《Kafka Streams实战》内容简介

Kafka Streams是Kafka提供的一个用于构建流式处理程序的Java库，它与Storm、Spark等流式处理框架不同，是一个仅依赖于Kafka的Java库，而不是一个流式处理框架。除Kafka之外，Kafka Streams不需要额外的流式处理集群，提供了轻量级、易用的流式处理API。本书包括4部分，共9章，从基础API到复杂拓扑的应用，通过具体示例由浅入深地详细介绍了Kafka Streams基础知识及使用方法。本书的主要内容包含流式处理发展历程和Kafka Streams工作原理的介绍，Kafka基础知识的介绍，使用Kafka Streams实现一个具体流式处理应用程序，讨论状态存储及其使用方法，讨论表和流的二元性及使用场景，介绍Kafka Streams应用程序的监控及测试方法，介绍使用Kafka Connect将现有数据源集成到Kafka Streams中，使用KSQL进行交互式查询等。本书适合使用Kafka Streams实现流式处理应用的开发人员阅读。
小威廉·P. 贝杰克（William P. Bejeck Jr.，本名Bill Bejeck）是Kafka Streams源码贡献者，在Conflument公司的Kafka Streams团队工作，有15年以上的软件开发经验，其中8年专注于后端开发，特别是处理大量数据，在数据提炼团队中，使用Kafka来改善下游客户的数据流。

作品目录

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内容提要
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第一部分
开启Kafka
Streams之旅
第1章：欢迎来到Kafka
Streams
1.1、大数据的发展以及它是如何改变程序设计方式的
1.2、流式处理简介
1.3、处理购买交易
1.4、改变看待购买交易的视角
1.5、Kafka
Streams在购买处理节点图中的应用
1.6、Kafka
Streams在购买交易流中的应用
1.7、小结
第2章：Kafka快速指南
2.1、数据问题
2.2、使用Kafka处理数据
2.3、Kafka架构
2.4、生产者发送消息
2.5、消费者读取消息
2.6、安装和运行Kafka
2.7、小结
第二部分
Kafka
Streams开发篇
第3章：开发Kafka
Streams
3.1、流式处理器API
3.2、Kafka
Streams的Hello
World
3.3、处理客户数据
3.4、交互式开发
3.5、下一步
3.6、小结
第4章：流和状态
4.1、事件的思考
4.2、将状态操作应用到Kafka
Stream
4.3、使用状态存储查找和记录以前看到的数据
4.4、连接流以增加洞察力
4.5、Kafka
Streams中的时间戳
4.6、小结
第5章：KTable
API
5.1、流和表之间的关系
5.2、记录更新和KTable配置
5.3、聚合和开窗操作
5.4、小结
第6章：处理器API
6.1、更高阶抽象与更多控制的权衡
6.2、使用源、处理器和接收器创建一个拓扑
6.3、通过股票分析处理器深入研究处理器API
6.4、组合处理器
6.5、集成处理器API和Kafka
Streams
API
6.6、小结
第三部分
管理Kafka
Streams
第7章：监控和性能
7.1、Kafka基本监控
7.2、应用程序指标
7.3、更多Kafka
Streams调试技术
7.4、小结
第8章：测试Kafka
Streams应用程序
8.1、测试拓扑
8.2、集成测试
8.3、小结
第四部分
Kafka
Streams进阶
第9章：Kafka
Streams的高级应用
9.1、将Kafka与其他数据源集成
9.2、替代数据库
9.3、KSQL
9.4、小结
附录A
额外的配置信息
A.1、限制启动时再平衡的数量
A.2、应对代理中断的能力
A.3、处理反序列化错误
A.4、扩展应用程序
A.5、RocksDB配置
A.6、提前创建重新分区的主题
A.7、配置内部主题
A.8、重置Kafka
Streams应用程序
A.9、清理本地状态
附录B
精确一次处理语义