小威廉·P. 贝杰克(William P. Bejeck Jr.,本名Bill Bejeck)是Kafka Streams源码贡献者,在Conflument公司的Kafka Streams团队工作,有15年以上的软件开发经验,其中8年专注于后端开发,特别是处理大量数据,在数据提炼团队中,使用Kafka来改善下游客户的数据流。
发表于2024-11-08
Kafka Streams实战 2024 pdf epub mobi 电子书
结论 本书非常适合新手,循规蹈矩按部就班即可入门,但排版非常粗糙! 首先说明: 我是在亚马逊中国购买的Kindle版,主要在Mac以及Kindle上进行阅读 因没接触到纸质书籍和PDF格式,因此所论述仅限于Kindle版本 排版太粗糙了! Kindle版本整体给人感觉,排版比较粗糙,编辑或作...
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图书标签: 大数据 流计算 流式计算 消息引擎 数据湖 工作学习 中间件 Kafka
Kafka Streams是Kafka提供的一个用于构建流式处理程序的Java库,它与Storm、Spark等流式处理框架不同,是一个仅依赖于Kafka的Java库,而不是一个流式处理框架。除Kafka之外,Kafka Streams不需要额外的流式处理集群,提供了轻量级、易用的流式处理API。 本书包括4部分,共9章,从基础API到复杂拓扑的应用,通过具体示例由浅入深地详细介绍了Kafka Streams基础知识及使用方法。本书的主要内容包含流式处理发展历程和Kafka Streams工作原理的介绍,Kafka基础知识的介绍,使用Kafka Streams实现一个具体流式处理应用程序,讨论状态存储及其使用方法,讨论表和流的二元性及使用场景,介绍Kafka Streams应用程序的监控及测试方法,介绍使用Kafka Connect将现有数据源集成到Kafka Streams中,使用KSQL进行交互式查询等。 本书适合使用Kafka Streams实现流式处理应用的开发人员阅读。
基础的概念和一些KStream join、map、reduce之类的接口说明,完整的一个例子演示。 原理上设计展开不多,类似最后一章中“交互式查询基于state store的设计”部分解读很少有。
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评分分布式系统不是从应用程序中学习,而是在大数据底层架构HDFS构造和中间件的使用和配置过程中慢慢理解。单点和压力是所有程序最重要的困难点。
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