Getting Started with Storm

出版者:O'Reilly Media

作者:Jonathan Leibiusky

页数:106

出版时间:2012-9-17

价格:USD 19.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449324018

具体描述

Even as data is turning the world upside down, the next revolution is taking shape: realtime data analysis. Data tools like Hadoop are batch-oriented; they're good at taking a set of data, analyzing it, and giving you the result later. But these tools are not particularly good at handling streaming data: data that is constantly arriving, and results that are changing as fast as the data arrives. Storm is a new tool that solves that problem. This book gets you started with it.

读后感

storm 作为一个比较新的流处理框架，相关书籍非常少。 作为一本入门书籍，本书简单介绍了storm相关的逻辑概念，并且 提供案例做演示。如果对storm已经有了初步了解希望了解其内部实现机制或者使用细节参阅storm官方wiki和手册更合适，本书只能作为入门普及使用。  

刚刚翻译了第一章 http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3676813.html Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统（流式计算框架，可以和mapreduce的离线计算框架对比理解）。整个任务被委派给不同的组件，每个组件负责一个简单的特定的处理任务。Storm集群的输入流...  

总的来说适合用来了解Storm，我是在做一个监控项目技术选型时想到的Storm，看完这本书之后我了解了Storm是如何接入数据源，也对Topology、Spolt、Bolt、ack、fail等基本概念有了个感性的认识。但是篇幅有限，具体Storm是如何实现可靠数据处理等细节则基本没有提及。书中也包含...  

storm 作为一个比较新的流处理框架，相关书籍非常少。 作为一本入门书籍，本书简单介绍了storm相关的逻辑概念，并且 提供案例做演示。如果对storm已经有了初步了解希望了解其内部实现机制或者使用细节参阅storm官方wiki和手册更合适，本书只能作为入门普及使用。  

刚刚翻译了第一章 http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3676813.html Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统（流式计算框架，可以和mapreduce的离线计算框架对比理解）。整个任务被委派给不同的组件，每个组件负责一个简单的特定的处理任务。Storm集群的输入流...  

用户评价

这本书的结构设计也体现了一种精心策划的“螺旋上升”学习路径。它并没有一开始就抛出复杂的并行度和资源隔离策略，而是通过一个非常简单的“Word Count”拓扑作为起点，逐步增加复杂性。在第一遍阅读时，你可能只是关注于如何让代码跑起来；但在第二遍回顾时，你会开始注意到作者在中间步骤中悄悄引入的关于并发模型和序列化的微妙调整。这种设计让学习曲线显得非常平缓，极大地降低了初学者的心理门槛。我尤其欣赏作者在每一章末尾设置的“反思问题”，这些问题往往不是简单的知识点复述，而是开放性的设计挑战，迫使读者跳出代码本身，去思考系统在极端情况下的行为。这种引导式的学习方法，远比被动接受信息更有效。唯一的“不足”，如果非要挑剔的话，可能是针对某些特定云服务提供商（如AWS Kinesis/EMR）的深度集成示例相对较少，大部分示例还是偏向于自建集群的环境。但即便如此，其对核心原理的透彻解析，足以让读者在任何平台上都能灵活应对。这本书绝对是理解现代实时数据管道的必备参考。

如果从一个数据架构师的角度来审视《Getting Started with Storm》，我会关注它在将流处理技术与更广泛的生态系统集成方面的表现。这本书在这方面做得相当出色，它将 Storm 定位为一个核心处理引擎，并详细探讨了它如何与外部系统进行高效的数据交换。例如，书中对 Kafka 作为数据源的集成部分，其描述细致入微，不仅涵盖了基本的生产者/消费者模型，还深入探讨了如何处理背压（Back Pressure）问题，以确保数据流的平滑过渡。同样，对于结果的持久化，作者也对比了多种存储方案（如 Cassandra, HBase），并根据不同的查询需求给出了明确的选型建议。这种横向的生态整合能力，是判断一个流处理框架是否具备生产价值的关键指标，而这本书恰恰强化了这一点。然而，我期望能在“安全性”和“合规性”方面看到更多的内容。在当前数据隐私日益重要的背景下，如何安全地在 Storm 拓扑中处理敏感数据，或者如何实现细粒度的访问控制，书中提及较少，这可能是未来版本可以加强的方向。但就目前而言，它成功地构建了一个功能完备、与其他主流大数据组件无缝衔接的Storm应用蓝图。

这本名为《Getting Started with Storm》的书，从我个人的阅读体验来看，它更像是一本厚重的“入门”指南，但其内容深度和广度，远超出了我最初对一本“入门”书籍的期望值。首先，我必须赞扬作者在基础概念构建上的扎实功底。书中对分布式系统的核心原理，尤其是流处理这一复杂领域的阐述，做到了深入浅出。我记得翻开前几章时，那些关于数据分区、时间窗口、以及容错机制的讨论，并没有像其他技术书籍那样堆砌晦涩的公式，而是通过一系列精心设计的类比和图示，将那些抽象的概念具象化了。特别是关于“元组生命周期”的讲解，作者似乎花了大量的篇幅去描绘一个数据包在 Storm 集群中经历的完整旅程，这极大地帮助我建立了一个宏观的认知框架。然而，这种详尽也带来了一点小小的挑战，那就是前期的阅读节奏稍微有些缓慢，对于那些已经对分布式计算略有耳闻的读者来说，可能需要一些耐心才能快速切入到实际操作层面。但总的来说，如果把这本书比作一张地图，它无疑提供了最详尽的比例尺和最清晰的标记，确保你在踏上 Storm 之旅前，不会迷失在基础理论的迷雾之中。我特别欣赏作者在介绍不同组件（如 Spout 和 Bolt）时，所采用的职责分离的视角，这让理解系统的模块化设计变得异常清晰。

这本书的叙事风格，与其说是一本技术手册，不如说是一位经验丰富的工程师在与你进行一次深入的、面对面的技术交流。它的语言风格非常接地气，充满了作者在真实世界中摸爬滚打的智慧。在讨论到集群的运维和高可用性时，作者没有使用那种冷冰冰的文档语言，而是通过分享自己“踩过的坑”来警示读者。比如，在谈到 ZooKeeper 的配置时，书中明确指出了一些社区文档中容易被忽略的微妙陷阱，这些细节，是任何官方文档都难以提供的“人情味”和实践深度。我特别喜欢作者在处理不同 Storm 版本迭代时所展现的严谨态度，他不仅介绍了当前主流的版本特性，还对旧版本中的一些设计缺陷进行了批判性分析，这让我能更清楚地理解为什么现代 Storm 的架构会是现在的样子。这种带有强烈个人观点的技术解读，让阅读过程充满了活力，完全没有传统技术书籍那种枯燥乏味的感觉。它像是一位导师，既告诉你“该怎么做”，更告诉你“为什么这么做，以及不这么做会有什么后果”。这种教学方式极大地激发了我对底层原理的好奇心。

说实话，当我合上这本书的最后一页时，我感受到的更多是一种“实战能力”的提升，而非仅仅是知识点的积累。本书的精妙之处在于，它没有止步于理论的空中楼阁，而是将大量的篇幅投入到了实际的代码实现和部署策略上。我尤其对其中关于“性能调优”那一章印象深刻。作者没有给出那种一刀切的“最佳实践”，而是展示了在不同负载和不同硬件配置下，如何系统性地诊断性能瓶颈——从内存溢出到网络延迟的排查，每一步都有具体的监控指标和对应的调整建议。这部分内容对我后续在生产环境中优化我们自己的实时计算管道起到了决定性的作用。其中穿插的多个实战案例，比如一个简单的日志聚合应用，是如何一步步从原型演变成高吞吐量系统的过程，简直就是一本活生生的“故障排除手册”。唯一的遗憾是，书中虽然提到了很多高级功能，比如事务性处理（Transactional Topologies），但由于篇幅限制，对这些前沿或更复杂的应用场景的探讨略显仓促，更像是抛砖引玉，鼓励读者自己去深入挖掘。但即便如此，对于想要“动手”的读者而言，这本书提供的代码示例库和配置模板，已经足够让人信心倍增，可以直接应用到自己的项目中了。

入门不错，storm+hbase可以结合实现日志的实时流式处理和实时检索

waste.

各种grouping讲的比较详细

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