Értékelés:
A könyv hasznos referenciaként szolgál a Kafkával dolgozó személyek számára, különösen DevOps környezetben. Bár jól működő gyakorlati recepteket kínál, néhány felhasználó úgy találta, hogy a tartalomból hiányoznak a Kafka jellemzőinek és funkcióinak részletes magyarázatai.
Előnyök:⬤ Nagyszerű referencia kiváló minőségű tartalommal
⬤ hasznos a gyors kezdéshez és gyakorlatias receptek, amelyek „csak úgy működnek”
⬤ hasznosak a Kafka-környezetek beállításához.
Korlátozott információk a Kafka belső működéséről és részletes magyarázatok; néhány kézi lépés nem optimálisan van bemutatva, inkább a binárisok letöltésére támaszkodik, mint parancssori utasítások megadására.
(2 olvasói vélemény alapján)
Apache Kafka 1.0 Cookbook
Egyszerűsítse a valós idejű adatfeldolgozást az Apache Kafka 1. 0 teljesítményének kihasználásával Főbb jellemzők Használja a Kafka 1. 0 funkcióit, például a Confluent platformokat és a Kafka streameket, hogy hatékony streaming adatalkalmazásokat építsen az adatok kezelésére és feldolgozására Integrálja a Kafkát más Big Data eszközökkel, például az Apache Hadooppal, az Apache Sparkkal és más eszközökkel Gyakorlati receptek, amelyek segítségével könnyedén tervezheti, üzemeltetheti, karbantarthatja és biztosíthatja Apache Kafka fürtjét Könyv leírás
Az Apache Kafka egységes, nagy áteresztőképességű, alacsony késleltetésű platformot biztosít a valós idejű adattovábbítások kezeléséhez. Ez a könyv megmutatja, hogyan használhatja hatékonyan a Kafkát, és gyakorlati megoldásokat tartalmaz azokra a gyakori problémákra, amelyekkel a fejlesztők és a rendszergazdák általában szembesülnek a vele való munka során.
Ez a gyakorlati útmutató könnyen követhető recepteket tartalmaz, amelyek segítségével a lehető legjobban beállíthatja, konfigurálhatja és használhatja az Apache Kafkát. Az Apache Kafka Consumers és Producers segítségével hatékony valós idejű streaming alkalmazásokat építhet. A könyv a nemrég megjelent Kafka 1. 0-s verzióját, a Confluent Platformot és a Kafka Streams-t tárgyalja. A könyvben tárgyalt programozási aspektus megtanítja, hogyan hajtson végre olyan fontos feladatokat, mint az üzenetérvényesítés, a dúsítás és a kompozíció. A Kafka-fürt teljesítményének optimalizálására összpontosító receptek, valamint a Kafka integrálása számos harmadik féltől származó eszközzel, például az Apache Hadoop, az Apache Spark és az Elasticsearch segítségével nagyban megkönnyíti a Kafkával való mindennapi együttműködést. Végül pedig az Apache Kafka fürtjének felügyeletével és biztosításával kapcsolatos feladatokkal foglalkozunk olyan eszközökkel, mint a Ganglia és a Graphite.
Ha az Apache Kafkával való munka során Ön szeretne a szervezetében a legfontosabb emberré válni, akkor ez a könyv az egyetlen forrás, amire szüksége van. Amit megtanulhat Telepítse és konfigurálja az Apache Kafka 1. 0-t az optimális teljesítmény elérése érdekében Kafka Producerek és Fogyasztók létrehozása és konfigurálása Kafka fürtök hatékony üzemeltetése a tükrözési technika alkalmazásával Dolgozzon az új Confluent platformmal és a Kafka streamekkel, és érjen el magas rendelkezésre állást a Kafka segítségével Monitorozza a Kafkát olyan eszközökkel, mint a Graphite és a Ganglia Integrálja a Kafkát olyan harmadik féltől származó eszközökkel, mint az Elasticsearch, Logstash, Apache Hadoop, Apache Spark stb.
Ez a könyv azoknak a fejlesztőknek és Kafka-adminisztrátoroknak szól, akik gyors, gyakorlatias megoldásokat keresnek az Apache Kafka üzemeltetése, kezelése vagy felügyelete során felmerülő problémákra. Ha fejlesztő vagy, a Scala vagy a Java némi ismerete segít, míg a rendszergazdák számára hasznos lesz némi Kafka-ismeret. Tartalomjegyzék A Kafka konfigurálása Kafka-klaszterek Üzenetérvényesítés Üzenetgazdagítás A Confluent platform Kafka-folyamok A Kafka kezelése A Kafka üzemeltetése A Kafka felügyelete és biztonsága Harmadik féltől származó eszközök integrációja.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)