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離線和實(shí)時大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)pdf高清完整版是專門為講述大數(shù)據(jù)開發(fā)以及實(shí)戰(zhàn)的書籍，在這里不僅有數(shù)據(jù)的應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)分析、運(yùn)維的學(xué)習(xí)，還有相關(guān)數(shù)據(jù)平臺大圖，詳細(xì)講解離線數(shù)據(jù)的技術(shù)，通過學(xué)習(xí)本書，獲得更多專業(yè)的技能，歡迎有需要的用戶來IT貓撲下載！

關(guān)于本書

本書分為三篇。第壹篇：從整體上給出數(shù)據(jù)大圖和數(shù)據(jù)平臺大圖，主要介紹數(shù)據(jù)的主要流程、各個流程的關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)的主要從業(yè)者及他們的職責(zé)等；數(shù)據(jù)平臺大圖分離線和實(shí)時分別給出數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)概念和技術(shù)等；第二篇：介紹離線數(shù)據(jù)開發(fā)的主要技術(shù)，包含Hadoop、Hive、維度建模等，另外此部分還將綜合上述各種離線技術(shù)給出離線數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)；第三篇：集中介紹實(shí)時數(shù)據(jù)處理的各項(xiàng)技術(shù)，包含Storm、SparkSteaming、Flink、Beam等。

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離線和實(shí)時大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)目錄

前言

第一篇 數(shù)據(jù)大圖和數(shù)據(jù)平臺大圖

第1章 數(shù)據(jù)大圖 2

1.1 數(shù)據(jù)流程 2

1.1.1 數(shù)據(jù)產(chǎn)生 3

1.1.2 數(shù)據(jù)采集和傳輸 5

1.1.3 數(shù)據(jù)存儲處理 6

1.1.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用 7

1.2 數(shù)據(jù)技術(shù) 8

1.2.1 數(shù)據(jù)采集傳輸主要技術(shù) 9

1.2.2 數(shù)據(jù)處理主要技術(shù) 10

1.2.3 數(shù)據(jù)存儲主要技術(shù) 12

1.2.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用主要技術(shù) 13

1.3 數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)者和角色 14

1.3.1 數(shù)據(jù)平臺開發(fā)、運(yùn)維工程師 14

1.3.2 數(shù)據(jù)開發(fā)、運(yùn)維工程師 15

1.3.3 數(shù)據(jù)分析工程師 15

1.3.4 算法工程師 16

1.3.5 業(yè)務(wù)人員 16

1.4 本章小結(jié) 17

第2章 數(shù)據(jù)平臺大圖 18

2.1 離線數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)、技術(shù)和設(shè)計(jì) 19

2.1.1 離線數(shù)據(jù)平臺的整體架構(gòu) 19

2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 20

2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫建模技術(shù) 23

2.1.4 數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì) 26

2.2 實(shí)時數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)、技術(shù)和設(shè)計(jì) 27

2.2.1 實(shí)時數(shù)據(jù)平臺的整體架構(gòu) 28

2.2.2 流計(jì)算技術(shù) 29

2.2.3 主要流計(jì)算開源框架 29

2.3 數(shù)據(jù)管理 32

2.3.1 數(shù)據(jù)探查 32

2.3.2 數(shù)據(jù)集成 33

2.3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量 33

2.3.4 數(shù)據(jù)屏蔽 34

2.4 本章小結(jié) 35

第二篇 離線數(shù)據(jù)開發(fā)：大數(shù)據(jù)開發(fā)的主戰(zhàn)場

第3章 Hadoop原理實(shí)踐 38

3.1 開啟大數(shù)據(jù)時代的Hadoop 38

3.2 HDFS和MapReduce優(yōu)缺點(diǎn)分析 40

3.2.1 HDFS 41

3.2.2 MapReduce 42

3.3 HDFS和MapReduce基本架構(gòu) 43

3.4 MapReduce內(nèi)部原理實(shí)踐 46

3.4.1 MapReduce邏輯開發(fā) 46

3.4.2 MapReduce任務(wù)提交詳解 47

3.4.3 MapReduce內(nèi)部執(zhí)行原理詳解 48

3.5 本章小結(jié) 52

第4章 Hive原理實(shí)踐 53

4.1 離線大數(shù)據(jù)處理的主要技術(shù)：Hive 53

4.1.1 Hive出現(xiàn)背景 53

4.1.2 Hive基本架構(gòu) 55

4.2 Hive SQL 56

4.2.1 Hive 關(guān)鍵概念 57

4.2.2 Hive 數(shù)據(jù)庫 59

4.2.3 Hive 表DDL 60

4.2.4 Hive表DML 63

4.3 Hive SQL執(zhí)行原理圖解 65

4.3.1 select 語句執(zhí)行圖解 66

4.3.2 group by語句執(zhí)行圖解 67

4.3.3 join語句執(zhí)行圖解 69

4.4 Hive函數(shù) 73

4.5 其他SQL on Hadoop技術(shù) 74

4.6 本章小結(jié) 76

第5章 Hive優(yōu)化實(shí)踐 77

5.1 離線數(shù)據(jù)處理的主要挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)傾斜 77

5.2 Hive優(yōu)化 79

5.3 join無關(guān)的優(yōu)化 79

5.3.1 group by引起的傾斜優(yōu)化 79

5.3.2 count distinct優(yōu)化 80

5.4 大表join小表優(yōu)化 80

5.5 大表join大表優(yōu)化 82

5.5.1 問題場景 82

5.5.2 方案1：轉(zhuǎn)化為mapjoin 83

5.5.3 方案2：join時用case when語句 84

5.5.4 方案3：倍數(shù)B表，再取模join 84

5.5.5 方案4：動態(tài)一分為二 87

5.6 本章小結(jié) 89

第6章 維度建模技術(shù)實(shí)踐 90

6.1 大數(shù)據(jù)建模的主要技術(shù)：維度建模 90

6.1.1 維度建模關(guān)鍵概念 91

6.1.2 維度建模一般過程 95

6.2 維度表設(shè)計(jì) 96

6.2.1 維度變化 96

6.2.2 維度層次 99

6.2.3 維度一致性 100

6.2.4 維度整合和拆分 101

6.2.5 維度其他 102

6.3 深入事實(shí)表 104

6.3.1 事務(wù)事實(shí)表 104

6.3.2 快照事實(shí)表 106

6.3.3 累計(jì)快照事實(shí)表 107

6.3.4 無事實(shí)的事實(shí)表 108

6.3.5 匯總的事實(shí)表 108

6.4 大數(shù)據(jù)的維度建模實(shí)踐 109

6.4.1 事實(shí)表 109

6.4.2 維度表 110

6.5 本章小結(jié) 110

第7章 Hadoop數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)實(shí)戰(zhàn) 111

7.1 業(yè)務(wù)需求 112

7.2 Hadoop數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì) 113

7.3 Hadoop數(shù)據(jù)倉庫規(guī)范設(shè)計(jì) 114

7.3.1 命名規(guī)范 115

7.3.2 開發(fā)規(guī)范 115

7.3.3 流程規(guī)范 116

7.4 FutureRetailer數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建實(shí)踐 118

7.4.1 商品維度表 118

7.4.2 銷售事實(shí)表 120

7.5 數(shù)據(jù)平臺新架構(gòu)——數(shù)據(jù)湖 121

7.6 本章小結(jié) 123

第三篇 實(shí)時數(shù)據(jù)開發(fā)：大數(shù)據(jù)開發(fā)的未來

第8章 Storm流計(jì)算開發(fā) 127

8.1 流計(jì)算技術(shù)的鼻祖：Storm技術(shù) 128

8.1.1 Storm基本架構(gòu) 129

8.1.2 Storm關(guān)鍵概念 130

8.1.3 Storm并發(fā) 132

8.1.4 Storm核心類和接口 133

8.2 Storm實(shí)時開發(fā)示例 133

8.2.1 語句生成spout 134

8.2.2 語句分割bolt 135

8.2.3 單詞計(jì)數(shù)bolt 136

8.2.4 上報(bào)bolt 136

8.2.5 單詞計(jì)數(shù)topology 137

8.2.6 單詞計(jì)數(shù)并發(fā)配置 139

8.3 Storm高級原語Trident 142

8.3.1 Trident引入背景 142

8.3.2 Trident基本思路 142

8.3.3 Trident流操作 143

8.3.4 Trident的實(shí)時開發(fā)實(shí)例 145

8.4 Storm關(guān)鍵技術(shù) 147

8.4.1 spout的可靠性 147

8.4.2 bolt的可靠性 148

8.4.3 Storm反壓機(jī)制 149

8.5 本章小結(jié) 150

第9章 Spark Streaming流計(jì)算開發(fā) 151

9.1 Spark生態(tài)和核心概念 151

9.1.1 Spark概覽 151

9.1.2 Spark核心概念 153

9.1.3 Spark生態(tài)圈 157

9.2 Spark生態(tài)的流計(jì)算技術(shù)：Spark Streaming 158

9.2.1 Spark Streaming基本原理 159

9.2.2 Spark Streaming核心API 159

9.3 Spark Streaming的實(shí)時開發(fā)示例 161

9.4 Spark Streaming調(diào)優(yōu)實(shí)踐 162

9.5 Spark Streaming關(guān)鍵技術(shù) 164

9.5.1 Spark Streaming可靠性語義 164

9.5.2 Spark Streaming反壓機(jī)制 165

9.6 本章小結(jié) 166

第10章 Flink流計(jì)算開發(fā) 167

10.1 流計(jì)算技術(shù)新貴：Flink 167

10.1.1 Flink技術(shù)棧 168

10.1.2 Flink關(guān)鍵概念和基本原理 169

10.2 Flink API 172

10.2.1 API概覽 172

10.2.2 DataStream API 173

10.3 Flink實(shí)時開發(fā)示例 180

10.4 Flink關(guān)鍵技術(shù)詳解 182

10.4.1 容錯機(jī)制 182

10.4.2 水位線 184

10.4.3 窗口機(jī)制 185

10.4.4 撤回 187

10.4.5 反壓機(jī)制 187

10.5 本章小結(jié) 188

第11章 Beam技術(shù) 189

11.1 意圖一統(tǒng)流計(jì)算的Beam 190

11.1.1 Beam的產(chǎn)生背景 190

11.1.2 Beam技術(shù) 191

11.2 Beam技術(shù)核心：Beam Model 193

11.3 Beam SDK 196

11.3.1 關(guān)鍵概念 196

11.3.2 Beam SDK 197

11.4 Beam窗口詳解 202

11.4.1 窗口基礎(chǔ) 202

11.4.2 水位線與延遲數(shù)據(jù) 203

11.4.3 觸發(fā)器 204

11.5 本章小結(jié) 205

第12章 Stream SQL實(shí)時開發(fā)實(shí)戰(zhàn) 206

12.1 流計(jì)算SQL原理和架構(gòu) 207

12.2 流計(jì)算SQL：未來主要的實(shí)時開發(fā)技術(shù) 208

12.3 Stream SQL 209

12.3.1 Stream SQL源表 209

12.3.2 Stream SQL結(jié)果表 209

12.3.3 Stream SQL維度表 210

12.3.4 Stream SQL臨時表 211

12.3.5 Stream SQL DML 211

12.4 Stream SQL的實(shí)時開發(fā)實(shí)戰(zhàn) 212

12.4.1 select操作 212

12.4.2 join操作 214

12.4.3 聚合操作 218

12.5 撤回機(jī)制 221

12.6 本章小結(jié) 222

參考文獻(xiàn) 224

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