實時分析：流數據的分析與可視化技術

定　價：￥79.00

作　者：	拜倫·埃利斯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網絡數據倉庫與數據挖掘數據庫

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ISBN：	9787111532163	出版時間：	2016-04-01	包裝：	平裝
開本：	128開	頁數：	299	字數：

內容簡介

　　本書共11章。第1章介紹常見的流數據的來源、應用以及三個重要特性：持續(xù)交付、結構松散和高基數，并闡釋對流數據使用基礎架構和算法的重要性。第2~6章介紹實時流架構的各組件涉及的軟件、框架和方法。第2章概述實時流架構設計涉及的組件、特性、編程語言等。第3章介紹實時流架構的服務配置和協(xié)調，重點介紹協(xié)調服務器ZooKeeper。第4章闡述實時流架構中數據流程的管理，涉及用來管理數據流程的兩個軟件包Kafka和Flume。第5章分析流數據的處理，涉及如何用Storm或Samza來處理數據。第6章介紹流數據的存儲問題。第7~11章重點關注流數據架構的應用構建問題。第7章討論從流環(huán)境向最終用戶的數據交付問題。這是構建儀表板以及其他監(jiān)控應用所使用的核心機制。第8章涵蓋流環(huán)境下的聚集計算問題，特別是對多分辨率時間序列數據的聚集計算問題。第9章簡要介紹統(tǒng)計學和概率論的基礎知識。第10章討論略圖，略圖通常具有更快的更新速度和更小的內存占用空間，特別適合流環(huán)境。第11章討論聚集計算之外能夠應用于流數據的一些更深入的話題。

作者簡介

　　作者簡介Byron Ellis是Spongecell公司的CTO，該公司是一個總部位于紐約的廣告技術公司，在舊金山、芝加哥和倫敦設有辦事處。他負責公司的研發(fā)和計算基礎設施的維護工作，在加盟Spongecell之前，他是在線交互技術“領頭羊”企業(yè)Liveperson公司的首席數據科學家。他還在當時世界最大的廣告交換公司之一adBrite擔任過多項職務。他擁有哈佛大學統(tǒng)計學博士學位，攻讀博士學位期間主要研究高吞吐量生物學實驗數據中網絡結構的學習方法。技術編輯簡介JoseQuinteiro有20年技術經驗，參與過許多終端用戶、企業(yè)、Web軟件系統(tǒng)和應用的設計與開發(fā)工作。他對于包括前后端的設計和實現在內的全套Web技術有著豐富經驗。Jose在威廉瑪麗學院獲得化學學士學位。Luke Hornof擁有計算機科學博士學位，曾參與創(chuàng)建了多個成功的高科技初創(chuàng)企業(yè)。他在編程語言方面發(fā)表了十多篇同行評審的論文，曾為微處理器、廣告和音樂行業(yè)開發(fā)過商用軟件。他目前的興趣之一是使用數據分析技術來改善Web和移動應用。Ben Peirce在Spongecell廣告技術公司負責研究工作和基礎設施的管理。加盟Spongecell之前，他在醫(yī)療健康技術初創(chuàng)企業(yè)擔任過多項職務，他還是SETMedia公司的聯合創(chuàng)始人之一，該公司是一個視頻廣告技術公司。他在哈佛大學工程與應用科學學院獲得博士學位，研究方向是控制系統(tǒng)和機器人。

圖書目錄

目　　錄

譯者序

前言

致謝

作者簡介

技術編輯簡介

第1章　流數據簡介1

1.1流數據的來源2

1.1.1運行監(jiān)控2

1.1.2Web分析2

1.1.3在線廣告3

1.1.4社交媒體3

1.1.5移動數據和物聯網4

1.2流數據的特別之處5

1.2.1始終在線，持續(xù)流動5

1.2.2松散結構5

1.2.3高基數的存儲6

1.3基礎架構和算法6

1.4總結7

第一部分　流分析架構

第2章　實時流架構設計10

2.1實時架構的組件10

2.1.1數據采集11

2.1.2數據流程11

2.1.3數據處理13

2.1.4數據存儲13

2.1.5數據交付14

2.2實時架構的特性16

2.2.1高可用性16

2.2.2低延遲17

2.2.3水平可擴展性17

2.3實時編程語言18

2.3.1Java18

2.3.2Scala和Clojure19

2.3.3JavaScript19

2.3.4Go語言20

2.4實時架構概覽20

2.4.1數據采集20

2.4.2數據流程21

2.4.3數據處理21

2.4.4數據存儲21

2.4.5數據交付22

2.5總結22

第3章　服務配置和協(xié)調24

3.1　配置和協(xié)調系統(tǒng)的研發(fā)動機24

3.2　維護分布式狀態(tài)25

3.2.1不可靠的網絡連接25

3.2.2時鐘同步25

3.2.3不可靠環(huán)境下的一致性25

3.3Apache ZooKeeper26

3.3.1znode27

3.3.2監(jiān)視和通知28

3.3.3保持一致性28

3.3.4創(chuàng)建ZooKeeper集群28

3.3.5ZooKeeper本地Java客戶端33

3.3.6Curator客戶端39

3.3.7Curator Recipes組件45

3.4總結50

第4章　流分析中的數據流程管理52

4.1分布式數據流程52

4.1.1至少交付一次52

4.1.2“n＋1”問題53

4.2Apache Kafka：高吞吐量分布式消息機制54

4.2.1設計與實現54

4.2.2配置Kafka環(huán)境57

4.2.3與Kafka代理交互65

4.3Apache Flume：分布式日志采集系統(tǒng) 66

4.3.1Flume agent67

4.3.2配置agent68

4.3.3Flume數據模型68

4.3.4channel選擇器69

4.3.5Flume source71

4.3.6Flume sink78

4.3.7sink processor80

4.3.8Flume channel80

4.3.9Flume Interceptor81

4.3.10集成定制Flume組件83

4.3.11運行Flume agent83

4.4總結83

第5章　流數據的處理85

5.1分布式流數據處理85

5.1.1協(xié)調86

5.1.2分區(qū)和融合86

5.1.3事務86

5.2用Storm處理數據86

5.2.1Storm集群的組件87

5.2.2配置Storm集群88

5.2.3分布式集群89

5.2.4本地集群92

5.2.5Storm拓撲92

5.2.6實現bolt95

5.2.7實現并使用spout99

5.2.8分布式遠程過程調用104

5.2.9Trident：Storm的DSL105

5.3用Samza處理數據111

5.3.1Apache YARN111

5.3.2從YARN和Samza開始112

5.3.3將Samza集成進數據流程115

5.3.4Samza作業(yè)116

5.4總結122

第6章　流數據的存儲123

6.1一致性哈希123

6.2“NoSQL”存儲系統(tǒng)124

6.2.1Redis125

6.2.2MongoDB132

6.2.3Cassandra150

6.3其他存儲技術159

6.3.1關系數據庫160

6.3.2分布式內存數據網格160

6.4存儲技術的選擇160

6.4.1鍵-值存儲160

6.4.2文檔存儲160

6.4.3分布式哈希表存儲161

6.4.4內存網格161

6.4.5關系數據庫161

6.5數據倉庫161

6.5.1將Hadoop作為ETL和數據倉庫162

6.5.2Lambda架構166

6.6總結166

第二部分　流分析與可視化

第7章　流度量的交付168

7.1流Web應用168

7.1.1使用Node169

7.1.2用NPM管理Node項目171

7.1.3基于Node開發(fā)Web應用174

7.1.4　基本的流儀表板176

7.1.5　向Web應用加入流180

7.2　數據可視化190

7.2.1　HTML5 Canvas和內聯SVG190

7.2.2　數據驅動文檔：D3.js196

7.2.3　高層工具204

7.3　移動流應用208

7.4　總結209

第8章　精確的聚集計算和交付211

8.1　定時計數與求和214

8.1.1　基于Bolt的計數214

8.1.2　基于Trident的計數216

8.1.3　基于Samza的計數217

8.2　多分辨率時間序列的聚集計算218

8.3　隨機優(yōu)化222

8.4　時間序列數據的交付223

8.4.1　用D3.js繪制帶狀圖224

8.4.2　高速Canvas圖225

8.4.3　地平線圖226

8.5　總結227

第9章　流數據的統(tǒng)計近似229

9.1　數值計算庫229

9.2　概率和分布230

9.2.1　期望和方差231

9.2.2　統(tǒng)計分布232

9.2.3　離散分布232

9.2.4　連續(xù)分布233

9.2.5　聯合分布235

9.3　參數估計236

9.3.1　參數推斷236

9.3.2　Delta方法237

9.3.3　分布不等式238

9.4　隨機數產生器238

9.5　抽樣過程242

9.5.1　從固定數據集中抽樣242

9.5.2　從流數據中抽樣243

9.5.3　有偏流抽樣244

9.6　總結245

第10章　使用略圖近似流數據246

10.1　寄存器和哈希函數246

10.1.1　寄存器247

10.1.2　哈希函數247

10.2　集合249

10.3　Bloom Filter251

10.3.1　算法251

10.3.2　Bloom Filter大小的選擇253

10.3.3　并集和交集253

10.3.4　基數估計254

10.3.5　有趣的變體255

10.4　Distinct Value略圖258

10.4.1　Min-Count算法258

10.4.2　HyperLogLog算法260

10.5　Count-Min略圖264

10.5.1　點查詢265

10.5.2　Count-Min略圖的實現265

10.5.3　Top-K和“Heavy Hitters”266

10.5.4　范圍查詢和分位數查詢268

10.6　其他應用270

10.7　總結271

第11章　流數據的應用272

11.1　實時數據模型273

11.1.1　簡單時間序列模型273

11.1.2　線性模型276

11.1.3　邏輯回歸280

11.1.4　神經網絡模型281

11.2　用模型預測289

11.2.1　指數平滑法289

11.2.2　回歸法291

11.2.3　神經網絡法293

11.3　監(jiān)控294

11.3.1　離群點檢測294

11.3.2　變化檢測296

11.4　實時優(yōu)化297

11.5　總結298