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分类于: 互联网 云计算&大数据

简介

Storm应用实践: 实时事务处理之策略

Storm应用实践: 实时事务处理之策略 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 01:29:30

作者:〔美〕肖恩T.艾伦(Sean T.Allen)〔美〕马修·扬科夫斯基 (Matthew Jankowski)〔美 〕彼得·巴蒂罗纳(Peter Pathirana)

译者:罗聪翼龚成志

出版社:出版社机械工业出版社

出版日期:2018-01

ISBN:9787111586210

文件格式: pdf

标签: 互联网 外国文学 Storm 大数据技术丛书 软件应用

简介· · · · · ·

本书是一本指导Storm用户实践应用的指南,从Storm组件的应用细节、Storm的代码逻辑,到如何优化拓扑性能,以及如何在生产环境中部署Storm集群,作者将TheLadders的项目实践经验都整理归纳并在本书中完整呈现,配上大量图例说明,使读者可以在短时间内学到作者花费多年才总结出来的Storm知识精华。肖恩T.艾伦(Sean T.Allen),现为Wallaroo Labs架构副总裁,之前曾担任TheLadders首席架构师。他专注于开发弹性、可扩展、能够移动核心业务指标的系统。他在软件行业从业20多年,拥有丰富的领域经验,能够创建灵活的数据工作流、分布式系统和基于s0A的应用框架。马修·扬科夫斯基(Matthew Jankowski),BAMTECH Media高级软件工程师,有15年软件系统开发经验。之前任职于TheLadders公司,花费两年时间将Storm集成到TheLadders,并搜索新的Storm用例。彼得·巴蒂罗纳(Peter Pathirana),现为Flatiron Health资深软件工程师,之前是TheLadders高级软件工程师,在为复杂问题设计全面解决方案方面有丰富的经验,乐于钻研Storm、Elasticsearch、Solrl和IRabbitMQ等。

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目录

  1. 译者序
  2. 前言
  3. 致谢
  4. 关于本书
  5. 关于原书封面插图
  6. 第1章 Storm简介
  7. 1.1 什么是大数据
  8. 1.2 Storm如何应用于大数据应用场景
  9. 1.3 为什么你希望使用Storm
  10. 1.4 小结
  11. 第2章 Storm核心概念
  12. 2.1 问题定义:GitHub提交数监控看板
  13. 2.2 Storm基础概念
  14. 2.3 在Storm中实现GitHub提交数监控看板
  15. 2.4 小结
  16. 第3章 拓扑设计
  17. 3.1 拓扑设计方法
  18. 3.2 问题定义:一个社交热力图
  19. 3.3 将解决方案映射至Storm的逻辑
  20. 3.4 设计的初步实现
  21. 3.5 扩展拓扑
  22. 3.6 拓扑的设计范式
  23. 3.7 小结
  24. 第4章 设计健壮的拓扑
  25. 4.1 对可靠性的要求
  26. 4.2 问题定义:一个信用卡授权系统
  27. 4.3 bolt基础实现
  28. 4.4 消息处理保障
  29. 4.5 回放语义
  30. 4.6 小结
  31. 第5章 拓扑由本地到远程的实施
  32. 5.1 Storm集群
  33. 5.2 Storm集群容错中的快速失败机制
  34. 5.3 安装Storm集群
  35. 5.4 在Storm集群上运行拓扑
  36. 5.5 Storm UI及其在集群中的角色
  37. 5.6 小结
  38. 第6章 对Storm进行调优
  39. 6.1 问题定义:Daily Deals!重生版
  40. 6.2 初始化实施
  41. 6.3 调优:我想为它提速
  42. 6.4 延迟率:当外部系统依然能正常工作时
  43. 6.5 Storm的指标统计API
  44. 6.6 小结
  45. 第7章 资源冲突
  46. 7.1 调整一个工作结点上运行的工作进程数量
  47. 7.2 修改工作进程(JVM)上的内存分配
  48. 7.3 定位拓扑上运行的工作结点/进程
  49. 7.4 在一个Storm集群中的工作进程冲突
  50. 7.5 在一个工作进程(JVM)中的内存冲突
  51. 7.6 在一个工作结点上的内存冲突
  52. 7.7 工作结点的CPU资源冲突
  53. 7.8 工作结点的I/O冲突
  54. 7.9 小结
  55. 第8章 Storm内核
  56. 8.1 重新考虑提交数的拓扑设计
  57. 8.2 探究执行器的细节
  58. 8.3 路由和任务
  59. 8.4 当Storm的内部队列出现溢出时
  60. 8.5 处理Storm内部缓冲区溢出问题
  61. 8.6 调整缓冲区大小来提升性能
  62. 8.7 小结
  63. 第9章 Trident
  64. 9.1 什么是Trident
  65. 9.2 Kafka及其在Trident中的角色
  66. 9.3 问题定义:网络电台应用
  67. 9.4 基于一个Trident拓扑来实现网络电台的设计
  68. 9.5 借助DRPC访问持久化的统计结果
  69. 9.6 将Trident的操作符映射至Storm的原语
  70. 9.7 扩展一个Trident拓扑
  71. 9.8 小结
  72. 编后记