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| 編輯推薦： |
1.本书从宏观层面介绍流计算，并介绍处理实时数据流的内容、地点、时间和方式。
2.本书一作泰勒·阿基道是谷歌公司的高级软件工程师、数据处理语言和系统部门的技术负责人，拥有丰富的经验，负责谷歌的Apache Beam、Cloud Dataflow、Flume、MapReduce和MillWheel等内部数据处理工具。他还是Apache Beam PMC的创始成员。
3.本书译者为阿里技术团队，由专门的流式系统技术的推广团队，可以借势推广。
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| 內容簡介： |
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这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重点是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念进行深入探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深入讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和开发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
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| 關於作者： |
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泰勒·阿基道（Tyler Akidau）是谷歌的高级软件工程师、数据处理语言与系统团队的技术负责人，也是Apache Beam PMC的创始成员。 斯拉瓦·切尔尼亚克（Slava Chernyak）是谷歌西雅图办公室的高级软件工程师。他花了6年多的时间研究在谷歌内部使用的大规模流数据处理系统。 鲁文·拉克斯（Reuven Lax）是谷歌西雅图办公室的高级软件工程师，过去十多年他一直在帮助制定谷歌的数据处理和分析的战略。他也是Apache Beam PMC的成员。
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| 目錄：
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第 一部分 Beam模型
第 1章 流式处理入门 2
1.1 术语：什么是流 3
1.2 数据处理模式 9
1.3 小结 17
第 2章 数据处理的来龙去脉 19
2.1 路线图 20
2.2 批基础：定义及位置 21
2.3 开始流处理：时机及方法 27
2.4 小结 44
第3章 水位 47
3.1 定义 47
3.2 源端水位的创建 49
3.3 水位传播 53
3.4 百分比水位 65
3.5 处理时间水位 67
3.6 案例分析 69
3.7 小结 75
第4章 高级开窗 76
4.1 时机/位置：处理时间开窗 76
4.2 位置：会话 82
4.3 位置：自定义开窗 85
4.4 小结 95
第5章 精确一次及副作用 97
5.1 为什么精确一次这么重要 97
5.2 准确性与完整性 98
5.3 确保在混洗中精确一次 101
5.4 解决确定性 102
5.5 性能 102
5.6 源端的精确一次 105
5.7 汇端的精确一次 106
5.8 用例 107
5.9 其他系统 110
5.10 小结 112
第二部分 流和表
第6章 流和表 114
6.1 流和表的基础：“流表相对论”的特殊理论 115
6.2 批处理与流和表 116
6.3 流和表世界的定义、位置、时机和方法 121
6.4 “流表相对论”的一般理论 137
6.5 小结 139
第7章 持久化状态的实践 141
7.1 动机 141
7.2 隐式状态 144
7.3 广义状态 149
7.4 小结 162
第8章 流式SQL 163
8.1 什么是流式SQL 163
8.2 回顾：流和表的设计偏好 174
8.3 展望：迈向健壮的流式SQL 184
8.4 小结 204
第9章 流式连接 207
9.1 所有连接都是流式连接 207
9.2 非开窗连接 208
9.3 开窗连接 219
9.4 小结 234
第 10章 大规模数据处理的演化 236
10.1 MapReduce 237
10.2 Hadoop 241
10.3 Flume 242
10.4 Storm 247
10.5 Spark 250
10.6 MillWheel 252
10.7 Kafka 256
10.8 Cloud DataFlow 259
10.9 Flink 261
10.10 Beam 265
10.11 小结 268
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