Bevezetés az Apache Flinkbe: Stream Processing for Real Time and Beyond

Olvasói vélemények

A könyv az Apache Flink bevezetéseként szolgál, az adatfolyam előnyeire összpontosítva, de gyakorlati tartalma korlátozott, és elsősorban koncepcionális. Az olvasók megjegyezték a rövidségét és a kódpéldák hiányát, azzal érvelve, hogy nem biztos, hogy megfelel a gyakorlatiasabb útmutatót keresők elvárásainak.

A könyv szépen megírt, világos magyarázatot ad a Flink fogalmairól és a folyamfeldolgozásban rejlő előnyeiről. Elismerten ez az első könyv a Flinkről, így egyedülálló forrás a kezdők számára, akik elméleti betekintést keresnek.

A könyvből hiányoznak a gyakorlati kódolási példák és a programozási tartalom, csak néhány szippantás van jelen. Túl magas szintűnek tartják a Flink megvalósításához útmutatást kereső fejlesztők számára, és rövid terjedelme (100 oldal) miatt néhány olvasó úgy érzi, hogy nem indokolja az árát.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Introduction to Apache Flink: Stream Processing for Real Time and Beyond

Könyv tartalma:

Egyre nagyobb az érdeklődés a nagyméretű rendszerek, például a webes forgalom, a pénzügyi tranzakciók, a gépi naplók, az ipari érzékelők és sok más adat elemzése iránt. De az adatfolyamok méretarányos elemzését nehéz volt jól elvégezni - egészen mostanáig. Ez a gyakorlatias könyv mélyreható bevezetést nyújt az Apache Flinkbe, egy rendkívül innovatív, nyílt forráskódú, meglepően sokféle képességgel rendelkező folyamfeldolgozóba.

A szerzők, Ellen Friedman és Kostas Tzoumas megmutatják a technikai és nem technikai olvasóknak egyaránt, hogyan lehet a Flinket úgy tervezni, hogy leküzdje azokat a jelentős kompromisszumokat, amelyek korlátozták a folyamfeldolgozás más megközelítéseinek hatékonyságát. Azt is megtudhatja, hogy a Flink hogyan képes egy technológiával kezelni mind a folyam-, mind a kötegelt adatfeldolgozást.

⬤ Tudja meg, milyen következményei vannak annak, ha a streaming nem működik jól - a kiskereskedelemben és a marketingben, az IoT-ben, a telekommunikációban, valamint a banki és pénzügyi területen.

⬤ Tudja meg, hogyan tervezze meg az adatarchitektúrát, hogy a stream-feldolgozásból a lehető legtöbb előnyt nyerje.

⬤ Történjen áttekintés a Flink képességeiről és funkcióiról, valamint példák arról, hogyan használják a vállalatok a Flinket, többek között a termelésben.

⬤ Merüljön technikai merülésbe a Flinkben, és tanulja meg, hogyan kezeli az idő- és állapotalapú számításokat.

⬤ Vizsgálja meg, hogyan dolgozza fel a Flink a streaming (korlátlan) és a kötegelt (korlátozott) adatokat a teljesítmény feláldozása nélkül.