E-BOOK 企业数据湖汤姆斯约翰 企业数据湖汤姆斯约翰

企业数据湖汤姆斯约翰

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出版社
互动创新图书专营店
出版日期
2018-12
页数
390 页
评分
9.5 / 10
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 书[0名0]：  企业数据湖|8055016
 图书定价： 99元
 图书作者： [印度]汤姆斯·约翰（Tomcy John） 潘卡·米斯拉（Pankaj Misra）
 出版社：  [1机1]械工业出版社
 出版日期：  2018/12/19 0:00:00
 ISBN号： 9787111615538
 开本： 16开
 页数： 390
 版次： 1-1
 作者简介
[印度]汤姆斯·约翰（Tomcy John） 潘卡·米斯拉（Pankaj Misra）著：汤姆斯·约翰（Tomcy John）是一[0名0]企业级Java技术专家，拥有工[0学0][0学0]士[0学0]位，并且有[0超0]过14年多行业的开发[纟巠]验。他目前担任Emirates Group IT核心架构部门的[0首0]席架构师。在此之前，他曾在甲骨文公司、安[1永1]公司任职。他[1主1]要擅长构建企业级应用，并且在企业内担任[0首0]席导师和布道者，以促进[亲斤]技术融入企业标准技术栈。

潘卡·米斯拉（Pankaj Misra）是一[0名0]技术传播者，拥有工程[0学0]士[0学0]位，并且有[0超0]过16年跨多个业务[令页]域的技术[纟巠]验。自2015年以来，他一直在Emirates Group IT任职。他擅长架构和构建多技术栈的解决方案及实现。他在印度的技术论坛上也是一[0名0]活跃分子，参与过多个海量数据、可水平扩展的近实时数据处理和分析产[0品0]的构建。
 内容简介
本书分为三个[1主1]要部分。[0第0]一部分介绍了数据湖的概念、企业中数据湖泊的重要性，以及Lambda架构的[z1u1i][亲斤]进展。[0第0]二部分将深入研究使用Lambda架构构建数据湖的[1主1]要组[亻牛]，介绍了一些流行的[0大0]数据技术，如Apache Hadoop、Spark、Sqoop、Flume和弹性搜索。[0第0]三部分以实际操作的方式展示如何实现一个企业数据湖，并介绍了几个实际的用例，而且展示了如何将其他外围组[亻牛]添加到湖中以[扌是]高效率。在本书的[z1u1i]后，读者将能够选择正确的[0大0]数据技术，使用lambda架构模式来构建企业数据湖。
 目录

译者序
推荐序
关于作者
关于技术审核人员
前言
[0第0]一部分　概述
[0第0]1章　数据导论 2
1.1　探索数据 3
1.2　什么是企业数据 4
1.3　企业数据管理 5
1.4　[0大0]数据相关概念 6
1.5　数据与企业的相关性 8
1.6　数据质量 9
1.7　企业中数据如何存放 10
1.7.1　内联网（企业内部） 10
1.7.2　互联网（企业外部） 10
1.7.3　数据持[1久1]化存储（RDBMS或者[0No0]SQL） 12
1.7.4　传统的数据仓库 13
1.7.5　文[亻牛]存储 13
1.8　企业现状 14
1.9　企业数字化转型 15
1.10　数据湖用例启示 16
1.11　总结 17
[0第0]2章　数据湖概念概览 18
2.1　什么是数据湖 18
2.2　数据湖如何帮助企业 19
2.3　数据湖是如何工作的 20
2.4　数据湖与数据仓库的区别 21
2.5　数据湖的构建方[0法0] 22
2.6　Lambda架构驱动的数据湖 22
2.6.1　数据摄取层——摄取数据用于处理和存储 23
2.6.2　批处理层——批量处理已[扌是]取数据 23
2.6.3　快速处理层——近实时数据处理 24
2.6.4　数据存储层——存储所有数据 24
2.6.5　服务层——数据交付与导出 25
2.6.6　数据获取层——从源系统获取数据 25
2.6.7　消息层——数据传输的保障 26
2.6.8　探索数据摄取层 27
2.6.9　探索Lambda层 28
2.7　总结 35
[0第0]3章　Lambda架构：一种数据湖
实现模式 36
3.1　什么是Lambda架构 36
3.2　Lambda 架构简[0史0] 37
3.3　Lambda架构的原则 37
3.3.1　容错原则 38
3.3.2　不可变数据原则 38
3.3.3　重[亲斤]计算原则 38
3.4　Lambda架构的组[亻牛] 38
3.4.1　批处理层 39
3.4.2　快速处理层 41
3.4.3　服务层 43
3.5　Lambda架构的完整工作原理 44
3.6　Lambda架构的[0优0]势 45
3.7　Lambda架构的劣势 46
3.8　Lambda架构技术概览 46
3.9　应用Lambda 47
3.9.1　企业级日志分析 47
3.9.2　获取和分析传感器数据 47
3.9.3　电子邮[亻牛]平台实时统计 48
3.9.4　实时赛事分析 48
3.9.5　推荐引擎 48
3.9.6　安全威胁分析 48
3.9.7　多渠道用户行为分析 48
3.10　Lambda架构运行范例 48
3.11　Kappa架构 49
3.12　总结 50
[0第0]4章　数据湖中的Lambda应用 51
4.1　Hadoop发行版本介绍 51
4.2　影响企业[0大0]数据技术栈选择的因素 53
4.2.1　技术能力 53
4.2.2　是否易于部署和维护 53
4.2.3　集成准备 53
4.3　批处理层与数据处理 53
4.3.1　Name[0No0]de服务器 54
4.3.2　Secondary Name[0No0]de服务器 55
4.3.3　YARN 55
4.3.4　数据存储节点 55
4.3.5　快速处理层 56
4.3.6　Flume用于数据获取 57
4.3.7　Spark Streaming 58
4.4　服务层 62
4.4.1　数据存储层 62
4.4.2　数据访问层 63
4.5　总结 64
[0第0]二部分　数据湖的技术组[亻牛]
[0第0]5章　基于Apache Sqoop的批量数据获取 68
5.1　数据湖背景中的数据获取 68
5.1.1　数据获取层 68
5.1.2　批量数据获取——技术路线图 69
5.2　为什么使用Apache Sqoop 70
5.2.1　Sqoop简[0史0] 71
5.2.2　Sqoop的[0优0]势 71
5.2.3　Sqoop的劣势 72
5.3　Sqoop的功能 72
5.3.1　Sqoop 2的架构 74
5.3.2　Sqoop 1与Sqoop 2 75
5.3.3　Sqoop的功能 77
5.3.4　使用Sqoop导入数据 77
5.3.5　使用Sqoop导出数据 78
5.4　Sqoop connector 79
5.5　Sqoop对HDFS的支持 81
5.6　Sqoop运行范例 81
5.6.1　安装与配置 81
5.6.2　数据源配置 90
5.6.3　Sqoop配置（数据库驱动） 91
5.6.4　将HDFS配置为目的地 91
5.6.5　Sqoop数据导入 91
5.6.6　Sqoop数据导出 97
5.6.7　Sqoop job 98
5.6.8　Sqoop 2 99
5.6.9　SCV用例视角中的Sqoop 102
5.7　适合使用Sqoop的场景 103
5.8　不适合使用Sqoop的场景 104
5.9　实时Sqooping是否可行 104
5.10　其他选项 104
5.10.1　原生[0大0]数据connector 105
5.10.2　Talend 106
5.10.3　Pentaho Kettle（PDI——Pentaho数据集成） 106
5.11　总结 106
[0第0]6章　基于Apache Flume的流式数据获取 108
6.1　数据获取 108
6.1.1　什么是流式数据 109
6.1.2　批量数据和流式数据 110
6.1.3　流式数据获取——技术路线图 110
6.1.4　什么是Flume 111
6.1.5　Sqoop和Flume 112
6.2　为什么使用Flume 113
6.2.1　Flume简[0史0] 113
6.2.2　Flume的[0优0]势 113
6.2.3　Flume的劣势 114
6.3　Flume的架构原则 114
6.4　Flume架构 115
6.4.1　Flume 架构之一：分布式数据流水线 116
6.4.2　Flume 架构之二：扇出 117
6.4.3　Flume 架构之三：扇入 117
6.4.4　Flume架构中的3层设计 118
6.4.5　高级Flume架构 118
6.4.6　Flume的可靠性级别 120
6.5　Flume事[亻牛]——流式数据 120
6.6　Flume Agent 120
6.7　Flume Source 122
6.8　Flume Channel 123
6.9　Flume Sink 125
6.10　Flume配置 126
6.11　Flume事务管理 127
6.12　Flume的其他组[亻牛] 128
6.12.1　Channel Processor 128
6.12.2　Interceptor 129
6.12.3　Channel Selector 129
6.12.4　Sink Group 130
6.12.5　事[亻牛]序列化 131
6.13　上下文路由 131
6.14　Flume运行范例 132
6.14.1　安装和配置 132
6.14.2　SCV用例中的Flume 133
6.15　适合使用Flume的场景 145
6.16　不适合使用Flume的场景 145
6.17　其他选项 146
6.17.1　Apache Flink 146
6.17.2　Apache NiFi 146
6.18　总结 147
[0第0]7章　使用Apache Kafka构建消息层 148
7.1　数据湖背景中的消息层 148
7.1.1　消息层 148
7.1.2　消息层——技术路线图 149
7.1.3　什么是Apache Kafka 150
7.2　为什么使用Apache Kafka 150
7.2.1　Kafka简[0史0] 151
7.2.2　Kafka的[0优0]势 152
7.2.3　Kafka的劣势 153
7.3　Kafka的架构 153
7.3.1　Kafka架构的核心原则 153
7.3.2　数据流的生命周期 154
7.3.3　Kafka的工作原理 155
7.3.4　Kafka的消息 156
7.3.5　Kafka生产者 157
7.3.6　Kafka topic中的数据持[1久1]化 157
7.3.7　Kafka中topic的划分：partition 158
7.3.8　Kafka中的消息broker 159
7.3.9　Kafka的消费者 160
7.4　其他Kafka组[亻牛] 161
7.4.1　ZooKeeper 161
7.4.2　MirrorMaker 161
7.5　Kafka编程接口 162
7.5.1　Kafka核心API 162
7.5.2　Kafka REST接口 162
7.6　生产者和消费者的可靠性 162
7.7　Kafka的安全性 163
7.8　Kafka作为[mian]向消息的中间[亻牛] 164
7.9　Kafka与水平可扩展架构 165
7.10　Kafka连接 165
7.11　Kafka运行范例 166
7.11.1　安装 166
7.11.2　生产者：向Kafka写入数据 167
7.11.3　消费者：从Kafka获取数据 171
7.11.4　设置多broker集群 173
7.11.5　SCV用例中的Kafka应用 176
7.12 　适合使用Kafka的场景 176
7.13　不合适使用Kafka的场景 177
7.14　其他选项 177
7.14.1　RabbitMQ 177
7.14.2　ZeroMQ 179
7.14.3　Apache ActiveMQ 179
7.15　总结 180
[0第0]8章　使用Apache Flink处理数据 181
8.1　数据湖背景中的数据摄取层 181
8.1.1　数据摄取层 182
8.1.2　数据摄取层——技术路线图 183
8.1.3　什么是Apache Flink 184
8.2　为什么使用Apache Flink 184
8.2.1　Flink简[0史0] 185
8.2.2　Flink的[0优0]势 186
8.2.3　Flink的劣势 187
8.3　Flink的工作原理 187
8.3.1　Flink架构 187
8.3.2　Flink架构的核心原则 192
8.3.3　Flink组[亻牛]栈 192
8.3.4　Flink中的Checkpointing 192
8.3.5　Flink中的Savepoint 194
8.3.6　Flink中的流窗口选项 195
8.3.7　内存管理 197
8.4　Flink的API 197
8.4.1　DataStream API 198
8.4.2　DataSet API 200
8.4.3　Flink[令页]域相关库 202
8.5　Flink运行范例 203
8.5.1　安装 204
8.5.2　范例——使用Flink处理数据 205
8.5.3　SCV用例中的Flink 212
8.6　适合使用Flink的场景 217
8.7　不适合使用Flink的场景 218
8.8　其他选项 218
8.8.1　Apache Spark 218
8.8.2　Apache Storm 219
8.8.3　Apache Tez 219
8.9　总结 220
[0第0]9章　使用Apache Hadoop存储数据 221
9.1　数据湖背景中的数据存储和Lambda批处理层 221
9.1.1　数据存储和Lambda批处理层 222
9.1.2　数据存储和Lambda批处理层——技术路线图 223
9.1.3　什么是Apache Hadoop 224
9.2　为什么使用Hadoop 224
9.2.1　Hadoop简[0史0] 225
9.2.2　Hadoop的[0优0]势 225
9.2.3　Hadoop的劣势 226
9.3　Hadoop的工作原理 227
9.3.1　Hadoop架构的核心原则 227
9.3.2　Hadoop架构 228
9.3.3　Hadoop架构组[亻牛] 231
9.3.4　Hadoop架构细节 233
9.4　Hadoop生态系统 234
9.4.1　数据访问/处理组[亻牛] 235
9.4.2　数据存储组[亻牛] 236
9.4.3　监控、管理和协调组[亻牛] 237
9.4.4　数据集成组[亻牛] 239
9.5　Hadoop发行版 240
9.6　HDFS和数据格式 241
9.7　Hadoop用于近实时应用 242
9.8　Hadoop部署模式 243
9.9　Hadoop运行范例 243
9.9.1　安装 244
9.9.2　数据准备 244
9.9.3　安装Hive 244
9.9.4　范例——批量数据加载 247
9.9.5　范例——MapReduce数据处理 248
9.9.6　SCV用例中的Hadoop 254
9.10　不适合使用Hadoop的场景 262
9.11　其他选项 263
9.12　总结 263
[0第0]10章　使用Elasticsearch存储全文索引 264
10.1　数据湖背景中的数据存储层与Lambda快速处理层 264
10.1.1　数据存储层与Lambda快速处理层 265
10.1.2　数据存储层与Lambda快速处理层——技术路线图 265
10.2　什么是Elasticsearch 266
10.3　为什么使用Elasticsearch 266
10.3.1　Elasticsearch简[0史0] 267
10.3.2　Elasticsearch的[0优0]势 268
10.3.3　Elasticsearch的劣势 269
10.4　Elasticsearch的工作原理 269
10.4.1　Elasticsearch架构的核心原则 269
10.4.2　Elasticsearch术语 270
10.5　Elastic Stack 273
10.5.1　Kibana 273
10.5.2　Elasticsearch 275
10.5.3　Logstash 276
10.5.4　Beats 277
10.6　Elastic Cloud 279
10.7　Elasticsearch DSL 281
10.8　Elasticsearch中的节点 283
10.8.1　Master节点 283
10.8.2　Data节点 283
10.8.3　Client节点 284
10.9　Elasticsearch与关系数据库 284
10.10　Elasticsearch生态系统 285
10.10.1　Elasticsearch分析器 285
10.10.2　Elasticsearch插[亻牛] 286
10.11　Elasticsearch部署选项 287
10.12　Elasticsearch Client 287
10.13　Elasticsearch用于快速流式处理 288
10.14　Elasticsearch作为数据源 289
10.15　Elasticsearch用于内容索引 289
10.16　Elasticsearch与Hadoop 289
10.17　Elasticsearch运行范例 290
10.17.1　安装 291
10.17.2　创建和删除索引 293
10.17.3　对文档进行索引 294
10.17.4　获取被索引的文档 296
10.17.5　搜索文档 296
10.17.6　更[亲斤]文档 299
10.17.7　删除文档 299
10.17.8　SCV用例中的Elasticsearch 300
10.18　适合使用Elasticsearch的场景 317
10.19　不适合使用Elasticsearch的场景 317
10.20　其他选项 318
10.21　总结 319
[0第0]三部分　将所有技术整合在一起
[0第0]11章　数据湖组[亻牛]集成 322
11.1　数据湖的[0学0]习进程 322
11.2　数据湖架构的核心原则 324
11.3　企业数据湖[mian]临的挑战 324
11.4　企业对数据湖的期望 326
11.5　数据湖的其他用途 326
11.6　了解更多关于数据存储的信息 327
11.6.1　数据存储区域 327
11.6.2　数据模式和模型 329
11.6.3　存储选项 329
11.6.4　压缩方[0法0] 331
11.6.5　数据分区 332
11.7　更多关于数据处理的[0知0]识 333
11.7.1　数据校验和清洗 333
11.7.2　[1机1]器[0学0]习 334
11.7.3　调度器/工作流 334
11.7.4　Apache Oozie 335
11.7.5　复杂事[亻牛]处理 340
11.8　数据安全 341
11.8.1　Apache K[0no0]x 342
11.8.2　Apache Ranger 342
11.8.3　Apache Sentry 344
11.9　数据加密 345
11.10　元数据管理和治理 346
11.10.1　元数据 346
11.10.2　数据治理 347
11.10.3　数据世系 347
11.10.4　如何实现 348
11.11　数据审计 350
11.12　数据可追溯性 350
11.13　了解更多服务层细节 351
11.13.1　服务层构建原则 351
11.13.2　服务类型 351
11.13.3　服务层组[亻牛] 353
11.13.4　数据导出 355
11.13.5　混合数据访问 355
11.13.6　范例——服务层 355
11.14　总结 360
[0第0]12章　数据湖用例建议 361
12.1　在企业中推行网络安全实践 361
12.2　深入了解企业的客户 362
12.3　[扌是]升仓储管理效率 363
12.4　[0品0]牌创建与企业营销 364
12.5　为客户[扌是]供更个性化的服务 366
12.6　让物联网数据触手可及 367
12.7　更实用的数据归档 367
12.8　现有的数据仓库基础设施 368
12.9　实现电信安全和[0法0]规遵从 368
12.10　总结 369

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