企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐
肖冠宇
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肖冠宇
本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業大數據系統的前期準備工作，包括如何構建企業大數據處理系統的軟件環境和集羣環境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark 2.0版本的Spark SQL、Structured Streaming原理和使用方法，以及Spark的多種優化方式；然後，介紹了Druid的基本原理、集羣的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接着介紹了日誌收集系統Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日誌收集架構的設計與實踐；最後介紹了分佈式消息隊列Kafka的基本架構和集羣搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基於Druid構建多維數據分析平臺和基於JMX指標的監控系統。
科普型的過一下，大量的代碼和配置文件內容
各個模塊的原理雖然沒有深入去分析，但是對於瞭解一個基本框架概念來說足夠了，並且提供了詳細的安裝說明和各部分實現的語句，適合初學者跟着本書來搭建一個簡單的大數據處理的架構模型。
這是一本立足於企業真實的商用項目來講解如何高效從事大數據實踐的著作。技術層面，從全棧的角度系統梳理和詳盡講解了大數據的核心技術，包括Spark、Druid、Flume、Kafka等，讓我們在紛繁複雜的技術中少走彎路；經驗層面，爲企業的大數據技術選型和大數據平臺建設提供了成熟的解決方案；實操層面，提供了大量的案例，其中包括2個綜合性的案例。
工具類書籍，主要講“器”和部分“術”，內容比較通俗易懂，不是晦澀表達，跟讀大多數技術博文類似。 介紹了spark，druid，flume，kafka，簡單數據平臺搭建，基本監控平臺搭建。
沒有很深入的原理介紹，對於初學者或者階段性總結有一定作用，flume中間件的介紹還不錯，代碼和一些安裝配置截圖過多。可以粗略的瀏覽部分章節
三分之一都在講Druid，實例部分太單薄。
作爲入門書籍不錯，對組件的詳細介紹不太多，但對大數據的整體性介紹的不錯
介紹的內容不少，但很多用法都不夠深入，感覺有點在湊字數。
挺實用的，估計還得再操作下才能弄清楚
粗略瞭解，還是嘗試自己搭建一個kafka集羣