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1.Confluent 联合创办人饶军倾情推荐，基于Kafka 3.1.0，系统介绍Kafka的功能和应用。2.Kafka是一种高性能的软件总线，为完成事件流处理、日志记录、数据分析和其他数据处理任务提供了便利，非常适合软件开发人员学习。3.本书详细讲解了Kafka的核心特性，并结合实际的示例展示了Kafka的应用，让读者能轻松使用Kafka为应用程序实现运营数据监控和大规模事件处理。
內容簡介：
本书旨在介绍Kafka的核心功能，以及如何在实际项目中使用它。本书主要内容包括Kafka的核心概念，如何使用Kafka Connect设置和执行基本ETL任务，如何将Kafka用于大型数据项目，如何执行管理任务，如何生成和使用事件流，如何在Java应用程序中使用Kafka，如何将Kafka实现为消息队列等。通过阅读本书，读者应该很快就会掌握如何在日常工作流程中使用Kafka，还可以开始深入研究更高级的Kafka主题。本书适合软件开发人员阅读，也可作为计算机相关专业的教材。
關於作者：
Dylan Scott是一名软件开发人员，拥有十多年Java和Perl开发经验。在将Kafka作为大型数据迁移项目的消息系统之后，Dylan又进一步探索Kafka和流式处理的世界。他使用过各种技术和消息队列产品，包括Mule、RabbitMQ、MQSeries和Kafka。Dylan拥有Sun Java SE 1.6、Oracle Web EE 6、Neo4j和Jenkins Engineer等方面的证书。Viktor Gamov就职于Confluent公司。Confluent就是那家开发基于Kafka的事件流平台的公司。在Viktor的整个职业生涯中，他使用开源技术构建企业应用程序架构，积累了全面的专业知识。他喜欢帮助架构师与开发人员设计和开发低延迟、可伸缩且高可用的分布式系统。Viktor不仅是分布式系统、流式数据、JVM和DevOps等主题的专业会议讲师，还是JavaOne、Devoxx、OSCON、QCon等活动的常客。他是Enterprise Web Development（O’Reilly出版社）一书的合著者。Dave Klein担任过开发人员、架构师、项目经理、作家、培训师、会议组织者等，主要研究方向是Kafka事件流。
目錄
目录第 一部分 快速入门第 1章 Kafka简介 31.1 什么是Kafka 41.2 Kafka的使用情况 71.2.1 开发人员的Kafka 71.2.2 向管理人员介绍Kafka 91.3 关于Kafka的谜团 91.3.1 Kafka只能与Hadoop一起使用 91.3.2 Kafka与其他消息系统是一样的 101.4 现实世界中的Kafka 111.4.1 早期的例子 111.4.2 后来的例子 121.4.3 什么时候不适合使用Kafka 131.5 其他在线资源 14总结 14第 2章 了解Kafka 152.1 发送和读取一条消息 152.2 什么是Broker 162.3 Kafka之旅 202.3.1 生产者和消费者 202.3.2 主题 232.3.3 ZooKeeper 242.3.4 Kafka的高级架构 252.3.5 提交日志 262.4 其他API及其用途 262.4.1 Kafka Streams 272.4.2 Kafka Connect 282.4.3 AdminClient 282.4.4 ksqlDB 292.5 Confluent的客户端 292.6 流式处理及术语解释 322.6.1 流式处理 332.6.2 精确一次语义 34总结 34第二部分 应用Kafka第3章 设计并实现一个Kafka项目 373.1 设计一个Kafka项目 373.1.1 重新设计已有的数据架构 383.1.2 改变的第 一步 383.1.3 内置的特性 383.1.4 票据数据 403.2 设计传感器事件 423.2.1 现有的问题 433.2.2 为什么Kafka是最合适的 443.2.3 关于我们的设计 453.2.4 用户数据需求 463.2.5 应用我们的问题清单 463.2.6 评审我们的设计 493.3 数据格式 503.3.1 数据规划 503.3.2 配置依赖项 51总结 56第4章 生产者——数据的源头 574.1 一个示例 574.2 生产者的配置参数 614.2.1 配置Broker地址列表 614.2.2 如何提升速度（或安全性） 624.2.3 时间戳 644.3 代码实现 65总结 73第5章 消费者——解锁数据 745.1 一个示例 745.1.1 消费者的配置属性 765.1.2 理解偏移量 795.2 消费者之间的交互 825.3 跟踪偏移量 825.3.1 组协调器 835.3.2 分区的分配策略 855.4 提交偏移量 865.5 从压实的主题中读取数据 885.6 工厂示例的消费者代码 885.6.1 偏移量的配置选项 895.6.2 满足设计需求 90总结 93第6章 Broker 946.1 Broker简介 946.2 ZooKeeper的角色 956.3 Broker级别的配置选项 966.3.1 Kafka的应用程序日志 986.3.2 服务器日志 986.3.3 管理集群状态 986.4 分区的首领和它们的职责 996.5 窥探Kafka 1026.5.1 集群维护 1036.5.2 增加一个Broker 1046.5.3 升级集群 1046.5.4 升级客户端 1046.5.5 备份 1056.6 关于有状态系统 1056.7 练习 106总结 108第7章 主题和分区 1097.1 主题 1097.1.1 主题的配置选项 1127.1.2 复制系数 1147.2 分区 1147.2.1 分区的位置 1147.2.2 查看日志 1157.3 使用EmbeddedKafkaCluster 1167.4 主题压实 118总结 120第8章 Kafka的存储 1218.1 需要保存数据多长时间 1218.2 移动数据 1228.2.1 保留原始事件 1238.2.2 摆脱批处理思维 1238.3 工具 1238.3.1 Apache Flume 1248.3.2 Red Hat Debezium 1258.3.3 Secor 1268.3.4 数据存储应用示例 1268.4 将数据放回Kafka 1278.5 Kafka支持的架构 1288.5.1 Lambda架构 1288.5.2 Kappa架构 1298.6 多集群设置 1308.7 基于云和容器的存储方案 131总结 131第9章 管理Kafka——工具和日志 1329.1 管理客户端 1329.1.1 在代码中使用AdminClient 1339.1.2 kcat 1349.1.3 Confluent REST Proxy API 1359.2 将Kafka作为systemd服务运行 1379.3 日志 1379.3.1 Kafka的应用程序日志 1389.3.2 ZooKeeper的日志 1399.4 防火墙 1409.5 指标 1419.6 跟踪 1439.6.1 生产者逻辑 1449.6.2 消费者逻辑 1459.6.3 覆盖客户端 1479.7 通用的监控工具 148总结 148第三部分 Kafka进阶第 10章 保护Kafka 15110.1 安全性基础 15210.1.1 用SSL加密 15310.1.2 Broker和客户端之间的 SSL 15410.1.3 Broker之间的SSL 15610.2 Kerberos与SASL 15710.3 Kafka的授权机制 15810.3.1 访问控制列表 15810.3.2 基于角色的访问控制 15910.4 ZooKeeper 16010.5 配额 16010.5.1 网络带宽配额 16110.5.2 请求速率配额 16210.6 静态数据 163总结 164第 11章 Schema Registry 16511.1 Kafka成熟度模型 16511.1.1 级别0 16611.1.2 级别1 16611.1.3 级别2 16711.1.4 级别3 16811.2 Schema Registry 16811.2.1 安装Confluent Schema Registry 16811.2.2 注册表的配置 16911.3 Schema的特性 17011.3.1 REST API 17011.3.2 客户端库 17111.4 兼容性规则 17211.5 Schema Registry之外的选择 174总结 175第 12章 流式处理 17612.1 Kafka Streams 17712.1.1 KStreams API DSL 17812.1.2 KTable API 18112.1.3 GlobalKTable API 18112.1.4 Processor API 18212.1.5 设置Kafka Streams 18412.2 ksqlDB——一个事件流 数据库 18512.2.1 查询 18612.2.2 本地开发 18612.2.3 ksqlDB的架构 18812.3 更进一步 18812.3.1 Kafka改进提案 18812.3.2 值得了解的Kafka项目 18912.3.3 社区Slack频道 189总结 189附录A 安装 190附录B 客户端示例 197
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