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Storm分布式实时计算模式

Storm分布式实时计算模式

(美)Brian O''Neill,Peter Taylor Goetz
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内容简介

《Storm分布式实时计算模式》全书分为10章:第1章介绍使用Storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念,包括Storm的数据结构、发环境的搭建,以及Storm程序的发和调试技术等;第2章详细讲解Storm集群环境的安装和搭建,以及如何将topology部署到分布式环境中;第3章通过传感器数据实例详细介绍Trident topology;T第4章讲解如何使用Storm和Trident行实时趋势分析;第5章介绍如何使用Storm行图形分析,将数据持久化存储在图形数据库中,并且查询数据来发现其中潜在的联系;;第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法;第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性,通过集成Strom和源探索性分析架构Druid,实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。第8章探讨Lambda体系结构的实现方法,讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统;第9章 讲解如何将Pig脚本转化为topology并且使用Storm-YARN部署topology,将批处理系统转化为实时系统;第10章 介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。
【推荐语】
查看:   《Storm分布式实时计算模式》Apache Storm 项目核心贡献者亲笔撰写,涵盖多种分布式计算相关主题,是深理解Storm分布式实时计算的翔实指南。 《Storm分布式实时计算模式》通过大量的示例,全面而系统地讲解Storm分布式实时计算的核心概念及应用,并针对不同的应用场景,给出多种基于Storm的设计模式,而且提供示例源码,便于读者参考设计并实现自己的Storm应用。
【作者】
P. Taylor Goetz是Apache Storm项目核心贡献者以及发布经理,自2011年10月Storm项目首次源至今都参与其中,具有长期的Storm使用和发经验。作为Storm用户社区中的活跃贡献者,Taylor领导了一系列源项目,旨在使企业能够将Storm集成到不同的基础设施上。 Brian O'Neill 现就职于Health Market Science(HMS)公司,任首席技术官,重行数据管理和医疗领域数据分析。他已经担任技术主管超过15年,被公认为大数据领域的权威。作为系统架构师,他有着应对各种不同场景的经验,从初创公司到财富500强公司。他信奉源精神,对多个项目做出了贡献。他领导的项目,扩展了Cassandra数据库,并且将索引引擎、分布式处理框架、分析引擎集成到了该数据库中。他荣获了2013年InfoWorld技术领导力奖项。 译者简介 董昭 腾讯安全平台部应用运维安全工程师,负责腾讯Web业务的漏洞防护等相关工作,研究兴趣为Web安全、网络安全、Linux后台发、大数据等。
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