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流式架构Kafka与MapR Streams数据流处理 版权信息
- ISBN:9787121317224
- 条形码:9787121317224 ; 978-7-121-31722-4
- 装帧:简裝本
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
流式架构Kafka与MapR Streams数据流处理 本书特色
所有连续的事件流都可以称为数据流。对连续数据流设计和构建流式数据架构,能够实现实时或近实时应用,提升整个组织的效率。本书以Apache Kafka 和MapRStreams为例,重点讲解如何确定使用流数据的时机、如何为多用户系统设计流式架构、为什么要求消息传递层具备某些特定功能,以及为什么需要微服务,并且描述了目前*符合流式设计需求的消息传递和流分析工具,适合架构师、大数据科学家及IT工程师阅读。
流式架构Kafka与MapR Streams数据流处理 内容简介
对于数据驱动型公司,设计和构建流式数据架构能够实现实时或近实时应用,提升整个组织的效率。《流式架构:Kafka与MapR Streams数据流处理》简明的指南讲述了流设计中的关键因素(聚焦于消息层的关键特性)、新的消息技术 ApacheKafka 和 MapR
Streams、流架构是如何支持微服务的,以及当下可供选择的流技术:Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm和 Apache Apex,适合架构师、大数据科学家及 IT 工程师阅读。
流式架构Kafka与MapR Streams数据流处理 目录
第1 章 为什么使用流 ........................................................................................1
飞机、火车和汽车:车联网和物联网 .......................................................................................3
流数据:这才是现实世界 ...........................................................................................................6
什么时候需要流 ...........................................................................................................8
不止是实时:流架构的更多优势 ..............................................................................................11
流架构的*佳实践 ......................................................................................................................13
医疗数据流案例 ..........................................................................................................................14
流数据:架构设计的核心 ..........................................................................................................17
第2 章 流式架构 ...............................................................................................19
狭义视角:实时应用 ..................................................................................................................20
通用流式架构的关键问题 ..........................................................................................................21
消息传递技术的重要性 ..............................................................................................................24
实时分析工具 ..............................................................................................................................28
Apache Storm ....................................................................................................................30
Apache Spark Streaming ................................................................................................31
Apache Flink ....................................................................................................................32
Apache Apex ....................................................................................................................33
流分析功能比较 ......................................................................................................................33
小结 ..........................................................................................................................................36
第3 章 流架构:微服务的理想平台 ..............................................................37
为什么需要微服务 ..................................................................................................................38
微服务需要哪些支撑 ..............................................................................................................41
关于微服务的更多详情 ..........................................................................................................42
设计流架构:以在线视频服务为例 ......................................................................................45
新设计:支持消息传递的基础设施 ...............................................................................47
通用微架构的重要性 ..............................................................................................................49
命名问题 ..................................................................................................................................50
为什么使用分布式文件和NoSQL 数据库 ............................................................................52
视频服务的新设计 ..................................................................................................................52
小结:综合平台视角 ..............................................................................................................54
第4 章 使用Kafka 进行流传输 .....................................................................57
Kafka 的动机 ...........................................................................................................................57
Kafka 的创新 ...........................................................................................................................58
Kafka 的基本概念 ...................................................................................................................60
排序 ...............................................................................................................................61
持久化 ...........................................................................................................................62
Kafka API ....................................................................................................................................62
KafkaProducer API .............................................................................................................63
KafkaConsumer API ............................................................................................................66
遗留API ............................................................................................................................70
Kafka 实用程序 .......................................................................................................................71
负载均衡 ...........................................................................................................................71
镜像 ...................................................................................................................................72
Kafka 的陷阱 ...........................................................................................................................73
产品环境下的Kafka .........................................................................................................73
主题和分区的数目有限 ...................................................................................................74
手动均衡分区负载 ...........................................................................................................75
没有固有的序列化机制 ..................................................................................................76
镜像的不足 ......................................................................................................................77
小结 ..........................................................................................................................................78
第5 章 MapR Streams .....................................................................................79
MapR Streams 的创新 .............................................................................................................79
MapR 流系统的历史和情境 ....................................................................................................82
MapR Streams 的工作原理 ......................................................................................................84
配置MapR Streams ....................................................................................................................86
地理分布式复制 .......................................................................................................................89
MapR Streams 的陷阱 ...........................................................................................................91
第6 章 基于流数据的欺诈检测 ....................................................................93
刷卡速度 ................................................................................................................................94
快速响应决策:“这是欺诈吗” ...........................................................................................95
多用途流数据 ...........
流式架构Kafka与MapR Streams数据流处理 作者简介
Ted
Dunning,MapR Technologies首席应用架构师,开源社区的活跃成员。现任Apache Foundation孵化器的VP,是大量项目的冠军得主和导师,也是Apache ZooKeeper和Drill项目的贡献者和PMC成员。Ellen Friedman,解决方案咨询师,著名演讲者和作家,目前主要撰写大数据方面的著作。她是Apache Drill和Apache Mahout项目的贡献者。
译者简介唐李洋,博士,研究方向为云计算、并行计算、数据挖掘与分析等。曾经在Cisco从事过数据架构方面的设计与分析工作。
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