实时分析:流数据的分析与可视化技术
本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性：持续交付、结构松散和高基数，并阐释对流数据
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本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性：持续交付、结构松散和高基数，并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2~6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调，重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理，涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理，涉及如何用Storm或Samza来处理数据。第6章介绍流数据的存储问题。第7~11章重点关注流数据架构的应用构建问题。第7章讨论从流环境向最终用户的数据交付问题。这是构建仪表板以及其他监控应用所使用的核心机制。第8章涵盖流环境下的聚集计算问题，特别是对多分辨率时间序列数据的聚集计算问题。第9章简要介绍统计学和概率论的基础知识。第10章讨论略图，略图通常具有更快的更新速度和更小的内存占用空间，特别适合流环境。第11章讨论聚集计算之外能够应用于流数据的一些更深入的话题。
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