具体描述
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, Nvidia GPU Tech Conf等做技术分享，持续关注数据密集和计算密集相关技术的演进、融合与赋能推广。
吕云松，北京大学计算机硕士，硕士及DELL EMC中国研究院实习期间专注于大数据实时流式处理相关的研究。现就职于华为2012中软院黎曼实验室，主要从事深度学习的研发。
耿煜，DELL EMC架构师兼GTM负责人，致力于推广企业级数字化转型方案。深耕分布式架构以及云计算12年，先后任职于ChinaCache，Sun Microsystems以及EMC等公司。
李三平，美国麻省大学计算机工程专业博士，DELL EMC中国研究院首席科学家，研究方向为机器学习、深度学习、智能运维、遥感影像等。已在IEEE Transactions期刊和会议上发表论文数十篇，申请美国专利20余项。推崇简约，热衷机器学习。
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。
用户评价
##没get到这本书的好，难道是我都掌握了？
评分摘要，后面再读补总结。字数还说不能少于140 字[捂脸哭]简直了。 书中比较详细描述了数据库，从数据库衍生派生数据，批处理，流处理等衍生。主要是问题-思路-问题的方式，但其问题角度考虑极端，分布式也正是这些极端场景的发源地。对自己是一个比较全面的分布式认知，对于很多...
评分##数据存储，数据应用的共性问题的分析与总结。能看到很多市面上常用中间件的影子。提纲挈领，高屋建瓴。 大概十一放假开始读这本书，中间经历了加班，双十一值班，自己病假，老婆生病请病假，娃生病请病假，断断续续到现在终于算是从头到尾看了一遍，实在是觉得不容易。 这本书的作者是少有的从工业界干到学术界的牛人，知识面广得惊人，也善于举一反三，知识之间互相关联，比如有...
评分 评分##作者的态度与高度于书的结尾再见一斑。 “As software and data are having such a large impact on the world, we engineers must remember that we carry a responsibility to work toward the kind of world that we want to live in: a world that treats people with huma...
评分##对于我这种整天和数据打交道的开发来说简直是本神书啊。之前困扰我的，使我疑惑的问题，都在读书的时候一一解开了，并看到了一些本质…
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