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Kafka權威指南/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(美)妮哈·納克海德//格溫·沙皮拉//托德·帕利諾|譯者:薛命燈
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115473271
  • 出版日期：2018/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：214
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    妮哈·納克海德、格溫·沙皮拉、托德·帕利諾著的《Kafka權威指南》是關於Kafka的全面教程，主要內容包括：Kafka相對於其他消息隊列系統的優點，主要是它如何完美匹配大數據平台開發；詳解Kafka內部設計；用Kafka構建應用的最佳實踐；理解在生產中部署Kafka的最佳方式；如何確保Kafka集群的安全。
    本書適合Java開發人員、大數據平台開發人員以及對分散式系統感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
(美)妮哈·納克海德//格溫·沙皮拉//托德·帕利諾|譯者:薛命燈
目錄
序
前言
第1章  初識Kafka
  1.1  發布與訂閱消息系統
    1.1.1  如何開始
    1.1.2  獨立的隊列系統
  1.2  Kafka登場
    1.2.1  消息和批次
    1.2.2  模式
    1.2.3  主題和分區
    1.2.4  生產者和消費者
    1.2.5  broker和集群
    1.2.6  多集群
  1.3  為什麼選擇Kafka
    1.3.1  多個生產者
    1.3.2  多個消費者
    1.3.3  基於磁碟的數據存儲
    1.3.4  伸縮性
    1.3.5  高性能
  1.4  數據生態系統
  1.5  起源故事
    1.5.1  LinkedIn的問題
    1.5.2  Kafka的誕生
    1.5.3  走向開源
    1.5.4  命名
  1.6  開始Kafka之旅
第2章  安裝Kafka
  2.1  要事先行
    2.1.1  選擇操作系統
    2.1.2  安裝Java
    2.1.3  安裝Zookeeper
  2.2  安裝Kafka Broker
  2.3  broker配置
    2.3.1  常規配置
    2.3.2  主題的默認配置
  2.4  硬體的選擇
    2.4.1  磁碟吞吐量
    2.4.2  磁碟容量
    2.4.3  內存
    2.4.4  網路
    2.4.5  CPU
  2.5  雲端的Kafka
  2.6  Kafka集群
    2.6.1  需要多少個broker
    2.6.2  broker配置
    2.6.3  操作系統調優
  2.7  生產環境的注意事項
    2.7.1  垃圾回收器選項
    2.7.2  數據中心布局
    2.7.3  共享Zookeeper

  2.8  總結
第3章  Kafka生產者——向Kafka寫入數據
  3.1  生產者概覽
  3.2  創建Kafka生產者
  3.3  發送消息到Kafka
    3.3.1  同步發送消息
    3.3.2  非同步發送消息
  3.4  生產者的配置
  3.5  序列化器
    3.5.1  自定義序列化器
    3.5.2  使用Avro序列化
    3.5.3  在Kafka里使用Avro
  3.6  分區
  3.7  舊版的生產者API
  3.8  總結
第4章  Kafka消費者——從Kafka讀取數據
  4.1  KafkaConsumer概念
    4.1.1  消費者和消費者群組
    4.1.2  消費者群組和分區再均衡
  4.2  創建Kafka 消費者
  4.3  訂閱主題
  4.4  輪詢
  4.5  消費者的配置
  4.6  提交和偏移量
    4.6.1  自動提交
    4.6.2  提交當前偏移量
    4.6.3  非同步提交
    4.6.4  同步和非同步組合提交
    4.6.5  提交特定的偏移量
  4.7  再均衡監聽器
  4.8  從特定偏移量處開始處理記錄
  4.9  如何退出
  4.10  反序列化器
  4.11  獨立消費者——為什麼以及怎樣使用沒有群組的消費者
  4.12  舊版的消費者API
  4.13  總結
第5章  深入Kafka
  5.1  集群成員關係
  5.2  控制器
  5.3  複製
  5.4  處理請求
    5.4.1  生產請求
    5.4.2  獲取請求
    5.4.3  其他請求
  5.5  物理存儲
    5.5.1  分區分配
    5.5.2  文件管理
    5.5.3  文件格式
    5.5.4  索引
    5.5.5  清理

    5.5.6  清理的工作原理
    5.5.7  被刪除的事件
    5.5.8  何時會清理主題
  5.6  總結
第6章  可靠的數據傳遞
  6.1  可靠性保證
  6.2  複製
  6.3  broker配置
    6.3.1  複製係數
    6.3.2  不完全的首領選舉
    6.3.3  最少同步副本
  6.4  在可靠的系統里使用生產者
    6.4.1  發送確認
    6.4.2  配置生產者的重試參數
    6.4.3  額外的錯誤處理
  6.5  在可靠的系統里使用消費者
    6.5.1  消費者的可靠性配置
    6.5.2  顯式提交偏移量
  6.6  驗證系統可靠性
    6.6.1  配置驗證
    6.6.2  應用程序驗證
    6.6.3  在生產環境監控可靠性
  6.7  總結
第7章  構建數據管道
  7.1  構建數據管道時需要考慮的問題
    7.1.1  及時性
    7.1.2  可靠性
    7.1.3  高吞吐量和動態吞吐量
    7.1.4  數據格式
    7.1.5  轉換
    7.1.6  安全性
    7.1.7  故障處理能力
    7.1.8  耦合性和靈活性
  7.2  如何在Connect API和客戶端API之間作出選擇
  7.3  Kafka Connect
    7.3.1  運行Connect
    7.3.2  連接器示例——文件數據源和文件數據池
    7.3.3  連接器示例——從MySQL到ElasticSearch
    7.3.4  深入理解Connect
  7.4  Connect之外的選擇
    7.4.1  用於其他數據存儲的攝入框架
    7.4.2  基於圖形界面的ETL 工具
    7.4.3  流式處理框架
  7.5  總結
第8章  跨集群數據鏡像
  8.1  跨集群鏡像的使用場景
  8.2  多集群架構
    8.2.1  跨數據中心通信的一些現實情況
    8.2.2  Hub和Spoke架構
    8.2.3  雙活架構

    8.2.4  主備架構
    8.2.5  延展集群
  8.3  Kafka的MirrorMaker
    8.3.1  如何配置
    8.3.2  在生產環境部署MirrorMaker
    8.3.3  MirrorMaker調優
  8.4  其他跨集群鏡像方案
    8.4.1  優步的uReplicator
    8.4.2  Confluent的Replicator
  8.5  總結
第9章  管理Kafka
  9.1  主題操作
    9.1.1  創建主題
    9.1.2  增加分區
    9.1.3  刪除主題
    9.1.4  列出集群里的所有主題
    9.1.5  列出主題詳細信息
  9.2  消費者群組
    9.2.1  列出並描述群組
    9.2.2  刪除群組
    9.2.3  偏移量管理
  9.3  動態配置變更
    9.3.1  覆蓋主題的默認配置
    9.3.2  覆蓋客戶端的默認配置
    9.3.3  列出被覆蓋的配置
    9.3.4  移除被覆蓋的配置
  9.4  分區管理
    9.4.1  首選的首領選舉
    9.4.2  修改分區副本
    9.4.3  修改複製係數
    9.4.4  轉儲日誌片段
    9.4.5  副本驗證
  9.5  消費和生產
    9.5.1  控制台消費者
    9.5.2  控制台生產者
  9.6  客戶端ACL
  9.7  不安全的操作
    9.7.1  移動集群控制器
    9.7.2  取消分區重分配
    9.7.3  移除待刪除的主題
    9.7.4  手動刪除主題
  9.8  總結
第10章  監控Kafka
  10.1  度量指標基礎
    10.1.1  度量指標在哪裡
    10.1.2  內部或外部度量
    10.1.3  應用程序健康檢測
    10.1.4  度量指標的覆蓋面
  10.2  broker的度量指標
    10.2.1  非同步分區

    10.2.2  broker度量指標
    10.2.3  主題和分區的度量指標
    10.2.4  Java虛擬機監控
    10.2.5  操作系統監控
    10.2.6  日誌
  10.3  客戶端監控
    10.3.1  生產者度量指標
    10.3.2  消費者度量指標
    10.3.3  配額
  10.4  延時監控
  10.5  端到端監控
  10.6  總結
第11章  流式處理
  11.1  什麼是流式處理
  11.2  流式處理的一些概念
    11.2.1  時間
    11.2.2  狀態
    11.2.3  流和表的二元性
    11.2.4  時間窗口
  11.3  流式處理的設計模式
    11.3.1  單個事件處理
    11.3.2  使用本地狀態
    11.3.3  多階段處理和重分區
    11.3.4  使用外部查找——流和表的連接
    11.3.5  流與流的連接
    11.3.6  亂序的事件
    11.3.7  重新處理
  11.4  Streams示例
    11.4.1  字數統計
    11.4.2  股票市場統計
    11.4.3  填充點擊事件流
  11.5  Kafka Streams的架構概覽
    11.5.1  構建拓撲
    11.5.2  對拓撲進行伸縮
    11.5.3  從故障中存活下來
  11.6  流式處理使用場景
  11.7  如何選擇流式處理框架
  11.8  總結
附錄A  在其他操作系統上安裝Kafka
作者介紹
封面介紹

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