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407千字 字数
2017-11-01 发行日期
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主编推荐语

本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者。

内容简介

《Kafka入门与实践》以Kafka 0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。

《Kafka入门与实践》中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。此外，在阅读本书时，读者可以根据本书对Kafka理论的分析，再结合Kafka源码进行定位学习，了解Kafka的设计和思想以及更多的编码技巧。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 Kafka简介
  • 1.1 Kafka背景
  • 1.2 Kafka基本结构
  • 1.3 Kafka基本概念
  • 1.4 Kafka设计概述
  • 1.4.1 Kafka设计动机
  • 1.4.2 Kafka特性
  • 1.4.3 Kafka应用场景
  • 1.5 本书导读
  • 1.6 小结
  • 第2章 Kafka安装配置
  • 2.1 基础环境配置
  • 2.1.1 JDK安装配置
  • 2.1.2 SSH安装配置
  • 2.1.3 ZooKeeper环境
  • 2.2 Kafka单机环境部署
  • 2.2.1 Windows环境安装Kafka
  • 2.2.2 Linux环境安装Kafka
  • 2.3 Kafka伪分布式环境部署
  • 2.4 Kafka集群环境部署
  • 2.5 Kafka Manager安装
  • 2.6 Kafka源码编译
  • 2.6.1 Scala安装配置
  • 2.6.2 Gradle安装配置
  • 2.6.3 Kafka源码编译
  • 2.6.4 Kafka导入Eclipse
  • 2.7 小结
  • 第3章 Kafka核心组件
  • 3.1 延迟操作组件
  • 3.1.1 DelayedOperation
  • 3.1.2 DelayedOperationPurgatory
  • 3.1.3 DelayedProduce
  • 3.1.4 DelayedFetch
  • 3.1.5 DelayedJoin
  • 3.1.6 DelayedHeartbeat
  • 3.1.7 DelayedCreateTopics
  • 3.2 控制器
  • 3.2.1 控制器初始化
  • 3.2.2 控制器选举过程
  • 3.2.3 故障转移
  • 3.2.4 代理上线与下线
  • 3.2.5 主题管理
  • 3.2.6 分区管理
  • 3.3 协调器
  • 3.3.1 消费者协调器
  • 3.3.2 组协调器
  • 3.4 网络通信服务
  • 3.4.1 Acceptor
  • 3.4.2 Processor
  • 3.4.3 RequestChannel
  • 3.4.4 SocketServer启动过程
  • 3.5 日志管理器
  • 3.5.1 Kafka日志结构
  • 3.5.2 日志管理器启动过程
  • 3.5.3 日志加载及恢复
  • 3.5.4 日志清理
  • 3.6 副本管理器
  • 3.6.1 分区
  • 3.6.2 副本
  • 3.6.3 副本管理器启动过程
  • 3.6.4 副本过期检查
  • 3.6.5 追加消息
  • 3.6.6 拉取消息
  • 3.6.7 副本同步过程
  • 3.6.8 副本角色转换
  • 3.6.9 关闭副本
  • 3.7 Handler
  • 3.8 动态配置管理器
  • 3.9 代理健康检测
  • 3.10 Kafka内部监控
  • 3.11 小结
  • 第4章 Kafka核心流程分析
  • 4.1 KafkaServer启动流程分析
  • 4.2 创建主题流程分析
  • 4.2.1 客户端创建主题
  • 4.2.2 分区副本分配
  • 4.3 生产者
  • 4.3.1 Eclipse运行生产者源码
  • 4.3.2 生产者重要配置说明
  • 4.3.3 OldProducer执行流程
  • 4.3.4 KafkaProducer实现原理
  • 4.4 消费者
  • 4.4.1 旧版消费者
  • 4.4.2 KafkaConsumer初始化
  • 4.4.3 消费订阅
  • 4.4.4 消费消息
  • 4.4.5 消费偏移量提交
  • 4.4.6 心跳探测
  • 4.4.7 分区数与消费者线程的关系
  • 4.4.8 消费者平衡过程
  • 4.5 小结
  • 第5章 Kafka基本操作实战
  • 5.1 KafkaServer管理
  • 5.1.1 启动Kafka单个节点
  • 5.1.2 启动Kafka集群
  • 5.1.3 关闭Kafka单个节点
  • 5.1.4 关闭Kafka集群
  • 5.2 主题管理
  • 5.2.1 创建主题
  • 5.2.2 删除主题
  • 5.2.3 查看主题
  • 5.2.4 修改主题
  • 5.3 生产者基本操作
  • 5.3.1 启动生产者
  • 5.3.2 创建主题
  • 5.3.3 查看消息
  • 5.3.4 生产者性能测试工具
  • 5.4 消费者基本操作
  • 5.4.1 消费消息
  • 5.4.2 单播与多播
  • 5.4.3 查看消费偏移量
  • 5.4.4 消费者性能测试工具
  • 5.5 配置管理
  • 5.5.1 主题级别配置
  • 5.5.2 代理级别设置
  • 5.5.3 客户端/用户级别配置
  • 5.6 分区操作
  • 5.6.1 分区Leader平衡
  • 5.6.2 分区迁移
  • 5.6.3 增加分区
  • 5.6.4 增加副本
  • 5.7 连接器基本操作
  • 5.7.1 独立模式
  • 5.7.2 REST风格API应用
  • 5.7.3 分布式模式
  • 5.8 Kafka Manager应用
  • 5.9 Kafka安全机制
  • 5.9.1 利用SASL/PLAIN进行身份认证
  • 5.9.2 权限控制
  • 5.10 镜像操作
  • 5.11 小结
  • 第6章 Kafka API编程实战
  • 6.1 主题管理
  • 6.1.1 创建主题
  • 6.1.2 修改主题级别配置
  • 6.1.3 增加分区
  • 6.1.4 分区副本重分配
  • 6.1.5 删除主题
  • 6.2 生产者API应用
  • 6.2.1 单线程生产者
  • 6.2.2 多线程生产者
  • 6.3 消费者API应用
  • 6.3.1 旧版消费者API应用
  • 6.3.2 新版消费者API应用
  • 6.4 自定义组件实现
  • 6.4.1 分区器
  • 6.4.2 序列化与反序列化
  • 6.5 Spring与Kafka整合应用
  • 6.5.1 生产者
  • 6.5.2 消费者
  • 6.6 小结
  • 第7章 Kafka Streams
  • 7.1 Kafka Streams简介
  • 7.2 Kafka Streams基本概念
  • 7.2.1 流
  • 7.2.2 流处理器
  • 7.2.3 处理器拓扑
  • 7.2.4 时间
  • 7.2.5 状态
  • 7.2.6 KStream和KTable
  • 7.2.7 窗口
  • 7.3 Kafka Streams API介绍
  • 7.3.1 KStream与KTable
  • 7.3.2 窗口操作
  • 7.3.3 连接操作
  • 7.3.4 变换操作
  • 7.3.5 聚合操作
  • 7.4 接口恶意访问自动检测
  • 7.4.1 应用描述
  • 7.4.2 具体实现
  • 7.5 小结
  • 第8章 Kafka数据采集应用
  • 8.1 Log4j集成Kafka应用
  • 8.1.1 应用描述
  • 8.1.2 具体实现
  • 8.2 Kafka与Flume整合应用
  • 8.2.1 Flume简介
  • 8.2.2 Flume与Kafka比较
  • 8.2.3 Flume的安装配置
  • 8.2.4 Flume采集日志写入Kafka
  • 8.3 Kafka与Flume和HDFS整合应用
  • 8.3.1 Hadoop安装配置
  • 8.3.2 Flume采集Kafka消息写入HDFS
  • 8.4 小结
  • 第9章 Kafka与ELK整合应用
  • 9.1 ELK环境搭建
  • 9.1.1 Elasticsearch安装配置
  • 9.1.2 Logstash安装配置
  • 9.1.3 Kibana安装配置
  • 9.2 Kafka与Logstash整合
  • 9.2.1 Logstash收集日志到Kafka
  • 9.2.2 Logstash从Kafka消费日志
  • 9.3 日志采集分析系统
  • 9.3.1 Flume采集日志配置
  • 9.3.2 Logstash拉取日志配置
  • 9.3.3 Kibana日志展示
  • 9.4 服务器性能监控系统
  • 9.4.1 Metricbeat安装
  • 9.4.2 采集信息存储到Elasticsearch
  • 9.4.3 加载beats-dashboards
  • 9.4.4 服务器性能监控系统具体实现
  • 9.5 小结
  • 第10章 Kafka与Spark整合应用
  • 10.1 Spark简介
  • 10.2 Spark基本操作
  • 10.2.1 Spark安装
  • 10.2.2 Spark shell应用
  • 10.2.3 spark-submit提交作业
  • 10.3 Spark在智能投顾领域应用
  • 10.3.1 应用描述
  • 10.3.2 具体实现
  • 10.4 热搜词统计
  • 10.4.1 应用描述
  • 10.4.2 具体实现
  • 10.5 小结
  • 欢迎来到异步社区！
  • 异步社区的来历
  • 社区里都有什么？
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  • 社区里还可以做什么？
  • 加入异步
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评分及书评

评分不足
2个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    4.0
    入门Kafka的不错读物，春节与小伙伴一起学习

    最近因工作原因需要了解一些 Apache Kafka 的内容，在得到 app 中无意搜索到这本，点开看完前三章了，我觉得文字和内容组织都是很适合小白读者（我）的。

    生产消费者模型，分区策略与副本机制，自己可以完成单机版 Kafka standalone 部署与 hello world 级别的 topic 开发。
    虽然未来不太有机会深入源代码看其原理，但还是很幸运看到一本 “三天了解了解就很好的” 技术服务。
    春节期间，也没有太多出门的机会了，泡在技术池子里遨游吧
    ps： Kafka 是 Linkedin 孵化演绎到 Apache Foundation 的明星大数据项目，其读者之一上过英语文学课，他很喜欢的一位作家就是 Kafka，而 Kafka 也是一个定位于 “很能写” 的项目，于是浪漫的名字就诞生了。
    pps： 村上春树作品《海边的卡夫卡》也是本很有意思的 “俄狄浦斯” 作品，我也很喜欢？

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    出版方

    人民邮电出版社

    人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。