流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Ted·Dunning（泰德·敦寜），Ellen Friedman（艾倫弗裏德曼）著，唐李洋譯

圖書標籤:

Kafka
MapR Streams
流處理
數據流
架構
大數據
實時計算
分布式係統
消息隊列
數據工程

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜思書屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121317224

版次：1

商品編碼：12117681

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：輕型紙

頁數：140

字數：100800

正文語種：中文

具體描述

編輯推薦

適讀人群：軟件開發人員，相關的技術人員和非技術人員

對於數據驅動型公司，設計和構建流式數據架構能夠實現實時或近實時應用，提升整個組織的效率。《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》簡明的指南講述瞭流設計中的關鍵因素（聚焦於消息層的關鍵特性）、新的消息技術 ApacheKafka 和 MapR Streams、流架構是如何支持微服務的，以及當下可供選擇的流技術：Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm和 Apache Apex，適閤架構師、大數據科學傢及 IT 工程師閱讀。

內容簡介

所有連續的事件流都可以稱為數據流。對連續數據流設計和構建流式數據架構，能夠實現實時或近實時應用，提升整個組織的效率。本書以Apache Kafka 和MapRStreams為例，重點講解如何確定使用流數據的時機、如何為多用戶係統設計流式架構、為什麼要求消息傳遞層具備某些特定功能，以及為什麼需要微服務，並且描述瞭目前*符閤流式設計需求的消息傳遞和流分析工具，適閤架構師、大數據科學傢及IT工程師閱讀。

作者簡介

　　TedDunning，MapRTechnologies首席應用架構師，開源社區的活躍成員。現任ApacheFoundation孵化器的VP，是大量項目的冠軍得主和導師，也是ApacheZooKeeper和Drill項目的貢獻者和PMC成員。

　　EllenFriedman，解決方案谘詢師，著名演講者和作傢，目前主要撰寫大數據方麵的著作。她是ApacheDrill和ApacheMahout項目的貢獻者。

　　譯者簡介

　　唐李洋，博士，研究方嚮為雲計算、並行計算、數據挖掘與分析等。曾經在Cisco從事過數據架構方麵的設計與分析工作。

前言/序言

使用和處理連續數據流的能力，是一項極具競爭力的優勢。因此，能夠利用流數據，逐漸成為構建數據驅動型組織的一個重要條件。流數據的廣泛使用引發瞭如何進行更好的係統設計纔能有效處理流數據的思考，涉及從多個數據源提取數據，以及各種不同的使用場景，包括流分析和持久化問題。流架構設計的最佳實踐層齣不窮，甚至會讓我們目瞪口呆——流係統設計的範疇已經遠遠超齣服務於特定的實時或近實時應用。使用新的方法進行流設計，能夠極大地提升整個組織的效率。

目標讀者

如果你已經在使用流數據，並且希望設計齣一種能夠實現最佳性能的體係結構，或者正要探索流數據的價值，那麼這本書應該對你很有幫助。本書提供瞭很多真實案例，幫助你理解如何將這些方法應用到不同場景。此外，本書還為開發人員提供瞭示例程序的鏈接。

本書適閤非技術或技術齣身的讀者，包括商業分析師、架構師、團隊領導、數據科學傢及開發人員。

內容梗概

本書內容包括：

- - 如何確定使用流數據的時機

- - 在多用戶係統中如何更好地設計流架構

- - 為什麼這種設計要求消息傳遞層具備某些特定的功能

- - 為什麼流式架構支持微服務

- - 最符閤流設計需求的消息傳遞和流分析工具的描述

第1~3 章闡述瞭流和微服務架構的基本知識。如果你已經對流數據的業務目標很熟悉，可以直接從第2 章開始讀，第2 章描述瞭我們推薦的適閤流係統的架構。

我們不僅解釋瞭流架構最佳實踐所需的能力，還介紹瞭一些目前能夠滿足這些要求的技術。第4 章詳細講述Apache Kafka，並提供瞭示例代碼鏈接。第5 章介紹另一種更適閤消息傳遞的技術，即MapR Streams，它使用Apache Kafka API，但提供的功能更多。

後麵的章節深入介紹瞭利用流數據的真實案例，並對這一激動人心的領域做齣瞭前景展望。

相關補充資料（示例代碼、練習等）在這裏下載：https://www.mapr.com/blog/getting-started-sample-programs-apache-kafka-09 以及https://www.mapr.com/blog/getting-started-sample-programsmapr-streams。

本書的目的是幫助你完成工作。一般來說，如果書中有示例代碼，你可以在自己的程序和文檔中使用這些示例代碼。隻要不是大批量復製這些代碼，都不必聯係我們請求許可。例如，藉用書中若乾塊代碼編寫程序，不需要許可；而將O’eilly 書中的例子製作成CD 售賣或發行，則需要許可。引用書中的示例代碼迴答某個問題，不需要許可；而在産品文檔中大量使用示例代碼，則需要許可。

我們非常希望你能在引用本書內容時標明齣處，但並不強求。齣處一般包含有書名、作者、齣版商和ISBN。例如：“Streaming Architecture: New Designs Using Apache Kafka and MapR Streams

如果你覺得示例代碼的使用可能超越瞭閤理使用範圍，或者需要獲得許可，請隨時聯係我們：permissions@oreilly.com。

Safari Books Online Safari Books Online

Safari Books Online 是應需而變的數字圖書館。它同時以圖書和視頻的形式齣版世界頂級技術和商務作傢的專業作品

技術專傢、軟件開發者、Web 設計師、商務人士和創意精英都可以將Safari 在綫圖書作為他們的調研、解決問題、學習和認證的主要資料來源。

Safari Books Online 對於組織團體、政府機構和個人提供各種産品組閤和靈活的定價策略。用戶可通過一個功能完備的數據庫檢索係統訪問O’Reilly Media、Prentice Hall Professional、Addison-Wesley Professional、Microsoft Press、Sam、Que、Peachpit Press、Focal Press、Cisco Press、John Wiley ＆ Sons、Syngress、Morgan Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT Press、Apress、Manning、New Riders、McGarw-Hill、Jones ＆ Bartlett、Course Technology 及其他數十傢齣版社的上韆種圖書、培訓視頻和正式齣版前的書稿。要瞭解更多關於Safari Books Online 的信息，請訪問我們的網站。

聯係方式

請將對本書的評價和發現的問題通過如下地址告知齣版者。

美國：

O’eilly Media, Inc.

1005 Gravenstein Highway North

Sebastopol, CA 95472

中國：

北京市西城區西直門南大街2 號成銘大廈C 座807 室

（100035）

奧萊利技術谘詢（北京）有限公司

我們在http://bit.ly/streaming-architecture 上列齣瞭勘誤錶、示例和所有額外的信息。

要評論或者詢問關於本書的任何技術問題，請發郵件到bookquestions@oreilly.com。

要瞭解O’eilly 更多的圖書、課程、會議和新聞，請訪問我們的網站http://www.oreilly.com。

我們的Facebook 賬號：http://facebook.com/oreilly

我們的Twitter 賬號：http://twitter.com/oreillymedia

我們的YouTube 網址：http://www.youtube.com/oreillymedia

讀者服務

輕鬆注冊成為博文視點社區用戶（www.broadview.com.cn），您即可享受以下服務：

·提交勘誤：您對書中內容的修改意見可在提交勘誤處提交，若被采納，將獲贈博文視點社區積分（在您購買電子書時，積分可用來抵扣相應金額）。

·交流互動：在頁麵下方讀者評論處留下您的疑問或觀點，與我們和其他讀者一同學習交流。

頁麵入口：http://www.broadview.com.cn/31722

流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理擁抱實時，洞察瞬息——引領數據革命的架構指南在這個信息爆炸的時代，數據的價值不再僅僅體現在事後分析，而是越來越依賴於其“鮮活”的程度。傳統的批處理模式，如同在靜止的湖麵上投下一塊石頭，等待漣漪擴散，其滯後性已經無法滿足現代商業對實時決策的需求。從金融交易的毫秒級風控，到物聯網設備的實時監控，再到用戶行為的即時響應，數據流處理已成為驅動業務增長和創新的核心引擎。《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》正是應運而生，為讀者提供瞭一套全麵、深入、實用的流式數據處理解決方案。本書不僅探討瞭流式架構的核心理念和技術演進，更聚焦於當下業界兩大主流的流式數據平颱——Apache Kafka和MapR Streams，通過詳實的案例分析和實踐指導，幫助您構建、部署和優化高性能、高可用、可擴展的流式數據處理係統。一、流式架構的崛起與核心價值在本書的開篇，我們將首先勾勒齣流式架構的全景圖。與靜態的數據庫或文件係統不同，流式架構的核心在於“事件驅動”和“實時性”。它將數據視為連續不斷、永不停止的事件流，並在此基礎上構建數據處理管道。這種範式轉變帶來瞭前所未有的價值：實時洞察與決策：傳統的數據分析往往需要等待數據積纍到一定量級進行批處理，而流式架構可以在數據産生的同時進行處理和分析，實現近乎實時的洞察，從而支持更快速、更準確的業務決策。例如，欺詐檢測係統可以實時識彆異常交易，電商平颱可以即時推薦用戶可能感興趣的商品。敏捷的業務響應：麵對瞬息萬變的客戶需求和市場環境，企業需要能夠快速響應。流式架構使得企業能夠構建能夠對實時事件做齣反應的應用程序，例如，當傳感器檢測到設備異常時，係統可以立即觸發維護警報；當用戶在社交媒體上發布負麵評論時，客服團隊可以迅速介入處理。可擴展的數據處理能力：隨著數據量的不斷增長，流式處理平颱的設計能夠輕鬆應對海量數據的湧入。通過水平擴展，係統可以在不影響性能的情況下處理指數級增長的數據流量，確保業務的連續性和穩定性。解耦與集成：流式數據平颱充當瞭數據生産者和消費者之間的緩衝和連接器，有效解耦瞭係統各個組件。這使得不同係統之間可以更加靈活地集成，數據生産者無需關心數據的最終去嚮，消費者也無需瞭解數據的來源，大大簡化瞭係統設計和維護。構建數據管道：流式架構是構建復雜數據管道的基石。通過將多個流處理組件串聯起來，可以實現從數據采集、清洗、轉換、聚閤到最終消費的端到端數據處理流程，滿足多樣化的數據處理需求。本書將深入剖析這些核心價值，並結閤實際業務場景，闡述流式架構如何幫助企業在激烈的競爭中脫穎而齣。二、 Apache Kafka：分布式流處理的事實標準 Apache Kafka 作為當前最受歡迎的開源分布式流處理平颱，無疑是本書的重頭戲。我們不僅會從原理層麵深入解析 Kafka 的核心組件和工作機製，更會提供詳實的實踐指南，幫助讀者掌握 Kafka 的使用技巧。 Kafka 核心概念深度解析： Topic（主題）：理解主題的概念，如何組織數據，以及主題與生産者的關係。 Partition（分區）：深入探討分區的意義，如何影響數據順序、吞吐量和容錯能力。我們將詳細講解分區策略，以及如何根據業務需求選擇閤適的分區數量。 Producer（生産者）：學習如何使用 Kafka Producer API 發送消息，包括消息發送的可靠性保證（acks）、批量發送、壓縮以及冪等性發送。 Consumer（消費者）：掌握 Kafka Consumer API 的使用，理解消費者組（Consumer Group）的概念，以及偏移量（Offset）的管理如何實現消息的可靠消費。我們將詳細講解消費者如何加入或退齣消費者組，以及如何處理消息重復消費和丟失的問題。 Broker（代理）：瞭解 Kafka Broker 的角色，以及它們如何協同工作形成 Kafka 集群，保證數據的存儲和分發。 ZooKeeper/KRaft：探討 Kafka 元數據管理機製，包括 ZooKeeper 的作用（以及 KRaft 取代 ZooKeeper 的趨勢），以及它如何協調 Broker、Topic 和 Partition。 Kafka 集群的部署與管理：單機與集群部署：提供詳細的 Kafka 單機和集群部署步驟，覆蓋不同的操作係統和環境。高可用性與容錯：深入講解 Kafka 的副本機製（Replication），如何通過副本實現數據的高可用性和 Broker 故障的容錯。性能調優：提供一套全麵的 Kafka 性能調優策略，涵蓋 Broker 配置、網絡優化、磁盤I/O調優、Producer 和 Consumer 參數調優等，幫助讀者構建高性能的 Kafka 集群。監控與運維：介紹常用的 Kafka 監控工具和方法，以及日常運維中的常見問題及解決方案。 Kafka 在實際場景中的應用：日誌聚閤：如何利用 Kafka 收集和分發海量應用日誌。消息隊列：作為可靠的消息隊列，連接不同的微服務。事件溯源：構建事件驅動的係統，記錄所有狀態變更的事件。流處理框架集成： Kafka 與 Flink、Spark Streaming 等流處理框架的無縫集成，實現復雜的數據轉換和分析。三、 MapR Streams：麵嚮企業級應用的原生流處理平颱 MapR Streams 作為 MapR Data Platform 的一部分，為企業級應用提供瞭原生、高性能、低延遲的流處理能力。本書將深入探討 MapR Streams 的特性，以及它在特定企業場景下的優勢。 MapR Streams 的核心優勢：原生集成： MapR Streams 與 MapR 的分布式文件係統（MapR-FS）、數據庫（MapR-DB）以及其他組件深度集成，提供統一的管理和運維體驗。高性能與低延遲：強調 MapR Streams 在低延遲寫入和讀取方麵的優勢，適用於對實時性要求極高的場景。數據一緻性：講解 MapR Streams 如何保證數據的一緻性，包括跨區域復製（Geo-Replication）和事務性保證。安全性：介紹 MapR Streams 內置的強大安全特性，如訪問控製列錶（ACLs）、加密等，滿足企業級安全閤規要求。 MapR Streams 的關鍵特性： Topic 和 Stream：理解 MapR Streams 中的 Topic 和 Stream 的概念，以及它們之間的關係。 Producer 和 Consumer API：學習如何使用 MapR Streams 提供的 API 發送和消費消息，並與 Kafka API 進行對比。部署與配置：提供 MapR Streams 的部署和配置指南，以及其在 MapR 集群中的位置。與 MapR 生態係統的集成：重點講解 MapR Streams 如何與 MapR-DB、Spark on MapR 等組件協同工作，構建端到端的數據解決方案。 MapR Streams 的典型應用場景：金融行業的實時交易處理與風控。電信行業的網絡監控與故障診斷。物聯網（IoT）數據的實時采集與分析。企業級日誌和事件流的統一管理。四、流式架構的設計與實踐除瞭深入講解 Kafka 和 MapR Streams 本身，本書還將引導讀者掌握設計和構建健壯、高效流式架構的關鍵原則和最佳實踐。流式架構的設計模式： Lambda 架構與 Kappa 架構：深入對比和分析這兩種主流的流式架構模式，幫助讀者理解它們的適用場景和優缺點。事件驅動架構（EDA）：探討 EDA 的核心思想，以及流式平颱如何在 EDA 中扮演關鍵角色。微服務與流式處理：講解如何將流式處理能力融入微服務架構，實現更加靈活和可伸縮的係統。數據治理與質量：數據 schema 管理：介紹 Schema Registry 的重要性，以及如何管理和演進流數據的 schema，保證數據兼容性。數據質量監控：探討如何建立流式數據質量監控體係，及時發現和處理數據異常。數據血緣追蹤：講解如何實現流數據的血緣追蹤，理解數據流動的全過程。性能、可靠性與可擴展性：端到端的延遲優化：從數據源到數據消費的整個流程進行延遲分析和優化。故障恢復與災難恢復：設計具備高可用性和災難恢復能力的流式係統。水平擴展的策略：如何根據業務需求彈性擴展流處理平颱的容量。安全考量：認證與授權：如何保護流式數據平颱免受未經授權的訪問。數據加密：保證傳輸中和靜態存儲數據的安全性。閤規性要求：滿足各種行業和地區的閤規性法規。五、綜閤案例分析與實戰演練理論與實踐相結閤是本書的一大亮點。我們將通過一係列精心設計的綜閤案例，展示如何在真實場景中應用 Kafka 和 MapR Streams 構建完整的流式數據處理解決方案。這些案例將覆蓋：構建實時監控告警係統。實現用戶行為分析與個性化推薦。搭建金融欺詐檢測平颱。處理海量物聯網設備數據。每個案例都將從需求分析、架構設計、組件選擇、技術實現到部署運維進行詳細闡述，並提供可執行的代碼示例和配置指導，幫助讀者將書本知識轉化為實際技能。本書適閤誰？軟件工程師和架構師：渴望深入理解流式架構、Kafka 和 MapR Streams，並將其應用於實際項目。數據工程師和數據科學傢：希望掌握實時數據處理技術，構建更高效、更具時效性的數據管道。 DevOps 工程師：需要瞭解如何部署、監控和運維流式數據平颱。技術負責人和項目經理：希望全麵瞭解流式架構的優勢，並指導團隊進行相關技術選型和項目實施。結語《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領您擁抱數據新時代、駕馭實時浪潮的行動指南。通過本書，您將能夠深刻理解流式架構的精髓，熟練掌握 Kafka 和 MapR Streams 這兩大強大的流處理平颱，並能夠自信地設計、構建和優化滿足您業務需求的流式數據解決方案，最終賦能您的企業實現更敏捷、更智能、更具競爭力的未來。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是我在數據處理領域的一次“啓濛”！《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》這本書，以一種非常係統且全麵的方式，為我打開瞭通往流式數據處理世界的大門。作者的敘事方式非常流暢，他能夠將看似晦澀的技術概念，用最通俗易懂的語言娓娓道來，讓我聽得津津有味。我之前對Kafka的認識，一直停留在“一個用於解耦的組件”層麵，但這本書徹底改變瞭我的看法。它深入挖掘瞭Kafka作為分布式流處理平颱的強大之處，從Topic、Partition的內部機製，到Broker的集群管理，再到Producer和Consumer的精細化配置，每一個環節都讓我茅塞頓開。作者對於Kafka的容錯機製和伸縮性的講解，更是讓我看到瞭它在構建大規模實時數據處理係統中的核心價值。而MapR Streams的部分，它在保留Kafka核心特性的同時，還提供瞭更強大的企業級功能，比如與MapR其他組件的無縫集成，這使得它在特定場景下具有獨特的優勢。這本書的真正價值在於它不僅僅局限於某個工具的介紹，而是從整體的“流式架構”角度來審視和構建數據處理係統。作者詳細闡述瞭如何設計一個端到端的流式數據管道，從數據采集、消息隊列、流式計算，到最終的數據持久化和分析，每一個環節都進行瞭深入的探討。書中對實時分析、事件驅動架構等概念的講解，更是為我提供瞭很多新的思考維度。我特彆欣賞書中關於流式處理中數據一緻性、去重以及低延遲處理的章節。這些都是在實際項目中常常遇到的難題，作者不僅指齣瞭問題所在，還提供瞭切實可行的解決方案和技術選型建議。MapR Streams在這些方麵也展示瞭其獨有的技術特點，讓我對如何根據具體需求選擇閤適的流式處理平颱有瞭更清晰的認識。總而言之，這本書是一份關於流式架構和數據流處理的“聖經”。無論你是剛剛踏入大數據領域的新手，還是經驗豐富的老兵，都能從中獲益匪淺。它不僅會幫助你掌握Kafka和MapR Streams這兩個強大的工具，更重要的是，它會為你構建一個現代化、高效率、可擴展的流式數據處理係統打下堅實的基礎。這本書絕對是我近期技術閱讀清單中的佼佼者！

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期在技術閱讀領域的一大驚喜！《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》這本書，讓我對數據流處理這個概念有瞭從模糊到清晰的轉變。作者的寫作風格非常細膩，他不僅僅是羅列技術要點，而是用一種引人入勝的方式，帶領讀者一步步探索流式數據的奧秘。我之前對Kafka的瞭解僅僅停留在“消息隊列”這個層麵，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者深入剖析瞭Kafka的設計理念，從Broker的分布式架構、Partition的副本機製，到Producer的發送策略、Consumer的Offset管理，每一個細節都講解得淋灕盡緻。尤其讓我印象深刻的是關於Kafka的容錯和高可用性設計，這對於構建穩定可靠的數據處理係統至關重要。而MapR Streams部分，它在Kafka API兼容的基礎上，更加強調瞭其在企業級應用中的優勢，比如與MapR的Hadoop平颱深度整閤，這為那些已經使用MapR生態的用戶提供瞭更便捷的解決方案。本書的強大之處在於它不僅關注技術工具本身，更著眼於整個流式架構的構建。作者從數據産生的源頭開始，詳細講解瞭如何設計和部署一個端到端的流式數據管道。無論是實時數據采集、消息緩衝、流式計算，還是最終的數據存儲和消費，書中都給齣瞭詳實的指導和建議。我尤其欣賞書中關於構建實時數據倉庫和數據湖的章節，它為我提供瞭很多新的思路和實踐方法。書中對一些復雜的技術概念，比如Exactly-once語義、冪等性處理、以及流式 Join 等，都進行瞭非常深入的講解，並且提供瞭具體的代碼示例和實現思路。這對於我這種在實際項目中會遇到這些挑戰的開發者來說，簡直是雪中送炭。MapR Streams在這些方麵也提供瞭一些獨特的解決方案，讓我對不同流式處理平颱的優劣有瞭更直觀的對比。總的來說，這是一本集理論深度、實踐指導和前沿視野於一體的優秀著作。如果你是大數據領域的新人，希望係統學習流式架構；如果你是資深開發者，希望深入理解Kafka和MapR Streams的底層原理和高級應用；又或者你是一位架構師，希望構建高性能、高可用的實時數據處理係統，那麼這本書絕對是你的不二之選。它會讓你在流式處理的世界裏，如魚得水。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是Kafka和MapR Streams的百科全書！我之前對流式架構的概念一直有點模糊，但讀完這本書，感覺豁然開朗。作者從最基礎的原理講起，非常清晰地解釋瞭什麼是流式處理，為什麼它在現代大數據時代如此重要，以及它與傳統的批處理模式有什麼根本性的區彆。我尤其喜歡書中對“事件”這個核心概念的深入剖析，它幫助我理解瞭數據是如何在實時係統中流動和被處理的。書中的例子非常貼閤實際，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤。無論是構建實時的用戶行為分析係統，還是實現金融交易的實時監控，作者都給齣瞭詳實的步驟和代碼示例。我特彆對其中關於Kafka的深入講解印象深刻，從Topic、Partition、Producer、Consumer到Offset的管理，每一個環節都講得明明白白。作者並沒有停留在錶麵的API調用，而是深入到Kafka的內部機製，例如Broker的協調、Leader-Follower復製機製等等，這讓我對Kafka的穩定性和高可用性有瞭更深刻的認識。MapR Streams部分也同樣齣色，它在Kafka API兼容的基礎上，提供瞭更強大的分布式文件係統整閤能力，對於那些已經部署瞭MapR環境的用戶來說，這本書簡直是量身定做的。這本書的另一個亮點在於它對流式架構的整體性思考。作者不僅僅是講解瞭Kafka和MapR Streams這兩個工具，更是將它們置於整個數據流處理的生態係統中進行闡述。比如，書中會討論如何將這些流式平颱與其他大數據技術，如Hadoop、Spark、Flink等進行集成，以及如何利用它們構建端到端的實時數據管道。這讓我對整個流式處理的解決方案有瞭更全麵的認知，而不是僅僅停留在某個單一的技術點上。此外，書中還涉及瞭流式處理中的一些挑戰，例如數據一緻性、延遲控製、容錯機製等，並且提供瞭相應的解決方案和最佳實踐，這些內容對於實際項目落地非常有指導意義。我之前嘗試過一些關於Kafka的在綫教程，但總感覺碎片化，而且很多內容都隻是蜻蜓點水。這本書則不同，它就像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我進入流式處理的世界。從搭建開發環境，到編寫第一個Producer和Consumer，再到實現復雜的流處理邏輯，每一個步驟都非常清晰。我尤其欣賞書中對“exactly-once”語義的討論，這是一個在分布式係統中非常關鍵但又充滿挑戰的難題，作者通過深入淺齣的講解和具體的實現方法，讓我對其有瞭更透徹的理解。MapR Streams的部分雖然我目前還不是MapR的用戶，但書中對它在企業級應用中的優勢和與Kafka的比較，也讓我對不同流式處理平颱有瞭更客觀的認識。這是一本理論與實踐並重的佳作！書中對流式架構的描述，從數據産生的源頭到最終的消費和分析，形成瞭一個完整的閉環。作者並沒有迴避流式處理中可能遇到的復雜性，而是積極地探討如何應對。我特彆喜歡書中關於數據湖與流式處理結閤的部分，它為我構建更現代化、更實時的數據倉庫提供瞭新的思路。MapR Streams的介紹也讓我看到瞭在已經存在的MapR生態中，如何更有效地利用流式數據。總而言之，如果你對大數據、實時計算感興趣，或者正在尋找關於Kafka和MapR Streams的權威指南，這本書絕對是你的不二之選。它不僅能幫助你掌握核心技術，更能讓你理解流式架構的深層價值和應用前景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就足夠吸引人——《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》。我一直對實時數據處理這個概念非常感興趣，但總是覺得缺乏一個係統性的指導。這本書的齣現，簡直像一股清流，讓我對流式架構有瞭全新的認識。作者非常善於將復雜的概念簡單化，通過生動形象的比喻和邏輯清晰的講解，一步步引導我走進瞭流式處理的世界。我特彆喜歡書中對Kafka基礎知識的深入挖掘。它不僅僅是列齣API，而是深入到Kafka的設計哲學和核心原理。例如，它詳細解釋瞭ZooKeeper在Kafka集群中的作用，Topic-Partition的劃分策略如何影響並發度，以及Producer和Consumer之間的交互機製。讀完這部分，我感覺自己對Kafka的理解從“會用”提升到瞭“懂”。而MapR Streams的部分，作者也同樣給齣瞭詳實的介紹，特彆是它如何與MapR的分布式文件係統無縫集成，為企業級的大規模流數據處理提供瞭強大的支持。本書的價值不僅僅在於技術細節的講解，更在於它所傳達的架構思想。作者不僅僅是介紹工具，更是闡述瞭構建一個完整的流式數據處理係統的思路。從數據源的接入，到消息隊列的部署，再到流式計算引擎的選擇和整閤，再到最終的數據存儲和分析，每一個環節都被作者考慮在內。書中還涉及瞭流式處理中的一些“痛點”，例如數據一緻性、冪等性處理、以及如何保證數據不丟失。作者提供的解決方案和最佳實踐，對於實際項目落地非常有價值。我尤其欣賞書中關於數據可視化和監控的內容。在流式處理係統中，實時監控係統的運行狀態和數據流嚮至關重要。本書提供瞭一些實用的方法和工具，可以幫助我們構建強大的監控體係，及時發現和解決潛在的問題。MapR Streams在這方麵也提供瞭一些獨有的功能，讓我對其在企業級場景下的應用潛力有瞭更深的認識。總而言之，這是一本我願意反復閱讀並時常翻閱的寶典。它不僅為我提供瞭一個關於流式架構的完整框架，更讓我掌握瞭Kafka和MapR Streams這兩大主流工具的精髓。對於任何想要在實時數據處理領域有所建樹的開發者、架構師或者數據科學傢來說，這本書都是一份不可多得的財富。它將幫助你構建齣更具競爭力、更適應未來業務需求的數據處理係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期遇到的關於流式架構最棒的讀物之一！作者以一種非常直觀且深入淺齣的方式，將Kafka和MapR Streams這兩個強大的數據流處理引擎呈現在讀者麵前。我一直對實時數據處理的概念感到好奇，而這本書恰好滿足瞭我的求知欲。它從最基礎的概念入手，逐步引導讀者理解流式數據是如何被捕獲、傳輸、處理和消費的。書中的圖示非常精美，而且恰到好處地幫助我理解瞭復雜的架構圖和數據流轉過程。作者在講解Kafka的部分，讓我對其核心組件有瞭前所未有的清晰認識。從Topic、Partition的分布和管理，到Producer如何將數據高效寫入，再到Consumer如何可靠地消費數據，每一個細節都經過瞭細緻的闡述。尤其讓我印象深刻的是關於Offset的管理，這是保證數據不丟失、不重復的關鍵，作者在這方麵的講解既全麵又實用。而MapR Streams的部分，它在兼容Kafka API的基礎上，展現瞭其在企業級應用中的獨特優勢，例如與MapR的分布式文件係統的深度整閤，這對於那些在MapR環境中工作的開發者來說，簡直是福音。讓我覺得這本書與眾不同的是，它不僅僅是工具的介紹，更是對整個流式架構理念的升華。作者不僅僅是告訴你“怎麼做”，更是告訴你“為什麼這麼做”。他深入探討瞭流式架構在現代業務場景中的重要性，比如實時推薦係統、物聯網數據分析、金融風控等等，並且通過實際案例展示瞭如何利用Kafka和MapR Streams來解決這些問題。書中關於數據管道設計、容錯機製、以及與Spark、Flink等計算框架的集成，都提供瞭寶貴的指導。我特彆贊賞書中關於性能調優和可靠性保證的章節。在實際工作中，我們常常會遇到數據延遲、吞吐量瓶頸等問題，這本書提供瞭很多實用的技巧和策略來解決這些挑戰。例如，對於Kafka的Broker配置、Producer的ack機製、Consumer的group管理等，都有詳細的優化建議。MapR Streams在這些方麵也提供瞭自身的解決方案，讓我能夠根據實際情況做齣更優的選擇。總而言之，這是一本能夠讓你從“知道”到“做到”的寶典。它不僅僅是理論的堆砌，更是實戰的經驗總結。對於任何想要深入瞭解流式架構，特彆是希望掌握Kafka和MapR Streams這兩大主流數據流處理工具的開發者、架構師或數據工程師來說，這本書都絕對值得擁有。它會幫助你建立起紮實的理論基礎，掌握實用的操作技巧，並為你設計和構建高性能、高可用的流式數據處理係統打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

應該是正版吧！領券買的，價格比當當閤適！

評分☆☆☆☆☆

很薄很小，不推薦買，搶錢這是

評分☆☆☆☆☆

雖然書很薄，理論也講的很淺，但總體來說還可以

評分☆☆☆☆☆

很薄很小，不推薦買，搶錢這是

評分☆☆☆☆☆

一本普及的書，雖然翻譯一般般

評分☆☆☆☆☆

好