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流式架构:Kafka与MapR Streams数据流处理电子书

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。

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作       者:唐李洋

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2017-06-01

字       数:5.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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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。 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。
【推荐语】
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。
【作者】
  Ted Dunning,MapR Technologies首席应用架构师,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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前言

第1章 为什么使用流

飞机、火车和汽车:车联网和物联网

流数据:这才是现实世界

不止是实时:流架构的更多优势

流架构的最佳实践

医疗数据流案例

流数据:架构设计的核心

第2章 流式架构

狭义视角:实时应用

通用流式架构的关键问题

消息传递技术的重要性

实时分析工具

流分析功能比较

小结

第3章 流架构:微服务的理想平台

为什么需要微服务

微服务需要哪些支撑

关于微服务的更多详情

设计流架构:以在线视频服务为例

通用微架构的重要性

命名问题

为什么使用分布式文件和NoSQL数据库

视频服务的新设计

小结:综合平台视角

第4章 使用Kafka进行流传输

Kafka的动机

Kafka的创新

Kafka的基本概念

Kafka API

Kafka实用程序

Kafka的陷阱

小结

第5章 MapR Streams

MapR Streams的创新

MapR流系统的历史和情境

MapR Streams的工作原理

配置MapR Streams

地理分布式复制

MapR Streams的陷阱

第6章 基于流数据的欺诈检测

刷卡速度

快速响应决策:“这是欺诈吗”

多用途流数据

欺诈检测器的向上扩展

小结

第7章 地理分布式数据流

利益相关者

设计目标

设计选择

基于流的地理分布式复制的优势

第8章 总结

流式架构的优势

过渡到流架构

小结

附录A 附加资源

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