内容介绍
《实时数据处理和分析指南》主要介绍实时大数据计算领域的相关技巧和经验，包括Flink、Spark和Storm等流处理框架技术。全书从搭建开发环境开始，逐步实现流处理，循序渐进地引导读者学习如何利用Rabbit MQ、Kafka和NiFi以及Storm、Spark、Flink和Beam等组件协同应用来解决实际问题。本书内容分为6个部分，分别是“导言——熟悉实时分析”“搭建基础设施”“Storm实时计算”“使用Spark实现实时计算”“使用Flink实现实时分析”以及“综合应用”。在阅读本书之前，读者应具备基本的Java和Scala编程基础，还应熟悉Maven、Java和Eclipse的安装和配置流程。
关联推荐
1.全书侧重实用性，涵盖从数据的采集、可视化到数据的持久化等各个方面的内容，帮助读者提升自主解决挑战性问题的能力；2.本书包括如何设置组件、基础的Demo演示、系统集成、GJ用例，以及报警和监控等主题，旨在帮助读者了解D今流行的实时处理工具，如Apache Spark、Apache Flink和Storm；3.本书结合实际用例展示上述技术的具体应用，真正将理论运用到实践中，解决实际问题；4.通过阅读本书，读者可以掌握实时数据处理和分析的相关知识，并能了解如何以*恰D的方式在生产环境中部署解决方案。
目录
DI一部分 导言—熟悉实时分析 D 1章 实时分析简介 2 1.1 大数据的定义 2 1.2 大数据的基础设施 3 1.3 实时分析—神话与现实 6
DI一部分 导言—熟悉实时分析
D 1章 实时分析简介 2
1.1 大数据的定义 2
1.2 大数据的基础设施 3
1.3 实时分析—神话与现实 6
1.4 近实时解决方案—可用的架构 9
1.4.1 NRT的Storm解决方案 9
1.4.2 NRT的Spark解决方案 10
1.5 Lambda架构—分析可能性 11
1.6 物联网—想法与可能性 13
1.7 云—考虑NRT和物联网 17
1.8 小结 18
D 2章 实时应用的基本组件 19
2.1 NRT系统及其构建模块 19
2.1.1 数据采集 21
2.1.2 流处理 22
2.1.3 分析层—服务终端用户 23
2.2 NRT的GJ系统视图 25
2.3 NRT的技术视图 26
2.3.1 事件生产者 27
2.3.2 数据收集 27
2.3.3 代理 29
2.3.4 转换和处理 31
2.3.5 存储 32
2.4 小结 32
D二部分 搭建基础设施
D3章 了解和跟踪数据流 34
3.1 了解数据流 34
3.2 为数据提取安装基础设施 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 将数据从源填到处理器—期望和注意事项 48
3.4 比较与选择适合用例的ZJ实践 49
3.5 小试牛刀 49
3.6 小结 51
D4章 安装和配置Storm 52
4.1 Storm概述 52
4.2 Storm架构和组件 53
4.2.1 特征 54
4.2.2 组件 54
4.2.3 流分组 56
4.3 安装和配置Storm 57
4.3.1 安装Zookeeper 57
4.3.2 配置Apache Storm 59
4.4 在Storm上实时处理任务 61
4.5 小结 67
D5章 配置Apache Spark和Flink 68
5.1 安装并快速运行Spark 68
5.1.1 源码构建 69
5.1.2 下载Spark安装包 69
5.1.3 运行示例 70
5.2 安装并快速运行Flink 73
5.2.1 使用源码构建Flink 73
5.2.2 下载Flink 74
5.2.3 运行示例 75
5.3 安装并快速运行Apache Beam 79
5.3.1 Beam模型 79
5.3.2 运行示例 80
5.3.3 MinimalWordCount示例 82
5.4 Apache Beam中的平衡 85
5.5 小结 88
D三部分 Storm实时计算
D6章 集成Storm与数据源 90
6.1 RabbitMQ有效的消息传递 90
6.2 RabbitMQ交换器 91
6.2.1 直接交换器 91
6.2.2 RabbitMQ安装配置 93
6.2.3 RabbitMQ的发布和订阅 95
6.3 RabbitMQ与Storm集成 99
6.4 PubNub数据流发布者 107
6.5 将Storm和RMQ_PubNub传感器数据拓扑串在一起 111
6.6 小结 114
D7章 从Storm到Sink 115
7.1 安装并配置Cassandra 115
7.1.1 安装Cassandra 116
7.1.2 配置Cassandra 117
7.2 Storm和Cassandra拓扑 118
7.3 Storm和IMDB集成处理维度数据 120
7.4 集成表示层与Storm 122
7.5 小试牛刀 134
7.6 小结 143
D8章 Storm Trident 144
8.1 状态保持和Trident 144
8.1.1 事务性spout 145
8.1.2 不透明事务性spout 145
8.2 基本Storm Trident拓扑 146
8.3 Trident内部实现 148
8.4 Trident操作 149
8.4.1 函数 149
8.4.2 Map函数and FlatMap函数 150
8.4.3 peek函数 151
8.4.4 过滤器 151
8.4.5 窗口操作 152
8.4.6 聚合操作 155
8.4.7 分组操作 158
8.4.8 合并和组合操作 159
8.5 DRPC 160
8.6 小试牛刀 161
8.7 小结 164
D四部分 使用Spark实现实时计算
D9章 运用Spark引擎 166
9.1 Spark概述 166
9.2 Spark的D特优势 169
9.3 Spark用例 172
9.4 Spark架构—引擎内部的运行模式 174
9.5 Spark的语用概念 176
9.6 Spark 2.x—数据框和数据集的出现 178
9.7 小结 179
D 10章 运用Spark操作 180
10.1 Spark—封装和API 180
10.2 RDD语用探索 182
10.2.1 转换 185
10.2.2 动作 190
10.3 共享变量—广播变量和累加器 192
10.3.1 广播变量 192
10.3.2 累加器 195
10.4 小结 196
D 11章 Spark Streaming 197
11.1 Spark Streaming的概念 197
11.2 Spark Streaming的简介和体系结构 198
11.3 Spark Streaming的封装结构 203
11.3.1 Spark Streaming API 203
11.3.2 Spark Streaming操作 204
11.4 连接Kafka和Spark Streaming 206
11.5 小结 208
D五部分 使用Flink实现实时分析
D 12章 运用Apache Flink 210
12.1 Flink体系结构和执行引擎 210
12.2 Flink的基本组件和进程 213
12.3 将源流集成到Flink 215
12.3.1 和Apache Kafka集成 215
12.3.2 和RabbitMQ集成 218
12.4 Flink处理和计算 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 检测模式 227
12.7.2 模式选择 228
12.7.3 示例 228
12.8 Gelly 229
12.9 小试牛刀 231
12.10 小结 242
D六部分 综合应用
D 13章 用例研究 244
13.1 概述 244
13.2 数据建模 245
13.3 工具和框架 246
13.4 建立基础设施 247
13.5 实现用例 252
13.5.1 构建数据模拟器 252
13.5.2 Hazelcast加载器 259
13.5.3 构建Storm拓扑 261
13.6 运行用例 272
13.7 小结 279
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