随着大数据实时处理需求的强劲增长，Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失，并被越来越多的公司所采用。阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部正是最早使用Storm的技术团队之一。 《Storm实战：构建大数据实时计算 》是一本系统并且具有实践指导意义的Storm工具书和参考书，对Storm整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括对基本概念、特性的介绍，也涵盖了一些原理说明。 实战性很强，各章节都提供了一些小案例，同时对于本地，以及集群环境的部署有详细介绍，易于理解，操作性强。 《Storm实战：构建大数据实时计算 》一共分为10章：第1章全面介绍了Storm的特性、能解决什么问题，以及和其他流计算系统的对比；第2章通过实际运行一个简单的例子，以及介绍本地环境和集群环境的搭建，让读者对Storm有了直观的认识；第3章深入讲解了Storm的基本概念...(展开全部)

本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala入手，第1～4章重点介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际开发应用，为读者后面学习Spark框架打下牢固的编程基础。第5～10章重点介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等，对它们进行详细的剖析和解读。最后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战开发项目，让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。 本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。

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《Storm分布式实时计算模式》由Apache Storm 项目核心贡献者吉奥兹、奥尼尔亲笔撰 写，融合了作者丰富的Storm实战经验，通过大量 示例，全面而系统地讲解使用Storm进行分布式实 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，为读者快速 掌握Storms分布式实时计算提供系统实践指南。 《Storm分布式实时计算模式》分为10章：第l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、开发环境的搭建，以及Storm 程序的开发和调试技术等；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；第4章讲解如何使用Storm 和Tridentj挂行实时趋...(展开全部)

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的指导思想编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、概念、特性及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据使用大数据进行处理分析。本书适合初学者入门和进阶，也可供希望全面、系统地理解并掌握大数据实际应用的读者参考，对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值。

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本书从实际项目实践出发，专注、完整、系统化地讲述数据开发技术，此处的数据开发技术包括离线数据处理技术、实时数据处理技术、数据开发优化、大数据建模、数据分层体系建设等。

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本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。

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