数据密集型应用系统设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
作者简介
Martin Kleppmann是英国剑桥大学分布式系统方向的研究员。此前，他曾是LinkedIn和Rapportive等互联网公司的软件工程师，负责大规模数据基础设施建设。在此过程中他遇到过一些困难，因此他希望这本书能够帮助读者避免重蹈覆辙。Martin还是一位活跃的会议演讲者、博主和开源贡献者。他认为，每个人都应该学习深刻的技术理念，对技术的深入理解能帮助我们开发出更好的软件。
译者简介
赵军平, 大数据存储与分析资深开发者与推广者（EMC 10余年），GPU异构计算的亲历者。中国计算机协会专家委员，DELL EMC资深架构师。12年系统研发、创新与团队管理经验，擅长数据存储与保护, 云计算与大数据实时分析，GPU异构加速优化等。相关领域已申请中、美技术专利100余项，并多次在SNIA，LinuxConf，Hadoop Summit, Nvidia GPU Tech Conf等做技术分享，持续关注数据密集和计算密集相关技术的演进、融合与赋能推广。
吕云松，北京大学计算机硕士，硕士及DELL EMC中国研究院实习期间专注于大数据实时流式处理相关的研究。现就职于华为2012中软院黎曼实验室，主要从事深度学习的研发。
耿煜，DELL EMC架构师兼GTM负责人，致力于推广企业级数字化转型方案。深耕分布式架构以及云计算12年，先后任职于ChinaCache，Sun Microsystems以及EMC等公司。
李三平，美国麻省大学计算机工程专业博士，DELL EMC中国研究院首席科学家，研究方向为机器学习、深度学习、智能运维、遥感影像等。已在IEEE Transactions期刊和会议上发表论文数十篇，申请美国专利20余项。推崇简约，热衷机器学习。
- 分布式系统
- 计算机
- 分布式
- 数据库
- 架构
- 计算机科学
- 数据
- 大数据
全书分为三大部分：
第一部分，主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。
第二部分，我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。
第三部分，主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数据源来解决所有问题，那么一种自然的方式就是集成多个不同的数据库、缓存模块以及索引模块等。首先第10章以批处理开始来处理派生数据，紧接着第11章采用流式处理。第12章总结之前介绍的多种技术，并分析讨论未来构建可靠、可扩展和可维护应用系统可能的新方向或方法。
具体描述
读后感
1.事务及隔离级别 1.1.Read Committed 定义 一个事务只能看到其它事务已经提交的修改，不能看到其它事务进行中产生的修改。 实现方法 对任一事务修改的数据，在事务提交前均同时记录新值和旧值。其它事务读到此数据时，使用旧值;本事务读取时，使用新值。 一致性缺陷：不可重复...
评分每一个数据工程师和产品经理都应该把最后一节，Doing the right thing，读十遍。 为了说服大家为什么值得读十遍，我摘抄几句： automated systems can systematically and arbitrarily exclude a person from participating in society without any proof of guilt, and with l...
评分https://github.com/Vonng/db ==========================================================================================================================================================
评分用户评价
- 如果你需要一份数据相关内容/技术的坐标或者地图, 这本书绝对可以排在明显靠前的位置, 如果再考虑到时效性, 我建议你立刻打开来看看
评分花了一个多月终于读完了，被作者的高屋建瓴所折服，这本书偏向于学院派，但不乏工程上的指导意义。很多东西需要反复得读甚至去查看每章后面的文献才能加深理解。第二部分关于分布式共识、一致性的内容非常精彩，我甚至拿它在团队做了技术分享。最后发现作者是个比特币怀疑论者。
评分内容全面翔实，有理论深度，深入浅出，值得拥有
评分上帝视角细数各类数据相关系统优劣得失，用学术研究的方式来写书，本质上就是一本大综述，真是太适合我了，太棒了。信息量超大，将我平时了解的各种零散概念关联串结起来，感觉任督二脉已打通，要飘了
评分连看了两遍（虽说看不懂的那几章还是看不懂）。第三遍看这个笔记：https://henrikwarne.com/2019/07/27/book-review-designing-data-intensive-applications/
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