ASP.NET编程实例与技巧集粹 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京希望电子出版社

作者:肖建

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2003-5-1

价格:45.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787894981462

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• NET
• C#
• Web开发
• 编程实例
• 技巧
• 代码示例
• Web应用
• Visual Studio
• 开发教程
• 实战
• 入门

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该图书专注于现代数据科学与高性能计算领域，旨在提供实战经验与前沿理论的结合。 --- 《Python与Rust赋能的现代数据处理架构：从 ETL 到实时流分析》 图书概述 在当今数据爆炸的时代，仅仅拥有数据是不够的，高效、可靠、高性能地处理和分析海量数据成为了企业保持竞争力的核心。传统的批处理方法在应对实时性、低延迟和资源效率方面已显现出局限性。本书《Python与Rust赋能的现代数据处理架构：从 ETL 到实时流分析》正是在这一背景下应运而生。 本书并非一本基础的语言教程，而是面向中高级数据工程师、架构师及寻求提升系统性能的科学计算人员，提供一套整合了当前最流行和最高效工具链的完整解决方案。我们将深度剖析如何利用 Python 的生态系统进行快速原型开发、业务逻辑实现和模型部署，同时战略性地引入 Rust 语言，以解决性能瓶颈，构建底层、高并发、内存安全的关键数据管道组件。 全书结构清晰，从基础的架构设计原则入手，逐步深入到复杂的分布式计算和流处理实践，强调理论指导下的动手实践。 第一部分：现代数据架构基石与性能优化思维 (Foundation & Performance Mindset) 本部分为后续深入主题打下坚实的理论和实践基础，重点在于理解现代数据系统的权衡取舍。 第 1 章：数据架构的演进与选择悖论 探讨从单体式数据仓库到湖仓一体（Lakehouse）的架构变迁。分析不同数据存储介质（对象存储、列式存储、事务性数据库）的适用场景与成本效益。引入“流批一体”的设计哲学，并讨论如何根据业务需求（延迟、吞吐量、一致性）选择正确的范式。 第 2 章：Python 性能陷阱与突破 详细剖析 CPython 解释器的 GIL 限制，以及在数据密集型任务中常见的性能瓶颈。深入讲解 NumPy、Pandas 在内存布局和向量化操作上的底层机制，指导读者如何编写“真正高效”的 Python 代码。介绍异步编程（`asyncio`）在 I/O 密集型任务中的应用。 第 3 章：Rust 简介：为数据工程而生 面向熟悉 C/C++ 或 Python 的工程师，快速切入 Rust 的核心特性：所有权、借用检查器、生命周期。重点演示 Rust 如何在内存安全和零成本抽象的优势下，重写 Python 库中的性能热点代码（如自定义序列化器或高性能数据转换函数）。 第 4 章：高效序列化与数据契约 讨论数据交换的性能成本。对比 JSON、Protocol Buffers (Protobuf)、Apache Avro 和 FlatBuffers 的优劣。实践如何使用 Rust 编写高效的序列化/反序列化工具，并无缝地被 Python 调用（通过 PyO3 或 FFI）。 第二部分：构建高性能的批处理与数据转换流程 (Batch Processing & ETL) 本部分聚焦于传统 ETL 流程的现代化改造，利用分布式计算框架实现大规模数据的可靠处理。 第 5 章：Apache Spark 深度调优实践 超越基础 RDD/DataFrame 操作。深入解析 Spark 的物理执行计划（Catalyst 优化器），掌握 Shuffle 优化、广播变量的正确使用，以及内存管理（存储级别与执行内存的划分）。解决数据倾斜的实战技巧，并探索 UDF（用户自定义函数）的性能陷阱及替代方案。 第 6 章：使用 Polars 加速本地与小型集群计算 作为 Pandas 的高性能替代品，Polars 如何利用 Apache Arrow 内存格式和多核并行化？本章教授如何使用 Polars 替代 Python 中耗时的中间计算步骤，并展示其 Lazy API 如何实现查询优化，适用于中等规模的数据集。 第 7 章：数据湖的 Schema 管理与演进 讨论 Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg 三大主流湖仓格式的特性对比。重点实践如何利用这些框架实现 ACID 事务、时间旅行（Time Travel）和 Schema 演进，确保数据质量和可追溯性。 第三部分：实时流处理与低延迟分析 (Real-time Streaming & Low Latency) 本部分是本书的核心，指导读者构建能够实时响应变化的系统。 第 8 章：Apache Kafka：核心组件与分区策略 Kafka 不仅仅是消息队列。深入理解生产者/消费者背压机制、Broker 副本同步机制、ISR 列表管理。关键在于掌握分区策略的设计，确保数据在下游处理中的顺序性和负载均衡性。 第 9 章：流处理框架的选择与对比 (Flink vs. Spark Streaming) 详细对比 Apache Flink 和结构化流（Structured Streaming）在状态管理、时间窗口（Event Time vs. Processing Time）处理上的差异。重点展示 Flink 如何通过细粒度的状态后端实现精确一次（Exactly-Once）语义。 第 10 章：Rust 在流处理中的应用：高性能状态存储 当 Flink 的状态后端（如 RocksDB）成为瓶颈时，我们如何介入？本章指导读者使用 Rust 编写定制化的、高度优化的状态存储模块，通过嵌入式或微服务方式集成到流处理作业中，实现定制化的低延迟聚合。 第 11 章：实时特征工程与在线学习管道 讨论如何将批处理中训练好的机器学习模型快速部署到流数据管道中进行实时推理（Serving）。实践使用 Kafka Streams 或 Flink State 来维护实时特征集，确保在线预测的准确性和新鲜度。 第四部分：观测性、可靠性与系统集成 (Observability & Robustness) 一个健壮的数据系统需要强大的监控和恢复能力。 第 12 章：数据质量的自动化保障 引入 Great Expectations 或 Deequ 等工具，如何在数据管道的不同阶段自动校验数据完整性、准确性和及时性。讨论如何将数据质量检查作为 CI/CD 流程的一部分。 第 13 章：分布式调试与性能探查 在分布式系统中定位性能问题的挑战。介绍使用 Jaeger 或 OpenTelemetry 进行分布式追踪，以及如何利用 Rust 的性能分析工具（如火焰图生成器）对底层计算进行精确的 CPU 和内存分析。 第 14 章：容器化与基础设施即代码 (IaC) 将数据处理作业容器化（Docker/Kubernetes）的实践指南。讨论如何使用 Helm Charts 管理复杂的流处理集群，并利用 Terraform 自动化资源部署，确保环境的一致性和快速恢复能力。 --- 本书特色： 双语驱动： 兼顾 Python 的快速迭代优势和 Rust 的极致性能，教授读者如何“对症下药”，在合适的地方使用最合适的工具。 架构优先： 强调系统设计和权衡，而非单一工具的语法学习。 实战案例： 每一个章节都包含可复现的代码示例和真实世界的优化挑战解决方案。 面向未来： 覆盖 Lakehouse、实时流处理和高性能计算的最新趋势。 通过阅读本书，读者将能够设计、构建并维护下一代能够处理 PB 级数据、响应毫秒级延迟的现代化数据处理平台。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆