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Kafka实战

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作者迪伦·斯科特(Dylan Scott)维克托·盖莫夫(Viktor Gamov)

出版社人民邮电出版社

出版时间2023-07

版次1

装帧平装

货号9787115614445

上书时间2024-12-04

   商品详情   

品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 迪伦·斯科特(Dylan Scott)维克托·盖莫夫(Viktor Gamov)
  • 出版社 人民邮电出版社
  • 出版时间 2023-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787115614445
  • 定价 89.80元
  • 装帧 平装
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 200页
  • 字数 283千字
【内容简介】
本书旨在介绍Kafka的核心功能,以及如何在实际项目中使用它。本书主要内容包括Kafka的核心概念,如何使用Kafka Connect设置和执行基本ETL任务,如何将Kafka用于大型数据项目,如何执行管理任务,如何生成和使用事件流,如何在Java应用程序中使用Kafka,如何将Kafka实现为消息队列等。通过阅读本书,读者应该很快就会掌握如何在日常工作流程中使用Kafka,还可以开始深入研究更高级的Kafka主题。
  本书适合软件开发人员阅读,也可作为计算机相关专业的教材。
【作者简介】
Dylan Scott是一名软件开发人员,拥有十多年Java和Perl开发经验。在将Kafka作为大型数据迁移项目的消息系统之后,Dylan又进一步探索Kafka和流式处理的世界。他使用过各种技术和消息队列产品,包括Mule、RabbitMQ、MQSeries和Kafka。Dylan拥有Sun Java SE 1.6、Oracle Web EE 6、Neo4j和Jenkins Engineer等方面的证书。

Viktor Gamov就职于Confluent公司。Confluent就是那家开发基于Kafka的事件流平台的公司。在Viktor的整个职业生涯中,他使用开源技术构建企业应用程序架构,积累了全面的专业知识。他喜欢帮助架构师与开发人员设计和开发低延迟、可伸缩且高可用的分布式系统。Viktor不仅是分布式系统、流式数据、JVM和DevOps等主题的专业会议讲师,还是JavaOne、Devoxx、OSCON、QCon等活动的常客。他是Enterprise Web Development(O’Reilly出版社)一书的合著者。

Dave Klein担任过开发人员、架构师、项目经理、作家、培训师、会议组织者等,主要研究方向是Kafka事件流。
【目录】
目录

第 一部分  快速入门

第 1章  Kafka简介 3

1.1  什么是Kafka 4

1.2  Kafka的使用情况 7

1.2.1 开发人员的Kafka 7

1.2.2 向管理人员介绍Kafka 9

1.3 关于Kafka的谜团 9

1.3.1 Kafka只能与Hadoop一起使用 9

1.3.2 Kafka与其他消息系统是一样的 10

1.4 现实世界中的Kafka 11

1.4.1 早期的例子 11

1.4.2 后来的例子 12

1.4.3 什么时候不适合使用Kafka 13

1.5 其他在线资源 14

总结 14

第 2章  了解Kafka 15

2.1 发送和读取一条消息 15

2.2 什么是Broker 16

2.3 Kafka之旅 20

2.3.1 生产者和消费者 20

2.3.2 主题 23

2.3.3 ZooKeeper 24

2.3.4 Kafka的高级架构 25

2.3.5 提交日志 26

2.4 其他API及其用途 26

2.4.1 Kafka Streams 27

2.4.2 Kafka Connect 28

2.4.3 AdminClient 28

2.4.4 ksqlDB 29

2.5 Confluent的客户端 29

2.6 流式处理及术语解释 32

2.6.1 流式处理 33

2.6.2 精确一次语义 34

总结 34

第二部分  应用Kafka

第3章  设计并实现一个Kafka项目 37

3.1 设计一个Kafka项目 37

3.1.1 重新设计已有的数据

架构 38

3.1.2 改变的第 一步 38

3.1.3 内置的特性 38

3.1.4 票据数据 40

3.2 设计传感器事件 42

3.2.1 现有的问题 43

3.2.2 为什么Kafka是最合适的 44

3.2.3 关于我们的设计 45

3.2.4 用户数据需求 46

3.2.5 应用我们的问题清单 46

3.2.6 评审我们的设计 49

3.3 数据格式 50

3.3.1 数据规划 50

3.3.2 配置依赖项 51

总结 56

第4章  生产者——数据的源头 57

4.1 一个示例 57

4.2 生产者的配置参数 61

4.2.1 配置Broker地址列表 61

4.2.2 如何提升速度(或安全性) 62

4.2.3 时间戳 64

4.3 代码实现 65

总结 73

第5章  消费者——解锁数据 74

5.1 一个示例 74

5.1.1 消费者的配置属性 76

5.1.2 理解偏移量 79

5.2 消费者之间的交互 82

5.3 跟踪偏移量 82

5.3.1 组协调器 83

5.3.2 分区的分配策略 85

5.4 提交偏移量 86

5.5 从压实的主题中读取数据 88

5.6 工厂示例的消费者代码 88

5.6.1 偏移量的配置选项 89

5.6.2 满足设计需求 90

总结 93

第6章  Broker 94

6.1 Broker简介 94

6.2 ZooKeeper的角色 95

6.3 Broker级别的配置选项 96

6.3.1 Kafka的应用程序日志 98

6.3.2 服务器日志 98

6.3.3 管理集群状态 98

6.4 分区的首领和它们的职责 99

6.5 窥探Kafka 102

6.5.1 集群维护 103

6.5.2 增加一个Broker 104

6.5.3 升级集群 104

6.5.4 升级客户端 104

6.5.5 备份 105

6.6 关于有状态系统 105

6.7 练习 106

总结 108

第7章  主题和分区 109

7.1 主题 109

7.1.1 主题的配置选项 112

7.1.2 复制系数 114

7.2 分区 114

7.2.1 分区的位置 114

7.2.2 查看日志 115

7.3 使用EmbeddedKafkaCluster  116

7.4 主题压实 118

总结 120

第8章  Kafka的存储 121

8.1 需要保存数据多长时间 121

8.2 移动数据 122

8.2.1 保留原始事件 123

8.2.2 摆脱批处理思维 123

8.3 工具 123

8.3.1 Apache Flume 124

8.3.2 Red Hat Debezium 125

8.3.3 Secor 126

8.3.4 数据存储应用示例 126

8.4 将数据放回Kafka 127

8.5 Kafka支持的架构 128

8.5.1 Lambda架构 128

8.5.2 Kappa架构 129

8.6 多集群设置 130

8.7 基于云和容器的存储方案 131

总结 131

第9章  管理Kafka——工具和日志 132

9.1 管理客户端 132

9.1.1 在代码中使用AdminClient 133

9.1.2 kcat 134

9.1.3 Confluent REST Proxy API 135

9.2 将Kafka作为systemd服务运行 137

9.3 日志 137

9.3.1 Kafka的应用程序日志 138

9.3.2 ZooKeeper的日志 139

9.4 防火墙 140

9.5 指标 141

9.6 跟踪 143

9.6.1 生产者逻辑 144

9.6.2 消费者逻辑 145

9.6.3 覆盖客户端 147

9.7 通用的监控工具 148

总结 148

第三部分  Kafka进阶

第 10章  保护Kafka 151

10.1 安全性基础 152

10.1.1 用SSL加密 153

10.1.2  Broker和客户端之间的 SSL 154

10.1.3  Broker之间的SSL 156

10.2 Kerberos与SASL 157

10.3 Kafka的授权机制 158

10.3.1  访问控制列表 158

10.3.2  基于角色的访问控制 159

10.4 ZooKeeper 160

10.5 配额 160

10.5.1  网络带宽配额 161

10.5.2  请求速率配额 162

10.6 静态数据 163

总结 164

第 11章  Schema Registry 165

11.1 Kafka成熟度模型 165

11.1.1  级别0 166

11.1.2  级别1 166

11.1.3  级别2 167

11.1.4  级别3 168

11.2 Schema Registry 168

11.2.1  安装Confluent Schema Registry 168

11.2.2  注册表的配置 169

11.3 Schema的特性 170

11.3.1  REST API 170

11.3.2  客户端库 171

11.4 兼容性规则 172

11.5 Schema Registry之外的选择 174

总结 175

第 12章  流式处理 176

12.1 Kafka Streams 177

12.1.1  KStreams API DSL 178

12.1.2  KTable API 181

12.1.3  GlobalKTable API 181

12.1.4  Processor API 182

12.1.5  设置Kafka Streams 184

12.2 ksqlDB——一个事件流 数据库 185

12.2.1  查询 186

12.2.2  本地开发 186

12.2.3  ksqlDB的架构 188

12.3 更进一步 188

12.3.1  Kafka改进提案 188

12.3.2  值得了解的Kafka项目 189

12.3.3  社区Slack频道 189

总结 189

附录A  安装 190

附录B  客户端示例 197
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