Procesarea fluxurilor cu Apache Flink: Fundamente, implementare și operare a aplicațiilor de streaming

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare în Apache Flink, punând accentul pe procesarea fluxurilor în timp real, pe arhitectură și pe implementarea practică. Cu toate acestea, cartea suferă de o lipsă de exemple detaliate, în special în Java, și de explicații uneori complicate.

Oferă o prezentare cuprinzătoare a arhitecturii Flink și a conceptelor de procesare a fluxurilor.

Ușor de urmărit, cu explicații detaliate, potrivită pentru utilizatorii începători și intermediari.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applications

Conținutul cărții:

Începeți să lucrați cu Apache Flink, cadrul open source care alimentează unele dintre cele mai mari aplicații de procesare în flux din lume. Cu ajutorul acestei cărți practice, veți explora conceptele fundamentale ale procesării în flux paralel și veți descoperi cum diferă această tehnologie de procesarea tradițională a datelor pe loturi.

Fabian Hueske și Vasia Kalavri, colaboratori de lungă durată ai Apache Flink, vă arată cum să implementați aplicații de streaming scalabile cu API-ul DataStream al Flink și cum să rulați și să întrețineți continuu aceste aplicații în medii operaționale. Procesarea în flux este ideală pentru multe cazuri de utilizare, inclusiv ETL cu latență redusă, analiză în flux și tablouri de bord în timp real, precum și detectarea fraudelor, detectarea anomaliilor și alertarea. Puteți procesa date continue de orice fel, inclusiv interacțiuni ale utilizatorilor, tranzacții financiare și date IoT, imediat ce le generați.

⬤ Învățați conceptele și provocările procesării distribuite a fluxurilor cu stare.

⬤ Explorați arhitectura sistemului Flink, inclusiv modul său de procesare în timp de eveniment și modelul de toleranță la erori.

⬤ Înțelegeți fundamentele și elementele de bază ale API-ului DataStream, inclusiv operatorii săi pe bază de timp și cu stare.

⬤ Citesc date din și scriu date în sisteme externe cu consecvență exact o dată.

⬤ Deplasați și configurați clustere Flink.

⬤ Exploatarea continuă a aplicațiilor de streaming.