编辑推荐
这本实践指南助你成为流式平台上处理实时数据的专家。
内容简介
本书是关于Kafka的全面教程，主要内容包括：Kafka相对于其他消息队列系统的优点，主要是它如何完美匹配大数据平台开发；详解Kafka内部设计；用Kafka构建应用的zuijia实践；理解在生产中部署Kafka的zuijia方式；如何确保Kafka集群的安全。
作者简介
Neha Narkhede， Confluent联合创始人、CTO，曾在LinkedIn主导基于Kafka和Apache Samza构建流式基础设施，是Kafka作者之一。
Gwen Shapira， Confluent系统架构师，帮助客户构建基于Kafka的系统，在可伸缩数据架构方面拥有十余年经验；曾任Cloudera公司解决方案架构师。另著有《Hadoop应用架构》。
Todd Palino， LinkedIn主任级SRE，负责部署管理大型的Kafka、Zookeeper和Samza集群。
译者简介
薛命灯，毕业于厦门大学软件学院，十余年软件开发和架构经验，InfoQ高级社区编辑。译有《硅谷革命》《生产微服务》等书。微信公众号CodeDeep。
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O'Reilly Media, Inc. 介绍
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第1章 初识Kafka
1.1 发布与订阅消息系统
1.2 Kafka登场
1.3 为什么选择Kafka
1.4 数据生态系统
1.5 起源故事
1.6 开始Kafka之旅
第2章 安装Kafka
2.1 要事先行
2.2 安装Kafka Broker
2.3 broker配置
2.4 硬件的选择
2.5 云端的Kafka
2.6 Kafka集群
2.7 生产环境的注意事项
2.8 总结
第3章 Kafka生产者——向Kafka写入数据
3.1 生产者概览
3.2 创建Kafka生产者
3.3 发送消息到Kafka
3.4 生产者的配置
3.5 序列化器
3.6 分区
3.7 旧版的生产者API
3.8 总结
第4章 Kafka消费者——从Kafka读取数据
4.1 KafkaConsumer概念
4.2 创建Kafka消费者
4.3 订阅主题
4.4 轮询
4.5 消费者的配置
4.6 提交和偏移量
4.7 再均衡监听器
4.8 从特定偏移量处开始处理记录
4.9 如何退出
4.10 反序列化器
4.11 独立消费者——为什么以及怎样使用没有群组的消费者
4.12 旧版的消费者API
4.13 总结
第5章 深入Kafka
5.1 集群成员关系
5.2 控制器
5.3 复制
5.4 处理请求
5.5 物理存储
5.6 总结
第6章 可靠的数据传递
6.1 可靠性保证
6.2 复制
6.3 broker配置
6.4 在可靠的系统里使用生产者
6.5 在可靠的系统里使用消费者
6.6 验证系统可靠性
6.7 总结
第7章 构建数据管道
7.1 构建数据管道时需要考虑的问题
7.2 如何在Connect API和客户端API之间作出选择
7.3 Kafka Connect
7.4 Connect之外的选择
7.5 总结
第8章 跨集群数据镜像
8.1 跨集群镜像的使用场景
8.2 多集群架构
8.3 Kafka的MirrorMaker
8.4 其他跨集群镜像方案
8.5 总结
第9章 管理Kafka
9.1 主题操作
9.2 消费者群组
9.3 动态配置变更
9.4 分区管理
9.5 消费和生产
9.6 客户端ACL
9.7 不安全的操作
9.8 总结
第10章 监控Kafka
10.1 度量指标基础
10.2 broker的度量指标
10.3 客户端监控
10.4 延时监控
10.5 端到端监控
10.6 总结
第11章 流式处理
11.1 什么是流式处理
11.2 流式处理的一些概念
11.3 流式处理的设计模式
11.4 Streams示例
11.5 Kafka Streams的架构概览
11.6 流式处理使用场景
11.7 如何选择流式处理框架
11.8 总结
附录A 在其他操作系统上安装Kafka
A.1 在Windows上安装Kafka
A.2 在MacOS上安装Kafka
作者介绍
封面介绍
看完了
Kafka权威指南是2018年由人民邮电出版社出版,作者NehaNarkhede。
得书感谢您对《Kafka权威指南》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。
