编辑推荐
系统讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。
内容简介
本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重点是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念进行深入探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。
本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深入讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。
作者简介
作者泰勒·阿基道，谷歌的高级软件工程师、数据处理语言与系统团队的技术负责人，也是Apache Beam PMC的创始成员。
章节目录
版权信息
内容提要
O'Reilly Media, Inc.介绍
推荐序
译者序
前言
第一部分 Beam模型
第1章 流式入门
1.1 术语：什么是流式
1.2 数据处理模式
1.3 小结
第2章 数据处理的来龙去脉
2.1 路线图
2.2 批处理基础：定义及位置
2.3 开始流式处理：时机及方法
2.4 小结
第3章 水位
3.1 定义
3.2 源水位的创建
3.3 水位传播
3.4 百分位数水位
3.5 处理时间水位
3.6 案例分析
3.7 小结
第4章 高级开窗
4.1 时机/位置：处理时间开窗
4.2 位置：会话
4.3 位置：自定义开窗
4.4 小结
第5章 精确一次及副作用
5.1 为什么精确一次这么重要
5.2 准确性与完整性
5.3 确保在混洗中精确一次
5.4 解决确定性
5.5 性能
5.6 源端的精确一次
5.7 汇端的精确一次
5.8 使用场景
5.9 其他系统
5.10 小结
第二部分 流和表
第6章 流和表
6.1 流和表的基础：流表相对性的特殊理论
6.2 批处理与流和表
6.3 流和表世界的定义、位置、时机和方法
6.4 流表相对性的通用理论
6.5 小结
第7章 持久状态的实践
7.1 动机
7.2 隐式状态
7.3 通用状态
7.4 小结
第8章 流式SQL
8.1 什么是流式SQL
8.2 回顾：流和表的偏好
8.3 展望：迈向健壮的流式SQL
8.4 小结
第9章 流式连接
9.1 所有连接都是流式连接
9.2 非开窗连接
9.3 开窗连接
9.4 小结
第10章 大规模数据处理的演进
10.1 MapReduce
10.2 Hadoop
10.3 Flume
10.4 Storm
10.5 Spark
10.6 MillWheel
10.7 Kafka
10.8 Cloud Dataflow
10.9 Flink
10.10 Beam
10.11 小结
关于作者
关于封面
流式系统是2024年由人民邮电出版社出版,作者[美] 泰勒·阿基道。
得书感谢您对《流式系统》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
