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Storm实时数据处理 带目录 0分下载
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上传时间: 2016-04-03
详细说明： 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。 ...展开收缩
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