又一本经典重磅升级!豆瓣 8.5,搞透 Kafka 就看它了(豆瓣经典书)

科学家们每一次发生分歧都是因为掌握的数据不够充分。所以,我们可以先就获取哪一类数据达成一致,只要获取了数据,问题也就迎刃而解了。要么我是对的,要么你是对的,要么我们都是错的,然后继续。

——Neil deGrasse Tyson

每个应用程序都会生成数据,包括日志、指标、用户活动记录、响应消息等,这些点点滴滴都在暗示一些重要的东西。

这就需要我们把数据从源头移动到可以对它们进行分析处理的地方,然后再把得到的结果应用到实际场景中,进而确切地知道这些数据要告诉我们什么。

那你一定知道,我们在数据移动上花费的精力越少,就越能专注于核心业务。

因此,你需要Kafka这样的数据处理框架!最近, 领域神书《Kafka权威指南》重磅升级,第2版上市啦!

又一本经典重磅升级!豆瓣 8.5,搞透 Kafka 就看它了(豆瓣经典书)

本书第1版出版时,有超过30%的《财富》世界 500强公司使用Kafka。5年后的今天,这个比例已经达到70%。毋庸置疑,作为大数据时代的核心技术,Kafka已然成为所有动态数据平台的事实基础。

Kafka为什么能一直这么流行?

主要是因为我们的数据基础设施之间存在巨大差异。

传统的数据管理侧重的都是如何存储数据——文件存储或数据库保证了数据安全性,我们可按需查找到想要的数据。人们在这些系统上已经投入大量的精力和金钱。但是,现代化公司不只是拥有一个带有单个数据库的软件系统那么简单,它们的系统可以复杂到令人难以置信的程度,可以由数百甚至数千个自研应用程序、微服务、数据库、SaaS和分析平台组成。我们所面临的问题逐渐变成了如何将这些“碎片”连接起来,实现实时的协同工作。

这个问题不是关于如何管理静态数据,而是关于如何管理动态数据。Kafka就是这一运动浪潮的核心,它已经成为所有动态数据平台事实上的基础。在这段旅程中,Kafka并没有停滞不前。从最初只是简单地提交日志,到后来加入了连接器和流式处理能力,Kafka一直在改进架构。为了提升Kafka的可用性和稳定性,Kafka社区不仅在不断地改进已有的API、配置参数、指标和工具,还加入了新的编程式管理API、下一代全局复制和数据冗余解决方案MirrorMaker 2.0、一个新的基于Raft的共识协议(通过单个可执行文件就可以运行 Kafka)和分层存储弹性。更重要的是,Kafka加入了高级安全特性——身份验证、授权和加密,这让企业在关键应用场景中使用Kafka变得更加简单。

随着Kafka的演进,它的应用场景也在发生变化。《Kafka权威指南》的升级迫在眉睫!

在本书第1版出版时,大部分Kafka系统被部署在传统的本地数据中心,使用的是传统的部署脚本。最常见的应用场景是ETL和消息传递,那时流式处理才刚刚起步。

5年之后,大部分Kafka系统运行在云端,其中有很多被部署在Kubernetes集群里。ETL和消息传递仍然是常见的应用场景,不同的是,现在加入了基于事件驱动的微服务、实时流式处理、物联网、机器学习管道以及数以百计的行业特定应用场景和模式,比如保险公司理赔处理、银行交易系统、实时视频游戏和流媒体服务个性化定制。

又一本经典重磅升级!豆瓣 8.5,搞透 Kafka 就看它了(豆瓣经典书)

内容简介

……

这本书为使用Kafka的软件工程师、架构师和运维工程师勾勒出一条完整的学习曲线,并强调原理剖析和应用实践。全面介绍Kafka的技术原理和应用技巧,内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证,以及Kafka的一些架构细节,如复制协议、控制器和存储层。如前所述,本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景,比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过本书中详细的示例,你将了解Kafka的设计原则、可靠性保证,以及架构细节,包括复制协议、控制器和存储层。

可以说,这本书为如何在云端或本地使用好 Kafka提供了所需的一切!

它不仅告诉我们使用Kafka能做什么以及如何使用,还告诉我们不能使用Kafka做什么以及要避免哪些反模式。不管是新用户还是有经验的老手,这本书都是一部可信赖的指南。

来自Confluent和LinkedIn的一线Kafka开发人员:格温、托德、拉吉尼和克里特,将多年的智慧融汇到这本书中。如果你正在使用Kafka,那么这本书正是你所需要的!

又一本经典重磅升级!豆瓣 8.5,搞透 Kafka 就看它了(豆瓣经典书)

推荐阅读

又一本经典重磅升级!豆瓣 8.5,搞透 Kafka 就看它了(豆瓣经典书)

《Kafka权威指南(第2版)》

本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证,以及Kafka的一些架构细节,如复制协议、控制器和存储层。

本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景,比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。

通过学习本书,你不仅能够深入理解这项大数据核心技术,还能够将所学知识付诸实践,在生产环境中更好地运行Kafka,并基于它构建稳健的高性能应用程序。

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