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Kafka实战电子书

1.Confluent 联合创办人饶军倾情推荐,基于Kafka 3.1.0,系统介绍Kafka的功能和应用。 2.Kafka是一种高性能的软件总线,为完成事件流处理、日志记录、数据分析和其他数据处理任务提供了便利,非常适合软件发人员学习。 3.本书详细讲解了Kafka的核心特性,并结合实际的示例展示了Kafka的应用,让读者能轻松使用Kafka为应用程序实现运营数据监控和大规模事件处理。

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作       者:迪伦?斯科特(Dylan Scott)维克托?盖莫夫(Viktor Gamov) ,戴夫?克莱因(Dave Klein) 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2023-07-01

字       数:19.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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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,还可以始深研究更高级的Kafka主题。 本书适合软件发人员阅读,也可作为计算机相关专业的教材。<br/>【推荐语】<br/>1.Confluent 联合创办人饶军倾情推荐,基于Kafka 3.1.0,系统介绍Kafka的功能和应用。 2.Kafka是一种高性能的软件总线,为完成事件流处理、日志记录、数据分析和其他数据处理任务提供了便利,非常适合软件发人员学习。 3.本书详细讲解了Kafka的核心特性,并结合实际的示例展示了Kafka的应用,让读者能轻松使用Kafka为应用程序实现运营数据监控和大规模事件处理。<br/>【作者】<br/>Dylan Scott是一名软件发人员,拥有十多年Java和Perl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发人员设计和发低延迟、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。<br/>
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内 容 提 要

献 词

致 谢

Dylan的致谢

Viktor的致谢

Dave的致谢

三位作者共同的致谢

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本书读者对象

本书结构

关于代码

其他在线资源

关于封面插图

服务与支持

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关于异步社区和异步图书

第一部分 快速入门

第1章 Kafka简介

1.1 什么是Kafka

1.2 Kafka的使用情况

1.3 关于Kafka的谜团

1.4 现实世界中的Kafka

1.5 其他在线资源

总结

第2章 了解Kafka

2.1 发送和读取一条消息

2.2 什么是Broker

2.3 Kafka之旅

2.4 其他API及其用途

2.5 Confluent的客户端

2.6 流式处理及术语解释

总结

第二部分 应用Kafka

第3章 设计并实现一个Kafka项目

3.1 设计一个Kafka项目

3.2 设计传感器事件

3.3 数据格式

总结

第4章 生产者——数据的源头

4.1 一个示例

4.2 生产者的配置参数

4.3 代码实现

总结

第5章 消费者——解锁数据

5.1 一个示例

5.2 消费者之间的交互

5.3 跟踪偏移量

5.4 提交偏移量

5.5 从压实的主题中读取数据

5.6 工厂示例的消费者代码

总结

第6章 Broker

6.1 Broker简介

6.2 ZooKeeper的角色

6.3 Broker级别的配置选项

6.4 分区的首领和它们的职责

6.5 窥探Kafka

6.6 关于有状态系统

6.7 练习

总结

第7章 主题和分区

7.1 主题

7.2 分区

7.3 使用EmbeddedKafkaCluster

7.4 主题压实

总结

第8章 Kafka的存储

8.1 需要保存数据多长时间

8.2 移动数据

8.3 工具

8.4 将数据放回Kafka

8.5 Kafka支持的架构

8.6 多集群设置

8.7 基于云和容器的存储方案

总结

第9章 管理Kafka——工具和日志

9.1 管理客户端

9.2 将Kafka作为systemd服务运行

9.3 日志

9.4 防火墙

9.5 指标

9.6 跟踪

9.7 通用的监控工具

总结

第三部分 Kafka进阶

第10章 保护Kafka

10.1 安全性基础

10.2 Kerberos与SASL

10.3 Kafka的授权机制

10.4 ZooKeeper

10.5 配额

10.6 静态数据

总结

第11章 Schema Registry

11.1 Kafka成熟度模型

11.2 Schema Registry

11.3 Schema的特性

11.4 兼容性规则

11.5 Schema Registry之外的选择

总结

第12章 流式处理

12.1 Kafka Streams

12.2 ksqlDB——一个事件流数据库

12.3 更进一步

总结

附录A 安装

A.1 操作系统要求

A.2 Kafka版本

A.3 在本地机器上安装Kafka

A.4 Confluent Platform

A.5 如何运行本书的示例代码

A.6 故障排除

附录B 客户端示例

B.1 Python Kafka客户端

B.2 客户端测试

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