark 2．x—數(shù)據(jù)框和數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)　178
9．7　小結(jié)　179
第　10章 運用Spark操作　180
10．1　Spark—封裝和API　180
10．2　RDD語用探索　182
10．2．1　轉(zhuǎn)換　185
10．2．2　動作　190
10．3　共享變量—廣播變量和累加器　192
10．3．1　廣播變量　192
10．3．2　累加器　195
10．4　小結(jié)　196
第　11章 Spark Streaming　197
11．1　Spark Streaming的概念　197
11．2　Spark Streaming的簡介和體系結(jié)構(gòu)　198
11．3　Spark Streaming的封裝結(jié)構(gòu)　203
11．3．1　Spark Streaming API　203
11．3．2　Spark Streaming操作　204
11．4　連接Kafka和Spark Streaming　206
11．5　小結(jié)　208
第五部分　使用Flink實現(xiàn)實時分析
第　12章 運用Apache Flink　210
12．1　Flink體系結(jié)構(gòu)和執(zhí)行引擎　210
12．2　Flink的基本組件和進程　213
12．3　將源流集成到Flink　215
12．3．1　和Apache Kafka集成　215
12．3．2　和RabbitMQ集成　218
12．4　Flink處理和計算　221
12．4．1　Datastream API　221
12．4．2　DataSet API　223
12．5　Flink持久化　224
12．6　FlinkCEP　226
12．7　Pattern API　227
12．7．1　檢測模式　227
12．7．2　模式選擇　228
12．7．3　示例　228
12．8　Gelly　229
12．9　小試牛刀　231
12．10　小結(jié)　242
第六部分　綜合應(yīng)用
第　13章 用例研究　244
13．1　概述　244
13．2　數(shù)據(jù)建?！?45
13．3　工具和框架　246
13．4　建立基礎(chǔ)設(shè)施　247
13．5　實現(xiàn)用例　252
13．5．1　構(gòu)建數(shù)據(jù)模擬器　252
13．5．2　Hazelcast加載器　259
13．5．3　構(gòu)建Storm拓撲　261
13．6　運行用例　272
13．7　小結(jié)　279