Gratis Bücher Kafka: The Definitive Guide: Real-time data and stream processing at scale, by Neha Narkhede
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Kafka: The Definitive Guide: Real-time data and stream processing at scale, by Neha Narkhede
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
Neha Narkhede is co-founder and CTO at Confluent, a company backing the popular Apache Kafka messaging system. Prior to founding Confluent, Neha led streams infrastructure at LinkedIn, where she was responsible for LinkedIn’s streaming infrastructure built on top of Apache Kafka and Apache Samza. She is one of the initial authors of Apache Kafka and a committer and PMC member on the project.Gwen Shapira is a system architect at Confluent helping customers achieve success with their Apache Kafka implementation. She has 15 years of experience working with code and customers to build scalable data architectures, integrating relational and big data technologies. She currently specializes in building real-time reliable data processing pipelines using Apache Kafka. Gwen is an Oracle Ace Director, an author of "Hadoop Application Architectures", and a frequent presenter at data driven conferences. Gwen is also a committer on the Apache Kafka and Apache Sqoop projects.Todd is a Staff Site Reliability Engineer at LinkedIn, tasked with keeping the largest deployment of Apache Kafka, Zookeeper, and Samza fed and watered. He is responsible for architecture, day-to-day operations, and tools development, including the creation of an advanced monitoring and notification system. Todd is the developer of the open source project Burrow, a Kafka consumer monitoring tool, and can be found sharing his experience on Apache Kafka at industry conferences and tech talks. Todd has spent over 20 years in the technology industryrunning infrastructure services, most recently as a Systems Engineer at Verisign, developing service management automation for DNS, networking, and hardware management, as well as managing hardware and software standards across the company.
Produktinformation
Taschenbuch: 297 Seiten
Verlag: O'Reilly UK Ltd. (31. Oktober 2017)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9781491936160
ISBN-13: 978-1491936160
ASIN: 1491936169
Größe und/oder Gewicht:
17,8 x 1,7 x 23,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.0 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
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Ich arbeite mich für ein neues Projekt in die schöne neue Big Data Welt ein. Bei diesem Buch hat mir das Spass gemacht. Es enthält einen guten Überblick über die Architektur von Kafka, man findet auch ganz nette kurze Beispielprogramme. Die Kritik eines Reviewers - man kann den Kode vom normalen Text nicht unterscheiden - kann ich nicht nachvollziehen. Auch die Kritik, dass die Beispielprogramme in Java sind, finde ich etwas eigen. Okay, man könnte sich auch in Scala schreiben. Aber das ist wohl nicht gemeint. Es dürstet ihm wahrscheinlich nach dieser unsagbaren Sprache, bei der Einrücken semantischen Gehalt hat (igitt).Man erfährt auch etwas über die Administration und Konfiguration von Kafka, sowie über die Komponenten Connect und Stream. Es gibt Links zu brauchbaren Beispielprogrammen und es ist alles kompakt und anschaulich beschrieben. Für ein modernes Software-Buch ist das schon recht viel.
Very detailed on setup, tuning and configuration. Not much detail on application development and usage patterns, so more a book for operational people...
This guide walks you through Kafka whether you are a system administrator who needs to keep the installation running or a developer who needs to make an application to talk to Kafka. Albeit the for the latter it probably is much easier if you are developing in Java.And at first it may also be a bit difficult to follow along the examples, be it due to badly formatted code samples (what should be part of the command and what not?) or because with a slightly different version of Kafka you might need to read through error messages to find out what to change to make the sample work.There are also some things which are plain wrong. A network interface which is 80% utilized does not necessarily mean you need an additional machine for connecting more clients; it depends on what exactly is using those 80%.On the plus side, the book gives lots of good advice for performance tuning, sending data, pulling data, layout of the system etc. The recommendations come with explanations and are not limited to Kafka tuning, but include also OS parameters, application design etc. There are so many pitfalls taken into consideration, that it sometimes sounds a bit pessimistic and you almost start to wonder "what is Kafka good for". But the considerations are good and heeding the warnings will definitely keep you from having to make your own painful discoveries. It definitely shows that the authors very well know what they are writing about and have seen Kafka in operation in various environments.The book starts out with an explanation of what Kafka is, what it does and where it has its advantages over other solutions. The next chapter goes through the installation, including recommendations on selecting hardware. After this follow explanations on how to write and read data to/from Kafka, before going through the internals. How to build reliable data delivery systems, data pipelines and do data mirroring is explained in the next three chapters, before turning to administration and monitoring. The last chapter has a good introduction to processing data as streams.You can read this book to learn what Kafka is, you can read it to get information on how to design, setup, administer and monitor a Kafka installation and you can also learn how to talk to Kafka from your application, albeit all the examples are in Java. But be prepared to see a lot of detail information, many settings and a lot of passages explaining what could go wrong.
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