豆瓣架构：在哪儿买流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-21 02:37 标签： 豆瓣架构

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所有连续的事件流都可以称为数據流对连续数据流设计和构建流式数据架构，能够实现实时或近实时应用提升整个组织的效率。《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》以Apache Kafka 和MapRStreams为唎重点讲解如何确定使用流数据的时机、如何为多用户系统设计流式架构、为什么要求消息传递层具备某些特定功能，以及为什么需要微服务并且描述了目前最符合流式设计需求的消息传递和流分析工具，适合架构师、大数据科学家及IT工程师阅读

第1 章 为什么使用流1
飞機、火车和汽车：车联网和物联网 3
流数据：这才是现实世界 6
不止是实时：流架构的更多优势11
流数据：架构设计的核心17
狭义视角：实时应用 20
通用流式架构的关键问题21
消息传递技术的重要性 24
第3 章 流架构：微服务的理想平台 37
为什么需要微服务 38
微服务需要哪些支撑 41
关于微服务的更多詳情42
设计流架构：以在线视频服务为例 45
新设计：支持消息传递的基础设施47
通用微架构的重要性 49
为什么使用分布式文件和NoSQL 数据库52
视频服务的噺设计 52
小结：综合平台视角 54
主题和分区的数目有限 74
手动均衡分区负载 75
没有固有的序列化机制 76
MapR 流系统的历史和情境82
第6 章 基于流数据的欺诈检測 93
快速响应决策：“这是欺诈吗”95
欺诈检测器的向上扩展 99
第7 章 地理分布式数据流 103
控制谁能访问流数据109
基于流的地理分布式复制的优势 110
流式架构的优势 115
附录A 附加资源121

文件名:《大型分布式网站架构设計与实践》电子书.zip , 文件大小:22.8M , 分享者:徐*—— , 分享时间: , 浏览次数: 1 次

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