高级数据库技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:汤庸

出品人:

页数:309

译者:

出版时间:2008-2

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787040232226

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 数据库
• 高级数据库
• 数据库技术
• 数据库应用
• 数据管理
• SQL
• NoSQL
• 数据分析
• 大数据
• 数据仓库

好的，这是一本关于《企业级大数据架构与实践》的图书简介。 --- 企业级大数据架构与实践 内容简介 在当今数据驱动的商业环境中，企业对海量、高速、多样化数据的处理能力已成为核心竞争力。传统的IT架构在面对TB级乃至PB级数据洪流时显得力不从心。《企业级大数据架构与实践》一书，正是为那些致力于构建、部署和运维现代化、可扩展、高可靠性的大数据平台的技术人员和架构师量身打造的实战指南。 本书并非停留在理论概念的罗列，而是聚焦于“企业级”这一关键维度，深入探讨如何在复杂的组织架构、严格的安全合规要求以及对业务连续性有极高要求的环境下，成功落地大规模数据平台。全书结构清晰，从宏观的架构设计原则，到微观的技术选型与调优细节，层层递进，力求为读者提供一套完整且可操作的知识体系。 第一部分：大数据平台的战略规划与架构选型 本部分奠定了企业级大数据项目的基石。我们首先剖析了当前主流大数据技术栈的演进历程，并重点讨论了在不同业务场景下（如实时分析、离线批处理、机器学习特征工程）进行技术选型的关键考量因素。 1. 宏观架构蓝图设计： 详细阐述了Lambda、Kappa等主流架构模式的优缺点，并针对金融、零售、制造等典型行业需求，提出了定制化的“黄金架构”参考模型。我们强调了数据治理和元数据管理在架构设计之初的集成重要性，避免“建而不治”的窘境。 2. 存储层面的深度剖析： 存储是大数据平台的基石。本书摒弃了对HDFS的简单介绍，转而深入探讨对象存储（如S3兼容层）在集群外部扩展中的作用、分布式文件系统的高可用性配置，以及针对不同数据冷热特性的存储生命周期管理策略。特别关注了数据湖（Data Lake）的演进，如何通过数据湖仓一体（Lakehouse）架构，融合批处理和流处理的优势。 3. 计算引擎的选型与对比： 对于计算层，本书将重点对比Spark、Flink等主流计算框架的内部执行机制、资源调度策略（YARN/Kubernetes）以及性能瓶颈的定位方法。书中包含了针对内存管理、数据序列化（Kryo vs. Java）的深度调优案例，帮助读者榨干集群性能潜力。 第二部分：实时数据流处理与服务化 在实时性要求日益提高的今天，流处理能力是衡量平台先进性的重要指标。本部分聚焦于构建可靠、低延迟的实时数据管道。 1. 分布式消息队列的选型与部署： 深入解析Kafka集群的副本同步机制、ISR列表管理和分区策略。重点讲解了Broker的动态负载均衡和日志段（Log Segment）的维护优化，确保高吞吐量下的数据不丢失、不重复。 2. 实时计算的精确一次语义： Flink作为实时计算的主力，其Checkpointing机制、状态后端选择（RocksDB vs. Heap）以及Savepoint的使用场景被详细剖析。书中提供了一套完整的测试用例，用以验证不同容错级别下的业务指标达成情况。 3. 实时数据入库与查询： 讨论了如何将流处理的结果高效地暴露给应用层。这包括NoSQL数据库（如HBase/Cassandra）的选型与读写优化，以及利用实时OLAP引擎（如Druid/ClickHouse）实现秒级聚合查询的实践经验。 第三部分：企业级运维、安全与成本控制 一个成功的企业级平台，其稳定运行和合规性与技术选型同等重要。本部分是本书的特色和核心价值所在。 1. 资源调度与集群弹性： 在Kubernetes成为事实标准的背景下，本书详述了Spark on K8s的部署模式，并重点讲解了如何利用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)和Cluster Autoscaler实现计算资源的按需伸缩，显著降低闲置资源的浪费。 2. 健壮的数据治理与血缘追踪： 数据治理不再是事后补救，而是融入平台建设的早期环节。我们介绍了Apache Atlas等工具在元数据采集、质量监控和数据血缘追溯中的应用，确保数据来源清晰、可信赖。 3. 安全合规与权限隔离： 针对企业环境对数据安全的严格要求，本书详细介绍了Kerberos认证在Hadoop生态中的集成配置。更进一步，我们探讨了Ranger/Sentry在细粒度授权（行级、列级访问控制）中的实践，以及数据加密（传输中与静态存储）的实现方案。 4. 成本优化策略： 大数据平台往往是成本黑洞。本书提供了一套系统的成本监控和优化框架，包括：存储分层策略的自动化执行、计算资源利用率的持续审计，以及基于Spot Instance或竞价实例构建弹性批处理计算集群的实战技巧。 适用读者 大数据架构师/工程师： 需要构建、升级或重构企业级数据平台的专业人士。 数据平台运维团队（DevOps）： 负责集群日常健康管理、性能调优和故障排查的技术人员。 技术管理层： 希望深入了解大数据技术栈选型、投入产出比和风险管理的决策者。 高级数据科学家/分析师： 关注如何高效、安全地访问和处理大规模数据集的进阶用户。 《企业级大数据架构与实践》旨在成为企业大数据平台建设道路上，一本立即可用、高度实战的技术参考手册。它不仅教授“如何做”，更深入阐释了“为什么这样做”，帮助读者构建出真正能为企业带来价值、持续演进的数据基础设施。

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感觉这本书对先存数据库的原理做了简单的介绍，适合对数据库原理的大概了解，但是不适合深入学习数据的原理知识。

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