所有連續的事件流都可以稱為數據流。對連續數據流設計和構建流式數據架構，能夠實現實時或近實時應用，提升整個組織的效率。《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》以Apache Kafka 和MapRStreams為例，重點講解如何確定使用流數據的時機、如何為多用戶係統設計流式架構、為什麼要求消息傳遞層具備某些特定功能，以及為什麼需要微服務，並且描述瞭目前最符閤流式設計需求的消息傳遞和流分析工具，適閤架構師、大數據科學傢及IT工程師閱讀。
具體描述
讀後感
評分
評分
評分
評分
用戶評價
比較虛。這本身就是一個小冊子，然後說的東西也流於錶麵，都是從很抽象的方麵闡述。看目錄標題以為有具體案例，實際上案例裏信息量最大的就是一個很簡單的流程圖。整本書基本上可以掃著看完。
评分大數據+流式處理算是比較熱門的一個技術概念。在這其中 Kafka 扮演瞭重要角色，本書提到的 Kafka 設計初衷和設計缺陷 是最有價值的部分。 另：翻譯水平一般，有能力看看原版效果應該會更好。
评分大數據+流式處理算是比較熱門的一個技術概念。在這其中 Kafka 扮演瞭重要角色，本書提到的 Kafka 設計初衷和設計缺陷 是最有價值的部分。 另：翻譯水平一般，有能力看看原版效果應該會更好。
评分比較虛。這本身就是一個小冊子，然後說的東西也流於錶麵，都是從很抽象的方麵闡述。看目錄標題以為有具體案例，實際上案例裏信息量最大的就是一個很簡單的流程圖。整本書基本上可以掃著看完。
评分有些新的概念和設計是比較好好，但是講的不怎麼樣。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有