Apache Kafka. Потокова обробка та аналіз даних. 2-ге видання. Раджіні Сіварам

Під час роботи будь-якої корпоративної програми утворюються дані: файли журналів, показники, інформація про активність користувачів, вихідні повідомлення та інші. Правильне управління цими даними не менш важливе, ніж самі дані. Якщо ви архітектор, розробник або інженер-технолог, але ви поки що не знайомі з Apache Kafka, то з цієї оновленої книги ви дізнаєтесь, як працювати з потоковою платформою Kafka, що дозволяє обробляти потоки даних у реальному часі. Додаткові розділи присвячені API AdminClient від Kafka, транзакцій, нових функцій безпеки та змін в інструментарії.

Інженери з Confluent і LinkedIn, відповідальні за розробку Kafka, пояснюють, як за допомогою цієї платформи розгортати виробничі кластери Kafka, писати надійні керовані подіями мікросервіси та створювати масштабовані програми для потокової обробки даних. На докладних прикладах ви вивчите принципи проектування Kafka, гарантії надійності, ключові API та деталі архітектури.

5 причин купити книгу

1. Автори - розробники Kafka.
2. Найкращі практики розгортання та налаштування Kafka.
3. Шаблони та вимоги для забезпечення надійної доставки даних.
4. Паттерни побудови конвеєрів даних та додатків за допомогою Kafka.
5. Правильні моніторинг, налаштування та обслуговування Kafka у робочому середовищі.

Про авторів

Гвен Шапіра - головний інженер у компанії Confluent, керує командою хмарно-орієнтованого Kafka, яка відповідає за продуктивність, адаптованість і розраховану на багато користувачів доступність Kafka.

Тодд Паліно - головний штатний інженер з надійності сайту в LinkedIn, відповідає за планування пропускної спроможності та ефективності всієї платформи.

Раджині Сіварам - головний інженер Confluent, проектує і розробляє функції міжкластерної реплікації для Kafka.

Кріт Петті - технічний керівник із забезпечення надійності сайту Kafka в LinkedIn.