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Real-Time Streaming with Apache Kafka, Spark, and Storm: Create Platforms That Can Quickly Crunch Data and Deliver Real-Time Analytics to Users (Engli
Aufbau einer Plattform mit Apache Kafka, Spark und Storm, um Dateneinblicke in Echtzeit zu generieren und diese über Dashboards anzuzeigen.
Hauptmerkmale
⬤ Ausführliche praktische Demonstration von Apache Kafka-Konzepten, einschließlich Producer- und Consumer-Beispielen.
⬤ Enthält grafische Beispiele und Erklärungen zur Implementierung von Kafka Producer und Kafka Consumer Befehlen und Methoden.
⬤ Enthält die Integration und Implementierung von Spark-Kafka- und Kafka-Storm-Architekturen.
Beschreibung
Real-Time Streaming with Apache Kafka, Spark, and Storm ist ein Buch, das einen Überblick über die Echtzeit-Streaming-Konzepte und Architekturen von Apache Kafka, Storm und Spark gibt. Der Leser lernt, wie er Systeme aufbauen kann, die mit diesen Technologien Datenströme in Echtzeit verarbeiten können. Sie werden in der Lage sein, eine große Menge an Echtzeitdaten zu verarbeiten und Analysen durchzuführen oder daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Architektur von Kafka und seine verschiedenen Komponenten werden im Detail beschrieben. Die Installation und Konfiguration eines Kafka-Clusters wird demonstriert. Das Kafka Publisher-Subscriber System wird in der Eclipse IDE mit Hilfe der Kommandozeile und Java implementiert. Das Buch bespricht die Architektur von Apache Storm, die Konzepte von Spout und Bolt sowie deren Anwendungen in einem Transaktionsalarmsystem. Es beschreibt auch die Kernkonzepte von Spark, Anwendungen und die Verwendung von Spark zur Implementierung eines Microservice. Um den Prozess der Integration von Kafka und Storm kennenzulernen, werden zwei Ansätze zur Integration von Spark und Kafka diskutiert.
Dieses Buch unterstützt Software-Ingenieure beim Übergang zu Big-Data-Ingenieuren und Big-Data-Architekten, indem es Kenntnisse über Big-Data-Verarbeitung und die Architekturen von Kafka, Storm und Spark Streaming vermittelt.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Erstellung von Kafka-Produzenten, -Konsumenten und -Brokern mit Hilfe der Kommandozeile.
⬤ End-to-End-Implementierung des Kafka-Nachrichtensystems mit Java in Eclipse.
⬤ Installation und Erstellung eines Storm Clusters und Ausführung von Storm Management Befehlen.
⬤ Implementierung von Spouts, Bolts und einer Topologie in Storm für ein Transaktionsalarm-Anwendungssystem.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und Big-Data-Architekten, die Softwaresysteme zur Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit erstellen möchten. Um die Konzepte in diesem Buch zu verstehen, sind Kenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache wie Java, Python usw. erforderlich.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung in Kafka.
2. Installieren von Kafka.
3. Kafka-Nachrichtenübermittlung.
4. Kafka-Produzenten.
5. Kafka-Konsumenten.
6. Einführung in Storm.
7. Installation und Konfiguration.
8. Tüllen und Bolzen.
9. Einführung in Spark.
10. Spark-Streaming.
11. Kafka-Integration mit Storm.
12. Kafka-Integration mit Spark.
Über die Autoren
Brindha Priyadarshini Jeyaraman verfügt über mehr als 12 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung und im Aufbau von Datenanalysesystemen. Sie hat ihren M. Tech in Knowledge Engineering mit einer Goldmedaille an der National University of Singapore abgeschlossen. Sie ist Expertin für das Verstehen von Geschäftsproblemen, den Entwurf und die Implementierung von Lösungen mit Hilfe von maschinellem Lernen. Sie verfügt über einen soliden Hintergrund in der Softwareentwicklung und umfangreiche Erfahrung in der Implementierung von Datenanalysesystemen. Sie hat an mehreren Data Science-Projekten in den Bereichen Transport, E-Commerce, Gesundheitswesen, Versicherungen, Banken und Finanzen gearbeitet. Sie hat ihre SCJP- und SCWCD-Zertifizierungen abgeschlossen.
LinkedIn Profil: https: //www.linkedin.com/in/brindha-jeyaraman-75347922/
| ISBN: | 9789390684595 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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