ApacheKafka2.0入门与实践 pdf下载

本书是一本适用于数据工程师、软件开发人员和数据架构师的快速入门指南，详细阐述了与Apache Kafka 2.0相关的基本解决方案，主要包括配置Kafka、消息验证、消息增强、序列化、模式注册表、Kafka Streams、KSQL、Kafka Connect等内容。本书注重于编程实现过程，并提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

　　《Apache Kafka2.0入门与实践》详细阐述了与Apache Kafka 2.0相关的基本解决方案，主要包括配置Kafka、消息验证、消息增强、序列化、模式注册表、Kafka Streams、KSQL、Kafka Connect等内容。此外，该书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
　　该书既可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

第1章 配置Kafka
1．1 Kafka简介
1．2 安装Kafka
1．2．1 在Linux中安装Kafka
1．2．2 在macOS中安装Kafka
1．2．3 安装Confluent Platform
1．3 运行Kafka
1．4 运行Confluent Platform
1．5 运行Kafka代理
1．6 运行Kafkatopic
1．7 命令行消息生产者
1．8 命令行消息消费者
1．9 使用kafkacat
1．10 本章小结

第2章 消息验证
2．1 企业服务总线
2．2 事件建模
2．3 配置项目
2．4 从Kafka中读取数据
2．5 向Kafka中写入数据
2．6 运行处理引擎
2．7 验证器的Java编码
2．8 运行验证
2．9 本章小结

第3章 消息增强
3．1 获取地理位置
3．2 增强消息
3．3 析取货币价格
……
第4章 序列化
第5章 模式注册表
第6章 Kafka Streams
第7章 KSQL
第8章 Kafka Connect

　　自2011年以来，Kafka突然呈爆炸式增长。超过三分之一的财富500强公司均采用了Apache Kafka。这些公司包括旅游公司、银行、保险公司和电信公司。
　　同时，Uber、Twitter、Netflix、Spotify、Blizzard、Linkedln和PayPal等公司每天也采用Apache Kafka处理大量的消息。
　　时至今日，Apache Kafka可用于采集数据、执行实时数据分析，并执行实时数据流处理。另外，Kafka还可用于向复杂事件处理（CEP）架构中输入事件、部署于微服务架构中，并可实现于物联网架构中。
　　在数据流领域中，Kafka Streams也面临着一些竞争对手，例如Apache Spark、ApacheFlink、Akka Streams、Apache Pulsar和Apache Beam。尽管如此，Apache Kafka仍拥有一个无法替代的优势，即易于使用。Kafka易于实现和维护，其学习曲线也相对平缓。
　　本书是一本实用的快速入门指南，并侧重于展示实际用例，且较少涉及Kafka架构方面的理论知识。本书旨在讲解Apache Kafka使用者所面临的日常问题。适用读者
　　本书是一本适用于数据工程师、软件开发人员和数据架构师的快速入门指南。
　　本书注重于编程实现过程，同时详细介绍了Apache Kafka 2.0方面的知识。
　　书中的全部示例均采用Java 8实现，因此建议读者具有与Java 8相关的背景知识，
　　这也是阅读本书的唯一前提条件。本书内容
　　第1章：配置Kafka。介绍了Apache Kafka 2.0的基础知识，包括如何安装、配置和运行Kafka。此外，本章还讨论了如何利用Kafka代理和topic执行基本的操作。
　　第2章：消息验证。探讨了如何针对企业服务总线进行数据验证，其间还会涉及如何从输入流中过滤消息。
　　第3章：消息增强。将考查消息增强机制，对于企业服务总线来说，这也是一项较为重要的任务。消息增强可将附加信息整合至系统消息中。
　　第4章：序列化。将讨论如何构建序列化器和反序列化器，进而写入、读取或转换消息（二进制、原始字符串、JSON或Avro格式）。
　　第5章：模式注册表。将利用Kafka Schema Registry验证、序列化、反序列化并维护消息的历史版本。
　　第6章：Kafka Streams。将阐述如何获取与消息分组相关的信息（消息流），以及如何获取附加信息。例如，如何利用Kafka Streams处理消息的聚合和合成操作。
　　第7章：KSQL。将讨论如何在Kafka Streams的基础上利用SQL操控事件流。
　　第8章：Kafka Connect。将介绍快速数据处理工具，以及如何与Apache Kafka结合使用以生成数据处理管线。其中，相关工具包括Apache Spark和Apache Beam。
　　背景知识
　　在阅读本书时，建议读者具有Java 8方面的编程背景知识。
　　执行本书示例所需的最低配置是IntelRCore i3处理器、4GB RAM和128GB磁盘空间。这里推荐使用Linux或macOS操作系统，因为相关示例并不完全支持Windows操作系统。