https://www.oreilly.com/library/view/mastering-kafka-streams/9781492062486/

一直以来,处理无限和快速移动的数据流一直很困难。但是使用Kafka Streams和ksqlDB,构建流处理应用程序是简单和有趣的。本实用指南向数据工程师展示了如何使用这些工具来构建高度可伸缩的流处理应用程序,以实时移动、丰富和转换大量数据。

Mitch Seymour, Mailchimp的数据服务工程师,在几个有趣的业务问题的背景下解释了重要的流处理概念。您将学习Kafka Streams和ksqlDB的优势,以帮助您为每个独特的流处理项目选择最佳的工具。非java开发人员会发现ksqlDB路径是对流处理的一个特别温和的介绍。

学习Kafka和pub/sub交流模式的基础知识 使用Kafka Streams和ksqlDB构建无状态和有状态流处理应用程序 执行高级的有状态操作,包括窗口连接和聚合 理解有状态处理在底层是如何工作的 了解ksqlDB的数据集成特性,由Kafka Connect驱动 使用ksqlDB中的不同类型的集合,并执行推和拉查询 将你的Kafka Streams和ksqlDB应用部署到生产环境中

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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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