《企業(yè)大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐》是一本立足于企業(yè)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(tǒng)梳理和詳盡講解了大數據的核心技術，包括Spark、Druid、Flume、Kafka等，讓我們在紛繁復雜的技術中少走彎路；經驗層面，為企業(yè)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。

全書一共分為三個部分：

第一部分（第1章）：主要介紹了企業(yè)大數據系統(tǒng)的前期準備工作，包括構建企業(yè)大數據處理系統(tǒng)需要的軟件環(huán)境和集群環(huán)境是如何搭建的。

第二部分（第2~7章）：依次重點講解了Spark的基本原理、使用方法和優(yōu)化方式；Druid的基本原理、集群的搭建過程，以及相關的各種操作；日志收集系統(tǒng)Flume的基本架構、關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，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）：詳細講解了企業(yè)大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監(jiān)控系統(tǒng)。

目錄

第一部分　準備工作
第1章　基礎環(huán)境準備 2
第二部分　核心技術
第2章　Spark詳解 18
第3章　Druid原理及部署 49
第4章　Druid數據攝入 73
第5章　Druid客戶端 96
第6章　日志收集 130
第7章　分布式消息隊列 155
第三部分　項目實踐
第8章　數據平臺 172
第9章　監(jiān)控系統(tǒng) 185