Kafka in Action介绍了Kafka的核心特性,以及如何在实际应用中使用它的相关例子。在其中,您将探索最常见的用例,如日志记录和管理流数据。当你完成之后,你就可以在一个以Kafka为中心的团队中处理基于开发者和管理员的基本任务了。

https://www.manning.com/books/kafka-in-action

这本书分三部分,共十二章。第一部分介绍了一个Kafka的心智模型,并讨论了为什么你会在现实世界中使用Kafka:

第一章介绍了Kafka,拒绝了一些神秘性,并提供了一些真实案例。

第二章研究了Kafka的高层架构,以及一些重要的术语。

第二部分将介绍卡夫卡的核心部分。这包括客户端和集群本身:

 第3章着眼于Kafka何时适合你的项目,以及如何设计一个新项目。我们还讨论了在启动Kafka项目时应该考虑模式的需求,而不是在以后。

 第4章将详细介绍如何创建一个生产者客户端,以及你可以使用哪些选项来影响数据进入Kafka集群的方式。

 第5章将第4章的重点翻转过来,看看如何通过消费者客户端从Kafka获取数据。我们引入偏移量和重新处理数据的思想,因为我们可以利用保留消息的存储方面。

 第6章讨论了broker在集群中的角色以及它们是如何与客户端交互的。探讨了各种组件,例如控制器和副本。

 第7章探讨了主题和分区的概念。这包括如何压缩主题以及如何存储分区。

 第8章讨论了处理需要保留或重新处理的数据的工具和体系结构。需要将数据保留几个月或几年可能会导致您评估集群之外的存储选项。

 第9章结束了第2部分,回顾了必要的日志、指标和管理职责,以帮助保持集群健康。

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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消费。
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