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天貓購買鏈接：大數(shù)據(jù)處理之道
近年來，“大數(shù)據(jù)”已然成為IT界如火如荼的詞，與“云計(jì)算” 并駕齊驅(qū)，成為帶動IT行業(yè)發(fā)展的兩列高速火車。尤其是在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)被稱為新的資源，是支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石。 那么，如何把“死”的數(shù)據(jù)變成真正有效的“資源”，成為近年來IT界人士共同思考的問題。一時(shí)間，各種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)如井噴一般涌現(xiàn)。Hadoop、 Spark、Storm、Dremel、Drill等大數(shù)據(jù)解決方案爭先恐后地展現(xiàn)出來。需要說明的是，這里所有的方案并不是一種技術(shù)，而是數(shù)種甚至數(shù)十種技術(shù)的組合。就拿Hadoop來說，Hadoop只是“領(lǐng)頭羊”，關(guān)鍵成員還有MapReduce、HDFS、Hive、HBase、Pig、ZooKeeper等，大有“八仙過海，各顯神通”的氣勢和場面。 本書首先橫向總結(jié)性地闡述了各種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，重點(diǎn)從緣起緣落、設(shè)計(jì)思想、架構(gòu)原理等角度剖析了各種技術(shù)，分析了各種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。本書并不涉及軟件的安裝等，因?yàn)槿绾伟惭b和使用，在網(wǎng)絡(luò)上搜索即可，著實(shí)沒有必要浪費(fèi)讀者的時(shí)間和金錢。在這一部分，第1篇為Hadoop軍營；第2篇為Spark星火燎原；第3篇講述了其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如Storm、Dremel、Drill等。 其次闡述了大數(shù)據(jù)下的日志分析技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，日志分析方案呈現(xiàn)出遍地開花的景象。如果將大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)比作一個(gè)可能得病的人，那么日志分析就是負(fù)責(zé)看病的醫(yī)生，要想讓大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)健康、平穩(wěn)地運(yùn)行，日志分析和監(jiān)控非常重要。這一部分重點(diǎn)闡述了日志分析技術(shù)中如日中天的方案ELK。 最后展望了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展迅猛，數(shù)據(jù)量越來越大，技術(shù)的革新在所難免。 作為大數(shù)據(jù)研發(fā)人員，只有時(shí)刻學(xué)習(xí)新技術(shù)，方能立于技術(shù)前沿。

總結(jié)

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