Storm技术内幕与大数据实践pdf高清精编版

Storm技术内幕与大数据实践一书作者分享了在融合外部数据方面的一些感悟，该书的最后还介绍了推荐系统、精准化广告、搜索等一些常见的大数据应用等，是一本值得一看的书。本节内容东坡小编为大家整理带来的是一份pdf格式高清精编版storm技术内幕与大数据实践电子书，想要查阅这本书的朋友可以点击本文相应的下载地址进行“抢先阅读”哦！

Storm技术内幕与大数据实践内容简介

该书内容主要围绕实时大数据系统的各个方面展开，从实时平台总体介绍到集群源码、运维监控、实时系统扩展、以用户画像为主的数据平台，最后到推荐、广告、搜索等具体的大数据应用。书中提到的不少问题是实际生产环境中因为数据量增长而遇到的一些真实问题，对即将或正在运用实时系统处理大数据问题的团队会有所帮助。

Storm技术内幕与大数据实践目录

第1章　绪论

1.1　Storm的基本组件

1.1.1　集群组成

1.1.2　核心概念

1.1.3　Storm的可靠性

1.1.4　Storm的特性

1.2　其他流式处理框架

1.2.1　Apache S4

1.2.2　Spark Streaming

1.2.3　流计算和Storm的应用

第2章　实时平台介绍

2.1　实时平台架构介绍

2.2　Kafka架构

2.2.1　Kafka的基本术语和概念

2.2.2　Kafka在实时平台中的应用

2.2.3　消息的持久化和顺序读写

2.2.4　sendfile系统调用和零复制

2.2.5　Kafka的客户端

2.2.6　Kafka的扩展

2.3　大众点评实时平台

2.3.1　相关数据

2.3.2　实时平台简介

2.3.3　Blackhole

2.4　1号店实时平台

第3章　Storm集群部署和配置

3.1　Storm的依赖组件

3.2　Storm的部署环境

3.3　部署Storm服务

3.3.1　部署ZooKeeper

3.3.2　部署Storm

3.3.3　配置Storm

3.4　启动Storm

3.5　Storm的守护进程

3.6　部署Storm的其他节点

3.7　提交Topology

第4章　Storm内部剖析

4.1　Storm客户端

4.2　Nimbus

4.2.1　启动Nimbus服务

4.2.2　Nimbus服务的执行过程

4.2.3　分配Executor

4.2.4　调度器

4.2.5　默认调度器DefaultScheduler

4.2.6　均衡调度器EvenScheduler

4.3　Supervisor

4.3.1　ISupervisor接口

4.3.2　Supervisor的共享数据

4.3.3　Supervisor的执行过程

4.4　Worker

4.4.1　Worker中的数据流

4.4.2　创建Worker的过程

4.5　Executor

4.5.1　Executor的创建

4.5.2　创建Spout的Executor

4.5.3　创建Bolt的Executor

4.6　Task

4.6.1　Task的上下文对象

4.6.2　Task的创建

4.7　Storm中的统计

4.7.1　stats框架

4.7.2　metric框架

4.8　Ack框架

4.8.1　Ack的原理

4.8.2　Acker Bolt

4.9　Storm总体架构

第5章　Storm运维和监控

5.1　主机信息监控

5.1　日志和监控

5.2　Storm UI和NimbusClient

5.3　Storm Metric的使用

5.4　Storm ZooKeeper的目录

5.5　Storm Hook的使用

第6章　Storm的扩展

6.1　Storm UI的扩展

6.1.1　Storm UI原生功能

6.1.2　Storm UI新功能需求

6.1.3　Storm的Thrift接口

6.2　资源隔离

6.2.1　CGroup测试

6.2.2　基于CGroup的资源隔离的实现

第7章　Storm开发

7.1　简单示例

7.2　调试和日志

7.3　Storm Trident

7.4　Strom DRPC

第8章　基于Storm的实时数据平台

8.1　Hadoop到Storm的代码迁移经验

8.2　实时用户画像

8.2.1　简单实时画像

8.2.2　实时画像优化

8.2.3　实时画像的毫秒级更新

8.3　其他场景画像

8.4　画像的兴趣度模型构建

8.5　外部画像融合经验分享

8.6　交互式查询和分析用户画像

8.7　实时产品和店铺信息更新

第9章　大数据应用案例

9.1　实时DAU计算

9.2　实时个性化推荐

9.2.1　推荐系统介绍

9.2.2　实时推荐系统的方法

9.2.3　基于Storm的实时推荐系统

9.3　广告投放的精准化

9.3.1　点击率预测

9.3.2　搜索引擎营销

9.3.3　精准化营销与千人千面

9.4　实时意图和搜索

9.4.1　用户意图预测

9.4.2　搜索比价

9.4.3　搜索排序

第10章　Storm使用经验和性能优化

10.1　使用经验

10.1.1　使用rebalance命令动态调整并发度

10.1.2　使用tick消息做定时器

10.1.3　使用组件的并行度代替线程池

10.1.4　不要用DRPC批量处理大数据

10.1.5　不要在Spout中处理耗时的操作

10.1.6　log4j的使用技巧

10.1.7　注意fieldsGrouping的数据均衡性

10.1.8　优先使用localOrShuffleGrouping

10.1.9　设置合理的MaxSpoutPending值

10.1.10　设置合理的Worker数

10.1.11　平衡吞吐量和时效性

10.2　性能优化

10.2.1　找到Topology的性能瓶颈

10.2.2　GC参数优化

10.3　性能优化原则

附录A　Kafka原理

附录B　将Storm源码导入Eclipse

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