所有连续的事件流都可以称为数据流。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为例，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。
目录
- 第1 章 为什么使用流1
- 飞机、火车和汽车：车联网和物联网 3
- 流数据：这才是现实世界 6
- 什么时候需要流 8
- 不止是实时：流架构的更多优势11
- 流架构的最佳实践13
- 医疗数据流案例 14
- 流数据：架构设计的核心17
- 第2 章 流式架构 19
- 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
- 实时分析工具 28
- Apache Storm 30
- Apache Spark Streaming 31
- Apache Flink 32
- Apache Apex 33
- 流分析功能比较33
- 小结 36
- 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
- 关于微服务的更多详情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
- 命名问题50
- 为什么使用分布式文件和NoSQL 数据库52
- 视频服务的新设计 52
- 小结：综合平台视角 54
- 第4 章 使用Kafka 进行流传输 57
- Kafka 的动机 57
- Kafka 的创新 58
- Kafka 的基本概念60
- 排序61
- 持久化 62
- Kafka API 62
- KafkaProducer API63
- KafkaConsumer API 66
- 遗留API70
- Kafka 实用程序 71
- 负载均衡 71
- 镜像 72
- Kafka 的陷阱 73
- 产品环境下的Kafka 73
- 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
- 镜像的不足77
- 小结 78
- 第5 章 MapR Streams79
- MapR Streams 的创新79
- MapR 流系统的历史和情境82
- MapR Streams 的工作原理 84
- 配置MapR Streams 86
- 地理分布式复制 89
- MapR Streams 的陷阱 91
- 第6 章 基于流数据的欺诈检测 93
- 刷卡速度 94
- 快速响应决策：“这是欺诈吗”95
- 多用途流数据98
- 欺诈检测器的向上扩展 99
- 小结 101
- 第7 章 地理分布式数据流 103
- 利益相关者 104
- 设计目标 106
- 设计选择 106
- 我们的设计 108
- 数据 108
- 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
- 第8 章 总结113
- 流式架构的优势 115
- 过渡到流架构116
- 小结 119
- 附录A 附加资源121
- 作者简介125
