Introduzione ad Apache Flink: Elaborazione di flussi in tempo reale e oltre

Recensioni dei lettori

Il libro funge da introduzione ad Apache Flink con un focus sui vantaggi dello streaming dei dati, ma è limitato nei contenuti pratici ed è principalmente concettuale. I lettori hanno notato la brevità e la mancanza di esempi di codice, sostenendo che potrebbe non soddisfare le aspettative di chi cerca una guida più pratica.

Il libro è ben scritto e fornisce spiegazioni chiare dei concetti di Flink e dei suoi vantaggi nell'elaborazione dei flussi. È riconosciuto come il primo libro su Flink, il che lo rende una risorsa unica per i principianti che sono alla ricerca di approfondimenti teorici.

Il libro manca di esempi pratici di codifica e di contenuti programmatici, essendo presenti solo alcuni snippet. È considerato di livello troppo alto per gli sviluppatori che cercano una guida all'implementazione di Flink, e la sua breve lunghezza (100 pagine) ha fatto sì che alcuni lettori pensassero che non giustificasse il prezzo.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Introduction to Apache Flink: Stream Processing for Real Time and Beyond

Contenuto del libro:

C'è un interesse crescente per l'analisi dei dati in streaming in sistemi su larga scala, come il traffico web, le transazioni finanziarie, i log delle macchine, i sensori industriali e molti altri. Ma l'analisi dei flussi di dati su scala è stata difficile da eseguire bene, fino ad oggi. Questo libro pratico offre un'introduzione approfondita ad Apache Flink, un processore di flussi open source altamente innovativo con una gamma sorprendente di funzionalità.

Gli autori Ellen Friedman e Kostas Tzoumas mostrano ai lettori tecnici e non tecnici come Flink sia stato progettato per superare i compromessi significativi che hanno limitato l'efficacia di altri approcci all'elaborazione dei flussi. Scoprirete inoltre come Flink sia in grado di gestire l'elaborazione dei dati sia in stream che in batch con un'unica tecnologia.

⬤ Imparerete quali sono le conseguenze di una cattiva gestione dello streaming, nei settori della vendita al dettaglio e del marketing, dell'IoT, delle telecomunicazioni, delle banche e della finanza.

⬤ Scoprite come progettare l'architettura dei dati per trarre il massimo vantaggio dall'elaborazione in streaming.

⬤ Ottenere una panoramica delle capacità e delle caratteristiche di Flink, insieme ad esempi di come le aziende utilizzano Flink, anche in produzione.

⬤ Fare un'immersione tecnica in Flink e apprendere come gestisce il tempo e il calcolo statico.

⬤ Esaminare come Flink elabora dati in streaming (non vincolati) e in batch (vincolati) senza sacrificare le prestazioni.