• 流式架构:Kafka与MapR Streams数据流处理
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流式架构:Kafka与MapR Streams数据流处理

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12.33 2.2折 55 八五品

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山东枣庄
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作者唐李洋 译

出版社电子工业出版社

出版时间2017-06

版次1

装帧平装

货号9787121317224

上书时间2024-12-15

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品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 唐李洋 译
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2017-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787121317224
  • 定价 55.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 轻型纸
  • 页数 140页
  • 字数 101千字
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】

   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。

【作者简介】

  TedDunning,MapRTechnologies首席应用架构师,开源社区的活跃成员。现任ApacheFoundation孵化器的VP,是大量项目的冠军得主和导师,也是ApacheZooKeeper和Drill项目的贡献者和PMC成员。

 

  EllenFriedman,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ApacheDrill和ApacheMahout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。

 


【目录】

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

 

流架构的最佳实践  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  98

 

欺诈检测器的向上扩展  99

 

小结  101

 

 

 

第7 章 地理分布式数据流  103

 

利益相关者  104

 

设计目标  106

 

设计选择  106

 

我们的设计  108

 

数据  108

 

控制谁能访问流数据  109

 

基于流的地理分布式复制的优势 .110

 

 

 

第8 章 总结  113

 

流式架构的优势  115

 

过渡到流架构  116

 

小结  119

 

附录A 附加资源  121

 

作者简介  125

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