《Apache Spark流處理》是2020年5月1日東南大學出版社出版的圖書，作者是Gerard、Maas、弗朗索瓦·加里洛。
基本介紹
- 中文名：Apache Spark流處理
- 作者：Gerard、Maas、弗朗索瓦·加里洛
- 出版社：東南大學出版社
- ISBN：9787564188238
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
在構建分析工具以快速獲得洞察力之前，你首先需要知道如何處理實時數據。熟悉Apache Spark的開發人員通過這本實用指南，可以學習如何將該記憶體框架用於流數據處理。你會發現Spark（如何讓你用與編寫批處理作業）幾乎相同的方式編寫流作業。
兩位作者Gerard Maas和Farancois Garillot將帶你探索Apache Spark的理論基礎知識。本書通過兩個部分對比了Spark（現在支持的兩種流API的差異）：原始Spark Streaming庫和新的結構化流API。
學習基本的流處理概念並研究不同的流體系結構
通過實例探討結構化流處理；詳細介紹流處理的不同方面。
利用Spark流創建和操作流作業和應用程式；將Spark流與其他Spark API集成。
學習高級Spark流處理技術，包括近似算法和機器學習算法。
將Apache Spark與其他流處理項目進行比較，包括Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka Strearns。
圖書目錄
Foreword
Preface
Part Ⅰ． Fundamentals of Stream Processing with Apache Spark
1． Introducing Stream Processing
What Is Stream Processing?
Batch Versus Stream Processing
The Notion of Time in Stream Processing
The Factor of Uncertainty
Some Examples of Stream Processing
Scaling Up Data Processing
MapReduce
The Lesson Learned： Scalability and Fault Tolerance
Distributed Stream Processing
Stateful Stream Processing in a Distributed System
Introducing Apache Spark
The First Wave： Functional APIs
The Second Wave： SQL
A Unified Engine
Spark Components
Spark Streaming
Structured Streaming
Where Next?
2． Stream-Processing Model
Sources and Sinks
Immutable Streams Defined from One Another
Transformations and Aggregations
Window Aggregations
Tumbling Windows
Sliding Windows
Stateless and Stateful Processing
Stateful Streams
An Example： Local Stateful Computation in Scala
A Stateless Definition of the Fibonacci Sequence as a Stream
Transformation
Stateless or Stateful Streaming
The Effect of Time
Computing on Timestamped Events
Timestamps as the Provider of the Notion of Time
Event Time Versus Processing Time
Computing with a Watermark
Summary
3． Streaming Architectures
Components of a Data Platform
Architectural Models
The Use of a Batch-Processing Component in a Streaming Application
Referential Streaming Architectures
The Lambda Architecture
The Kappa Architecture
Streaming Versus Batch Algorithms
Streaming Algorithms Are Sometimes Completely Different in Nature
……
