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                        2018-01-01
                       发行日期
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主编推荐语
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,主要是它如何匹配大数据平台开发;详解Kafka内部设计;用Kafka构建应用的实践;理解在生产中部署Kafka的方式;如何确保Kafka集群的安全。本书适合Java开发人员、大数据平台开发人员以及对分布式系统感兴趣的读者阅读。
目录
- 版权信息
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 - O'Reilly Media, Inc. 介绍
 - 业界评论
 - 序
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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
 
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出版方
人民邮电出版社·图灵出品
图灵社区成立于2005年6月,由人民邮电出版社投资控股,以策划出版高质量的科技书籍为核心业务,主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等,通过引进国际高水平的教材、专著,以及发掘国内优秀原创作品等途径,为目标读者提供一流的内容。
