Bewertung:

Das Buch ist umfassend und ideal für Entwickler und Ingenieure, die Kafka in der Tiefe verstehen wollen, und behandelt verschiedene Themen wie Einrichtung, Sicherheit und Ressourcenmanagement. Während viele Nutzer die detaillierten Erklärungen loben, äußern einige Bedenken bezüglich der Komplexität und der Druckqualität.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von Kafka
⬤ geeignet für Anfänger und Entwickler
⬤ enthält detaillierte Diskussionen über Setup, Sicherheit und Konfigurationen
⬤ hochwertige Inhalte
⬤ effektiv für das Erlernen von Grundlagen.
⬤ Komplex und überwältigend für einige Leser
⬤ nicht als Schnellreferenz geeignet
⬤ schlechte Druckqualität, die von einigen bemängelt wurde
⬤ schwacher Abschnitt über ETL
⬤ einige Nutzer erhielten gebrauchte oder beschädigte Exemplare.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale
Jede Unternehmensanwendung erzeugt Daten, sei es in Form von Protokollmeldungen, Metriken, Benutzeraktivitäten oder ausgehenden Nachrichten. Die Übertragung all dieser Daten ist genauso wichtig wie die Daten selbst. In dieser aktualisierten Ausgabe lernen Anwendungsarchitekten, Entwickler und Produktionstechniker, die neu in die Kafka-Streaming-Plattform einsteigen, wie man mit Daten in Bewegung umgeht. Zusätzliche Kapitel behandeln die AdminClient-API von Kafka, Transaktionen, neue Sicherheitsfunktionen und Tooling-Änderungen.
Ingenieure von Confluent und LinkedIn, die für die Entwicklung von Kafka verantwortlich sind, erklären, wie man Kafka-Cluster in der Produktion einsetzt, zuverlässige ereignisgesteuerte Microservices schreibt und skalierbare Stream-Processing-Anwendungen mit dieser Plattform erstellt. Anhand detaillierter Beispiele lernen Sie die Designprinzipien von Kafka, Zuverlässigkeitsgarantien, Schlüssel-APIs und Architekturdetails kennen, einschließlich des Replikationsprotokolls, des Controllers und der Speicherschicht.
Sie werden folgendes untersuchen:
⬤ Best Practices für den Einsatz und die Konfiguration von Kafka.
⬤ Kafka-Produzenten und -Konsumenten zum Schreiben und Lesen von Nachrichten.
⬤ Muster und Anforderungen für Anwendungsfälle zur Gewährleistung einer zuverlässigen Datenbereitstellung.
⬤ Best Practices für die Erstellung von Datenpipelines und Anwendungen mit Kafka.
⬤ Wie man Überwachungs-, Tuning- und Wartungsaufgaben mit Kafka in der Produktion durchführt.
⬤ Die kritischsten Metriken unter den Betriebsmessungen von Kafka.
⬤ Kafkas Lieferfähigkeiten für Stream-Processing-Systeme.