Padroneggiare i flussi Kafka e Ksqldb: Costruire sistemi di dati in tempo reale con l'esempio

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per il suo approccio completo a Kafka Streams e include esempi pratici, rendendolo adatto ai principianti. Tuttavia, alcuni lettori ritengono che manchi di chiarezza in alcuni concetti e che non approfondisca gli argomenti avanzati.

Ben strutturato per i principianti, informazioni complete su Kafka Streams, esempi eccellenti e codice pratico, buon mix di teoria e pratica, ottimo per capire ksqlDB.

Manca di chiarezza nella spiegazione di concetti complessi, insufficiente approfondimento degli argomenti avanzati, problemi con le licenze e le sfide tecniche di ksqlDB, e alcuni lettori hanno ritenuto che fosse più un'introduzione che una masterclass.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mastering Kafka Streams and Ksqldb: Building Real-Time Data Systems by Example

Contenuto del libro:

Lavorare con flussi di dati illimitati e in rapido movimento è stato storicamente difficile. Ma con Kafka Streams e ksqlDB, costruire applicazioni di stream processing è facile e divertente. Questa guida pratica mostra agli ingegneri dei dati come utilizzare questi strumenti per creare applicazioni di stream processing altamente scalabili per spostare, arricchire e trasformare grandi quantità di dati in tempo reale.

Mitch Seymour, ingegnere dei servizi dati presso Mailchimp, spiega importanti concetti di stream processing sullo sfondo di alcuni interessanti problemi aziendali. Imparerete a conoscere i punti di forza di Kafka Streams e di ksqlDB per aiutarvi a scegliere lo strumento migliore per ogni singolo progetto di stream processing. Gli sviluppatori non Java troveranno nel percorso ksqlDB un'introduzione particolarmente delicata all'elaborazione dei flussi.

⬤ Imparare le basi di Kafka e del modello di comunicazione pub/sub.

⬤ Costruire applicazioni di stream processing stateless e stateful utilizzando Kafka Streams e ksqlDB.

⬤ Eseguire operazioni stateful avanzate, tra cui join e aggregazioni in finestra.

⬤ Capire come funziona l'elaborazione stateful sotto il cofano.

⬤ Imparare a conoscere le funzionalità di integrazione dei dati di ksqlDB, grazie a Kafka Connect.

⬤ Lavorare con diversi tipi di collezioni in ksqlDB ed eseguire query push e pull.

⬤ Distribuire le applicazioni Kafka Streams e ksqlDB in produzione.