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数据密集型应用系统设计读书介绍

类别 页数 译者 网友评分 年代 出版社
书籍 519页 9.6 2020 中国电力出版社
定价 出版日期 最近访问 访问指数
128 2020-02-20 … 2020-03-15 … 17
主题/类型/题材/标签
分布式系统,计算机,分布式,数据库,计算机科学,架构,数据,大数据,
作者
Martin Kleppmann      ISBN:9787519821968    原作名/别名:《Designing Data-Intensive Applications》
内容和作者简介
数据密集型应用系统设计摘要

全书分为三大部分:

第一部分,主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标:可靠性、可扩展性与可维护性,如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言,讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎,即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码(序列化)方面,包括常见模式的演化历程。

第二部分,我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统,这是扩展性的重要一步,但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制(第5章)、数据分区(第6章)以及事务(第7章)。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节,以及分布式环境如何达成一致性与共识(第9章)。

第三部分,主要针对产生派生数据的系统,所谓派生数据主要指在异构系统中,如果无法用一个数据源来解决所有问题,那么一种自然的方式就是集成多个不同的数据库、缓存模块以及索引模块等。首先第10章以批处理开始来处理派生数据,紧接着第11章采用流式处理。第12章总结之前介绍的多种技术,并分析讨论未来构建可靠、可扩展和可维护应用系统可能的新方向或方法。

作者简介

作者简介

Martin Kleppmann是英国剑桥大学分布式系统方向的研究员。此前,他曾是LinkedIn和Rapportive等互联网公司的软件工程师,负责大规模数据基础设施建设。在此过程中他遇到过一些困难,因此他希望这本书能够帮助读者避免重蹈覆辙。Martin还是一位活跃的会议演讲者、博主和开源贡献者。他认为,每个人都应该学习深刻的技术理念,对技术的深入理解能帮助我们开发出更好的软件。

译者简介

赵军平, 大数据存储与分析资深开发者与推广者(EMC 10余年),GPU异构计算的亲历者。中国计算机协会专家委员,DELL EMC资深架构师。12年系统研发、创新与团队管理经验,擅长数据存储与保护, 云计算与大数据实时分析,GPU异构加速优化等。相关领域已申请中、美技术专利100余项,并多次在SNIA,LinuxConf,Hadoop Summit, ...

本书后续版本
未发行或暂未收录
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