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出版者:电子工业出版社

作者:龚正良

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2002-8

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505376946

丛书系列:

图书标签:

• 计算机软件技术
• 软件工程
• 编程基础
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 软件开发
• 编程入门
• 基础教程
• 高等教育

深入理解现代数据科学的基石：《大规模数据处理与分析实践》 导言：信息洪流中的导航指南 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动社会进步与商业创新的核心资产。我们正以前所未有的速度积累着海量、多样化和高速增长的数据——从物联网设备的实时传感器读数，到社交媒体上的用户交互记录，再到基因测序的复杂结果。然而，数据的价值并非唾手可得，它需要强有力的工具、精妙的算法和系统化的架构来挖掘、清洗、存储和转化为可操作的洞察。 本书《大规模数据处理与分析实践》正是为应对这一挑战而诞生的专业参考书。它并非一本关注特定编程语言语法或底层操作系统细节的入门读物，而是致力于为读者构建一个全面的、贯穿数据生命周期的知识体系，聚焦于如何设计、实现和维护处理PB级甚至EB级数据的分布式系统和方法论。 第一部分：分布式计算的理论基础与架构演进 要处理大规模数据，单机能力是远远不够的。本部分将深入剖析支撑现代数据处理的分布式计算范式，解析其理论基础和历史演进。 第一章：分布式系统的基石 本章首先界定了“大规模”的含义，并探讨了数据处理面临的挑战，如I/O瓶颈、网络延迟、一致性维护和故障容错。我们将详细介绍CAP理论（一致性、可用性、分区容错性）在实际系统设计中的权衡取舍，并引入FLP不可能性，理解在异步网络中达成状态机同步的难度。接着，重点分析了分布式事务的几种主流模型，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及现代系统中更常采用的基于Quorum机制和冲突解决策略（如Last Write Wins, Vector Clocks）。 第二章：MapReduce模型及其局限性 MapReduce作为大数据时代的“Hello World”，是理解分布式批处理的起点。本章将细致拆解Map和Reduce两个核心阶段，分析数据分区、数据混洗（Shuffle）过程的开销优化。然而，我们不会止步于其原理介绍。更关键的是，本章会深入探讨MapReduce在处理迭代计算、流式数据和需要复杂中间结果重用的场景下的效率瓶颈，从而自然引出下一代系统的必要性。我们将对比Dryad等早期尝试，为理解现代执行引擎的优势做铺垫。 第三章：从批处理到实时流处理的范式转换 随着业务对数据新鲜度的要求提高，批处理的延迟性成为不可接受的短板。本章聚焦于流处理（Stream Processing）的理论模型，包括事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（Ingestion Time）的差异，以及如何利用水印（Watermarking）机制来处理乱序数据。我们将对比Lambda架构和Kappa架构的设计哲学，分析它们在复杂性、实时性和数据一致性保证上的不同权衡。 第二部分：核心分布式处理引擎详解 本部分是全书的技术核心，详细阐述当前工业界最为主流和高效的分布式数据处理框架，重点在于其执行模型和优化策略。 第四章：内存计算的革命：Apache Spark执行引擎 本章对Apache Spark进行彻底解构。我们将从其核心抽象弹性分布式数据集（RDD）的不可变性及惰性求值特性入手，过渡到更高级别的DataFrame/Dataset API如何利用Catalyst优化器进行逻辑计划和物理计划的转换。重点分析DAG调度器的工作流程、Task的划分与执行、Shuffle操作的内部机制（如SortMerge/Broadcast Join）以及内存管理策略（存储层与执行层内存的划分）。此外，还将介绍Spark Streaming（Structured Streaming）如何通过微批次或连续处理模型实现低延迟流计算。 第五章：面向超大规模数据的系统：Hadoop生态系统进阶 虽然Spark在计算层占据主导，但可靠的存储和资源管理依然是基础。本章深入研究HDFS的NameNode/DataNode架构，讨论Erasure Coding（纠删码）如何取代传统三副本策略以节省存储资源，以及读取路径中的数据定位与故障恢复机制。随后，重点分析YARN的资源调度模型，包括ResourceManager和NodeManager如何协同管理集群资源，并对比其在共享集群环境中与Kubernetes/Mesos等容器化调度的异同。 第六章：高效的SQL-on-Hadoop/Cloud引擎 大规模数据分析离不开SQL的表达能力。本章聚焦于将SQL查询能力带入分布式环境的引擎，如Presto/Trino和Apache Hive的演进。我们将剖析Presto如何实现去中心化协调、联邦查询的机制，以及其 कार्यों（Worker）如何跨存储系统（HDFS, S3, RDBMS）执行查询。对于Hive，我们将关注其Tez/LLAP执行模式如何克服传统MapReduce的性能瓶颈，以及ACID事务在数据湖环境中的实现。 第三部分：数据存储、优化与未来趋势 高效处理不仅依赖于计算引擎，更依赖于数据如何被组织和存储。本部分探讨面向分析负载的存储格式和关键的工程优化技术。 第七章：面向分析的列式存储技术 传统行式存储（如MySQL）更适合事务型负载，而面向分析查询（OLAP）则需要列式存储。本章深入解析Parquet和ORC格式的内部结构。重点阐述列式存储如何通过编码技术（如Run-Length Encoding, Dictionary Encoding）和压缩算法（如Snappy, Zstd）实现极高的I/O效率。同时，分析行组（Row Groups）/页（Pages）的组织方式，以及数据跳跃（Predicate Pushdown）技术如何利用Metadata统计信息大幅减少扫描数据量。 第八章：数据湖架构与湖仓一体（Lakehouse）的实践 数据湖（Data Lake）的挑战在于如何保证数据的质量和事务性。本章详细介绍Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg等事务性数据湖格式的核心设计。我们将对比它们如何提供Schema演进、时间旅行（Time Travel）和Upsert/Delete操作，从而弥合传统数据仓库的严格性与数据湖的灵活性之间的鸿沟。分析在云原生环境下，如何利用这些格式构建高效、可审计的Lakehouse架构。 第九章：系统性能调优与监控实践 在实际部署中，性能调优至关重要。本章提供一系列实用的工程技巧：包括数据倾斜的识别与解决策略（如局部聚合、随机加盐），广播（Broadcast）与排序合并（Sort Merge）连接的选择准则，以及如何根据数据分布选择最佳的分区键和存储格式。此外，还将探讨如何使用Prometheus、Grafana等工具对分布式作业的CPU利用率、网络I/O、内存压力和垃圾回收情况进行全方位监控和诊断。 结论：面向实践的知识体系 本书《大规模数据处理与分析实践》严格聚焦于分布式系统原理、大数据计算框架（Spark/Flink）、高效存储格式（Parquet/Delta）以及现代数据架构（Lakehouse）的工程实现。全书内容围绕如何构建和优化处理海量数据的技术栈展开，旨在培养读者从宏观架构设计到微观性能调优的综合能力，为读者在处理TB/PB级数据挑战时提供一套经过工业界验证的、严谨的技术路线图。本书不涉及传统操作系统原理、软件工程的通用设计模式（如UML、面向对象范式），也不深入探讨机器学习模型的训练细节，而是作为这一切应用得以实现的技术基石。

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