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Building Data Streaming Applications with Apache Kafka

Packt Publishing · 2017년 10월 01일
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원서번역서 내용 엿보기

사람 사이에 이메일 같은 메시지 교환이 있다면, 서로 다른 시스템 사이에도 다양한 메시지 교환이 있다. 오늘날 정보 기술의 발전과 함께 더욱 다양한 형태의 메시지가 대량으로 처리되고 있다. 기업은 통합된 메시지 운영과 고가용성, 성능, 보안 등의 요구 사항을 만족시킬 수 있는 메시징 플랫폼 ‘카프카’가 필요하다. 이 책은 개발자 관점에서 카프카의 기초부터 스파크, 스톰, 하둡 같은 확장된 프레임워크까지 활용하는 법을 실용적 예제와 함께 다루고 있다.

원서번역서

아파치 카프카로 데이터 스트리밍 애플리케이션 제작

매니시 쿠마 외 1명
10% 27,000

작가정보

저자(글) Manish Kumar

저자(글) Chanchal Singh

목차

  • Chapter 1 : Introduction to Messaging Systems
    Understanding the principles of messaging systems
    Understanding messaging systems
    Peeking into a point-to-point messaging system
    Advance Queuing Messaging Protocol
    Using messaging systems in big data streaming applications
    Summary

    Chapter 2 : Introducing Kafka the Distributed Messaging Platform
    Kafka origins
    Kafka's architecture
    Message topice
    Message partitions
    Replication and replicated logs
    Message producers
    Message consumers
    Role of Zookeeper
    Summary

    Chapter 3 : Deep Dive into Kafka Producers
    Katka prodicer internals
    Katka prodicer APls
    Java Katka prodicer example
    Common messaging publishing patterns
    Best practiecs
    Summary

    Chapter 4: Deep Dive into Katka Consumers
    Katka Consumers internals
    Katka Consumers APIs
    Java Katka Consumers
    Scala Katka Consumers
    Common message consuming patterns
    Best practices
    Summary

    Chapter 5 : Building Spark Streaming Applications with Kafka
    Introduction to Spark
    Spark Streaming
    Use case log processing - fraud IP detection
    Producer
    Summary

    Chapter 6 : Building Storm Applications with Kafka
    Introduction to Apache Storm
    Introduction Apache Heron
    Introduction Apache Kafka with Apache Storm - Java
    Introduction Apache Kafka with Apache Storm - Scala
    Use case - log processing in Storm, Kafka, Hive
    Summary

    Chapter 7 : Using Kafka with Confluent Platform
    Introduction to Confluent Platform
    Deep driving into Confluent architecture
    Understanfing Kafka Connect and Kafka Stream
    Playing with Avro using Schema Registry
    Moving Kafks data to HDFS
    Summary

    Chapter 8 : Building ETL Pipelines Using Kafka
    Considerations for using Kafka in ETL popelines
    Introducing Kafka Connect
    Deep dive into Kafka Connect
    Introductory examples of using Kafka Connect
    Kafka Connect common use cases
    Summary

    Chapter 9 : Building Streaming Applications Using Kafka Streams
    Introduction to Kafka Streams
    Kafka Streams architecture
    Integrated framework advantages
    Understanding tables and Streams togerher
    Use case example of Kafka Streams
    Summary

    Chapter 10 : Kafka Cluster Deployment
    Kafka cluster internals
    Capacity planning
    Single cluster deployment
    Multicluster deployment
    Decommissioning brokers
    Data migration
    Summary

    Chapter 11 : Using Kafka in Big Data Applications
    Managing high volumes in Kafka
    Kafka message delivery semantics
    Big data and Kafka common usage patterns
    Kafka and data governance
    Alerting and monitoring
    Useful Kafka matrices
    Summary

    Chapter 12 : Securing Kafka
    An overview of securing Kafka
    Wire encryption using SSL
    Kerberos SASL for authentocation
    Understanding ACL and authorization
    Understanding Zookeeper authorization
    Apache Ranger for authorization
    Best practices
    Summary

    Chapter 13 : Streaming Application Design Considerations
    Latency and throughput
    Data and state persistence
    Data sourecs
    External data lookups
    Data formats
    Data serialization
    Level of parallelism
    Out-of -order events
    Message processing semantics
    Summary

기본정보

상품정보 테이블로 ISBN, 발행(출시)일자 , 쪽수, 크기, 총권수, 언어을(를) 나타낸 표입니다.
ISBN 9781787283985 ( 1787283984 )
발행(출시)일자 2017년 10월 01일
쪽수 262쪽
크기
191 * 236 * 16 mm / 516 g
총권수 1권
언어 영어

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