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出版者:

作者:Cogoluegnes, Arnaud; Templier, Thierry; Gregory, Gary

出品人:

页数:479

译者:

出版时间:2011-10

价格:$ 67.79

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isbn号码:9781935182955

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深入理解现代数据处理架构：从零构建高性能批处理系统 本书旨在为读者提供一套全面、实用的指南，帮助他们掌握构建、部署和优化现代企业级批处理系统的核心技术与最佳实践。 我们将深入探讨批处理在当今数据驱动型业务中的关键作用，从基础概念的梳理到复杂分布式环境下的应用架构设计，提供一条清晰的学习路径。 第一部分：批处理的基石与核心概念 本部分将奠定坚实的理论基础，帮助读者理解批处理的本质及其与流处理的根本区别。 第一章：批处理的演进与当前地位 批处理的复兴： 分析当前云计算、大数据和实时数据激增背景下，批处理在数据清洗、ETL、报表生成和历史数据分析中的不可替代性。 批处理与流处理的辩证关系： 探讨 Lambda 架构和 Kappa 架构的优劣，强调在混合工作负载中如何选择合适的处理范式。 关键性能指标（KPIs）： 定义吞吐量、延迟、资源利用率和作业可靠性等核心度量标准，为后续的优化工作打下基础。 第二章：数据处理的原子性与一致性 事务边界的挑战： 在大规模批处理中，如何确保数据的准确性。探讨分区的事务管理和最终一致性模型。 幂等性设计： 讲解如何设计操作，使其可以安全地重复执行，避免重复计算或数据污染，这是构建健壮系统的关键。 失败恢复机制： 深入剖析 Checkpointing（检查点）技术，如何在节点失败后精确恢复到上一个有效状态，最小化重试成本。 第二部分：构建高性能批处理作业的核心技术 本部分聚焦于实现高效、可扩展的数据处理流程所需的技术栈和编程范式。 第三章：数据分区、并行化与负载均衡 数据分区的艺术： 讲解基于键（Key-based）、范围（Range-based）和哈希（Hash-based）的分区策略，以及如何根据数据特征选择最优分区方式。 任务并行度调优： 探讨如何根据集群资源和数据倾斜情况，动态调整并行处理单元的数量。 处理倾斜（Data Skew）： 识别数据倾斜的成因，并介绍“加盐”（Salting）和“重分区”等高级技术来平均化工作负载。 第四章：高效的数据读写策略 文件格式的选择与优化： 对比 CSV, JSON, XML, Avro, Parquet 和 ORC 等格式的优劣，重点分析列式存储（Parquet/ORC）在批处理查询优化中的优势。 I/O 瓶颈的诊断与解决： 学习如何使用系统工具监控磁盘读写速率、网络带宽，并应用本地化读取（Data Locality）策略。 数据库的批量导入/导出： 探讨使用 JDBC 批处理语句、数据库原生工具（如 `bcp` 或 `LOAD DATA`）以及连接器的高级配置，以实现高效的数据交互。 第五章：内存管理与资源隔离 JVM 调优在批处理中的重要性： 重点分析垃圾回收（GC）策略（如 G1, CMS）如何影响长时间运行的批处理作业的稳定性。 堆外内存（Off-Heap Memory）的使用： 在需要处理超大数据集时，如何利用直接缓冲区绕过 JVM 堆限制，提升序列化和反序列化的性能。 容器化环境下的资源分配： 在 Kubernetes 或 Mesos 环境中，如何准确设置 CPU 和内存请求/限制，确保批处理作业获得稳定资源而不影响集群其他服务。 第三部分：批处理系统的架构与部署 本部分将把单个作业的优化提升到整个数据管道的层面，关注系统的可维护性和弹性。 第六章：调度系统的选型与集成 成熟调度器对比分析： 详细比较 Airflow, Azkaban, Oozie 等主流调度工具的特点、依赖管理和工作流定义方式。 依赖图谱的构建： 学习如何使用 DAG（有向无环图）清晰地表达复杂作业间的先后顺序、分支和合并逻辑。 参数化与模板化： 设计可重用的作业模板，通过运行时参数（如日期范围、环境标识符）实现灵活的作业调度。 第七章：错误处理、告警与监控 健壮的错误报告机制： 建立多级错误处理流程：作业级重试、步骤级跳过、最终失败通知。 集成度量系统： 如何将作业的执行时间、处理记录数、错误率等指标导出到 Prometheus, Grafana 或 ELK Stack 进行可视化。 主动告警策略： 配置基于 SLA（服务水平协议）的告警阈值，例如，如果每日关键报表作业在特定时间窗口内未完成，系统应自动触发升级通知。 第八章：面向生产环境的质量保证 测试金字塔在批处理中的应用： 区分单元测试（针对处理逻辑）、集成测试（针对数据流）和系统测试（针对端到端调度）。 数据验证框架： 介绍如何使用断言和数据质量检查工具（如 Great Expectations 的理念），在数据进入核心系统前进行验证。 灰度发布与回滚计划： 制定安全部署新版本作业的策略，确保在生产环境出现问题时，能够快速、低风险地切换回稳定版本。 通过对以上八个核心主题的深入剖析和实践指导，读者将不仅掌握编写单个高效批处理程序的技能，更能够设计和运维一个稳定、可扩展的企业级数据处理基础设施。

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这本书的内容实在太丰富了，远超我的预期。在我翻开《Spring Batch in Action》之前，我以为它会是一本比较枯燥的技术手册，充斥着API的罗列和晦涩难懂的理论。但事实证明，我完全错了！作者以一种非常引人入胜的方式，将Spring Batch的强大功能娓娓道来。从搭建第一个简单的批处理Job，到理解Spring Batch的生命周期、监听器机制，再到如何处理复杂的数据集成场景，书中都给予了详尽的阐述。 让我印象最深刻的是，书中对于Spring Batch在实际项目中的应用场景进行了深入剖析。它不仅仅介绍了如何使用Spring Batch，更重要的是，它告诉我们“为什么”要使用Spring Batch，以及在什么情况下使用Spring Batch最合适。例如，书中通过一个实际的案例，展示了如何利用Spring Batch构建一个高效的数据同步系统，如何处理ETL（Extract, Transform, Load）过程中的各种挑战，以及如何利用Spring Batch的扩展性来集成第三方服务。读完这部分内容，我才真正理解了Spring Batch在企业级应用中的价值，它不仅仅是一个批处理框架，更是一个强大的数据处理和集成解决方案。

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这本书简直是给我打开了新世界的大门！在我之前，对Spring Batch的认知还停留在“批处理”这个模糊的概念上，觉得它应该是那种古老、沉闷、只适合特定场景的技术。然而，《Spring Batch in Action》用它详实的内容和生动的例子，彻底颠覆了我的看法。书中的每一个章节都像是一个精心设计的教程，从最基础的概念讲起，逐步深入到Spring Batch的各个核心组件，比如Job、Step、Tasklet、ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等等。作者并没有简单地罗列API，而是通过大量的实际应用场景来讲解，让我能深刻理解这些组件是如何协同工作的。 尤其让我印象深刻的是，书中对于“Chunk-oriented processing”的讲解，非常透彻。它不仅仅是简单地介绍了读取、处理、写入的流程，更是深入剖析了在处理大量数据时，如何有效地管理事务、如何处理异常、如何进行性能优化。作者列举了许多常见的痛点，例如数据量过大导致的内存溢出、频繁的数据库读写带来的性能瓶颈，以及如何通过合理设置chunk size、利用多线程并行处理来解决这些问题，都写得非常到位。我曾经遇到过一个批处理任务，处理速度非常慢，而且时不时出现内存不足的错误，当时束手无策。读了这一章后，我茅塞顿开，按照书中的建议调整了chunk size，并引入了Spring Batch的SkipListener来处理异常数据，最终成功解决了困扰我许久的问题。这种“理论与实践相结合”的讲解方式，让我在学习过程中能够立刻将知识转化为生产力，而不是仅仅停留在纸上谈兵。

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不得不说，《Spring Batch in Action》这本书，绝对是我在学习Spring Batch过程中的一本“圣经”。在我刚接触Spring Batch的时候，感觉它是一个庞大而复杂的框架，各种概念和API让我有些不知所措。然而，这本书以其清晰的结构和深入浅出的讲解，彻底改变了我的看法。作者从最基础的Job和Step概念讲起，循序渐进地深入到Spring Batch的核心组件，如Tasklet、ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 最让我印象深刻的是，书中对Spring Batch在实际应用中的各种挑战和解决方案的讲解。它不仅仅是罗列API，更是深入剖析了在处理海量数据时可能遇到的各种问题，例如内存溢出、性能瓶颈、数据一致性等，并提供了切实可行的解决方案。书中通过大量的代码示例，展示了如何实现各种复杂的数据集成场景，例如从数据库读取数据，经过复杂业务逻辑处理后，再批量写入到另一个系统。我曾经遇到过一个棘手的需求，需要将一个老系统中遗留的海量数据导入到一个新的平台，数据量巨大，而且需要进行多层级的数据校验和转换。在阅读了这本书之后，我茅塞顿开，按照书中的指导，利用Spring Batch的SkipListener和RetryListener机制，成功地处理了大量的异常数据，并且通过调整Chunk Size和使用多线程，极大地提升了导入效率，最终圆满地完成了任务。

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这本书真的让我对Spring Batch有了质的飞跃。在读这本书之前，我对Spring Batch的理解非常碎片化，知道它能处理批处理任务，但具体怎么用，用在哪里，有哪些高级用法，我是一无所知的。但《Spring Batch in Action》就像一位经验丰富的向导，一步步地引领我穿越Spring Batch的复杂世界。它从最基础的Job和Step的概念入手，清晰地解释了它们的职责和相互关系。然后，它深入到ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter这些核心接口，通过大量的代码示例，展示了如何为不同的数据源（文件、数据库、消息队列）实现这些接口，以及如何编写自定义的Processor来对数据进行转换和校验。 最令我赞叹的是，书中对Spring Batch的各种高级特性的讲解，比如Job Restartability、Job Scheduling、Job Execution Context、Spring Batch Admin的应用等等。特别是Job Restartability，它详细解释了Spring Batch如何记录和恢复Job的执行状态，这对于那些长时间运行且可能中断的批处理任务来说，简直是福音。我曾经的项目中，就有一个需要每天晚上运行的导入任务，经常因为网络问题或者数据库故障而中断，导致第二天需要重新从头开始处理，非常浪费时间和资源。读完这一章后，我学习了如何配置Restartability，并成功地让我的导入任务在中断后能够无缝地恢复执行，大大提高了效率。而且，书中对于Spring Batch Admin的讲解，让我能够轻松地监控和管理我的批处理任务，这在生产环境中非常实用。

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这本书的内容确实非常翔实，让我对Spring Batch的掌握达到了一个新的层次。在我接触《Spring Batch in Action》之前，我对Spring Batch的理解还比较有限，觉得它就是一个简单的批处理框架。但是，这本书以其深入浅出的讲解方式，为我打开了一个全新的视角。作者的讲解非常系统和深入，从最基础的Job和Step概念开始，循序渐进地介绍Spring Batch的核心组件，如Tasklet、ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 令我印象最深刻的是，书中对于Spring Batch在实际项目中的各种挑战和解决方案的讲解。它不仅仅是罗列API，更是深入剖析了在处理海量数据时可能遇到的各种问题，例如内存溢出、性能瓶颈、数据一致性等，并提供了切实可行的解决方案。书中通过大量的代码示例，展示了如何实现各种复杂的数据集成场景，例如从数据库读取数据，经过复杂业务逻辑处理后，再批量写入到另一个系统。我曾经遇到过一个棘手的需求，需要将一个老系统中遗留的海量数据导入到一个新的平台，数据量巨大，而且需要进行多层级的数据校验和转换。在阅读了这本书之后，我茅塞顿开，按照书中的指导，利用Spring Batch的SkipListener和RetryListener机制，成功地处理了大量的异常数据，并且通过调整Chunk Size和使用多线程，极大地提升了导入效率，最终圆满地完成了任务。

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这本书的内容简直是太全面了，让我对Spring Batch的理解达到了前所未有的深度。在我开始阅读《Spring Batch in Action》之前，我对Spring Batch的认知还比较浅薄，仅仅知道它是一个用于批处理的框架。但是，这本书以其详实的内容和丰富的案例，为我打开了一个全新的视角。作者的讲解非常有条理，从最基础的Job和Step概念开始，逐步深入到Spring Batch的各个核心组件，如ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 令我特别受启发的是，书中对于Spring Batch的各种高级特性，例如Job Restartability、Job Scheduling、Partitioning、Remote Chunking等，都进行了非常详尽的讲解。这些特性在实际项目中至关重要，能够帮助我们构建更加健壮、可扩展的批处理系统。我曾经参与的一个项目，需要处理海量数据的ETL（Extract, Transform, Load）过程，并且要求在规定的时间内完成。在阅读了这本书之后，我学习了如何利用Spring Batch的Partitioning和Remote Chunking功能，将一个庞大的批处理任务分解成多个子任务，并在多个服务器上并行执行，极大地缩短了处理时间，并且保证了数据的处理效率。

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《Spring Batch in Action》这本书，绝对是我在学习Spring Batch过程中遇到的一个宝藏。在我开始阅读这本书之前，我对Spring Batch的认知还停留在“批处理”这个比较模糊的概念上，觉得它只是一个简单的工具。但是，这本书以其深入浅出的讲解方式，为我带来了全新的体验。作者从最基础的Job和Step概念讲起，逐步深入到Spring Batch的各个核心组件，例如ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 我尤其喜欢书中对于Spring Batch在实际项目中的各种应用场景的讲解。它不仅仅是停留在理论层面，而是通过大量的代码示例，展示了Spring Batch如何解决现实世界中的数据处理难题。例如，书中详细讲解了如何利用Spring Batch构建ETL（Extract, Transform, Load）流程，如何处理大数据量的读写，如何进行数据校验和转换，以及如何实现分布式批处理。我曾经遇到过一个棘手的需求，需要将一个老系统中遗留的海量数据导入到一个新的平台，数据量巨大，而且需要进行多层级的数据校验和转换。在阅读了这本书之后，我茅塞顿开，按照书中的指导，利用Spring Batch的SkipListener和RetryListener机制，成功地处理了大量的异常数据，并且通过调整Chunk Size和使用多线程，极大地提升了导入效率，最终圆满地完成了任务。

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《Spring Batch in Action》这本书，真的是我目前为止看过最棒的一本关于Spring Batch的书了。在我初次接触Spring Batch的时候，感觉它非常复杂，各种概念和配置让我感到无从下手。但是，这本书的出现，就像一盏明灯，为我指明了方向。作者的讲解非常系统和深入，从最基础的Job、Step概念，到ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter的实现，再到各种监听器和异常处理机制，书中都给予了详尽的阐述。 我尤其欣赏书中对于Spring Batch在实际项目中的应用讲解。它不仅仅是停留在理论层面，而是通过大量的实际案例，展示了Spring Batch如何解决现实世界中的数据处理难题。例如，书中详细讲解了如何利用Spring Batch构建ETL（Extract, Transform, Load）流程，如何处理大数据量的读写，如何进行数据校验和转换，以及如何实现分布式批处理。我曾经遇到过一个需求，需要将大量的老数据迁移到新的数据库中，数据量非常庞大，而且需要进行复杂的字段映射和数据清洗。在阅读了这本书后，我学习了如何利用Spring Batch的强大功能来高效地完成这个任务，通过分块处理、并行执行以及异常处理机制，最终成功地在规定的时间内完成了数据迁移，并且保证了数据的准确性。

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这本书真的让我对Spring Batch的理解达到了一个新的高度。在此之前，我对Spring Batch的印象还停留在“批量处理”这个概念上，觉得它只是一个简单的工具。但是，《Spring Batch in Action》用其详实的内容和丰富的案例，彻底颠覆了我的认知。书中从最基本的Job和Step概念讲起，逐步深入到Spring Batch的各个核心组件，例如ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 最让我惊喜的是，书中对于Spring Batch的高级特性，如Job Restartability、Job Scheduling、SkipListener、RetryListener等，都进行了非常深入的讲解。这些特性在实际项目中至关重要，能够帮助我们构建健壮、可维护的批处理系统。例如，Job Restartability功能，在处理长时间运行或可能中断的批处理任务时，能够极大地提高效率和可靠性。我曾经参与的一个项目，有一个夜间运行的报表生成任务，经常因为各种原因中断，导致第二天需要重新执行，非常浪费时间。读了这本书后，我学习了如何配置Job Restartability，成功地让我的任务在中断后能够从上次停止的地方继续执行，大大节省了人力和时间成本。

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我必须说，《Spring Batch in Action》这本书对我而言，绝对是一次“及时雨”。在我刚开始接触Spring Batch的时候，感觉它是一个庞大而复杂的系统，各种概念和配置让我望而却步。但这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前进的道路。作者的讲解非常系统化，从最基础的Job和Step概念开始，循序渐进地介绍了Spring Batch的核心组件，比如Tasklet、ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter等。 让我特别受益的是，书中详细讲解了如何使用Spring Batch来处理各种复杂的数据集成场景。例如，如何从数据库读取大量数据，经过复杂的业务逻辑处理后，再批量写入到另一个数据库或者文件。书中提供的代码示例非常实用，让我能够快速地将学到的知识应用到实际项目中。我曾经遇到过一个需求，需要将海量的用户数据从一个老系统中迁移到新系统中，数据量非常大，而且需要进行大量的字段映射和数据清洗。在没有这本书之前，我真不知道该如何下手。但读了《Spring Batch in Action》之后，我学习了如何利用Spring Batch的强大功能来高效地完成这个任务，通过分块处理、并行执行以及异常处理机制，最终成功地在规定的时间内完成了数据迁移，并且保证了数据的准确性。

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Spring Batch的版本更新并不是很频繁，因此虽然本书是2011年出版的，但是内容一点都不过时，随书代码很赞，有大量的单元测试，很有价值。

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非常经典的批处理框架读物

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