《事件流实战》 - 台灣·大書城 - [美] 亚历山大·德安[Alexander，Dean]瓦伦丁 - 清华大学出版社

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『簡體書』事件流实战

書城自編碼： 3548851
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： [美] 亚历山大·德安[Alexander，Dean]瓦伦丁
國際書號(ISBN)： 9787302559412
出版社：清华大学出版社
出版日期： 2020-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：NT$ 588

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編輯推薦：

事件对于开发者而言是个熟悉的词，各种开发框架、编程语言中都或多或少有事件的概念，但很少有书籍谈及如何运用事件对系统建模。流的概念亦是如此，计算机世界中充斥着各种流：输入输出流、网络流，还有*近几年出现的流计算。而《事件流实战》把事件与流的概念结合在一起，展示了一种崭新的架构；通过流这种数据架构在系统之间传递事件，不仅解除了系统间的耦合，也为系统带来了更好的扩展性，同时数据分析师可以自由地开展各种分析。

內容簡介：

Linkedln、Netflix等知名应用都通过实时响应用户和系统事件，来提高灵活度和响应速度。在大规模系统中，需要能高效地监控、管理和处理大量的事件流。 Kafka工具以及诸如统一日志处理的创新模式可帮助我们为基于事件的系统创建连贯的数据处理架构。《事件流实战》讲解如何使用统一日志模式，来聚合、存储和处理事件流。在这本实用指南中，你将看到Lambda架构、流聚合和事件重放处理等重要的系统设计，还将看到扩展、弹性和高级流模式!读完本书，你将能设计出易于构建、部署和维护的由数据驱动的大型应用。主要内容校验与监控事件流事件分析事件建模 Apache Kafka与Amazon Kinesis的使用示例

關於作者：

Alexander Dean作为共同创始人与技术负责人研发了Snowplow Analytics，这是一款开源的事件处理与分析平台。
Valentin Crettaz作为一名独立IT咨询顾问在过去25年中参与过许多富有挑战性的全球项目。她的专业能力涵盖了从软件工程与架构到数据科学与商业智能。她的日常工作是在IT解决方案中使用当前最先进的Web、数据以及流技术，促使IT与业务部门的合作更融洽。金中浩，曾在花旗银行、中国平安、360金融担任软件工程师与系统架构师，现为ThoughtWorks高级咨询顾问。在15年的职业生涯中一直从事金融行业的软件开发与系统架构工作，擅长函数式编程与数据分析，坚信技术能让生活变得更美好。

第I部分事件流与统一日志
第1章事件流 3
1.1 术语定义 4
1.1.1 事件 4
1.1.2 持续事件流 5
1.2 探寻我们熟悉的事件流 6
1.2.1 应用级日志 6
1.2.2 站点分析 8
1.2.3 发布订阅消息 9
1.3 统一持续事件流 11
1.3.1 古典时代 12
1.3.2 混合时代 14
1.3.3 统一时代 15
1.4 统一日志的应用场景 17
1.4.1 用户反馈环路 17
1.4.2 整体系统监控 18
1.4.3 应用系统版本在线升级 19
1.5 本章小结 20

第2章统一日志 21
2.1 深入统一日志 22
2.1.1 统一 22
2.1.2 只可追加 23
2.1.3 分布式 23
2.1.4 有序性 24
2.2 引入我们的应用 25
2.2.1 识别关键事件 26
2.2.2 电子商务中的统一日志 27
2.2.3 首个事件建模 28
2.3 配置统一日志 30
2.3.1 下载并安装Apache Kafka 30
2.3.2 创建流 31
2.3.3 发送和接收事件 31
2.4 本章小结 33

第3章使用Apache Kafka进行事件流处理 35
3.1 事件流处理入门 36
3.1.1 为什么要处理事件流？ 36
3.1.2 单事件处理 38
3.1.3 多事件处理 38
3.2 设计第一个流处理程序 39
3.2.1 将Kafka作为黏合剂 39
3.2.2 明确需求 40
3.3 编写一个简单的Kafka worker 42
3.3.1 配置开发环境 42
3.3.2 应用配置 43
3.3.3 从Kafka读取事件 45
3.3.4 向Kafka写入事件 46
3.3.5 整合读取与写入 47
3.3.6 测试 48
3.4 编写单事件处理器 49
3.4.1 编写事件处理器 50
3.4.2 更新main方法 52
3.4.3 再次测试 53
3.5 本章小结 54

第4章使用Amazon Kinesis 处理流事件 55
4.1 向Kinesis写入事件 56
4.1.1 系统监控与统一日志 56
4.1.2 与Kafka的术语差异 58
4.1.3 配置事件流 58
4.1.4 事件建模 60
4.1.5 编写代理程序 60
4.2 从Kinesis读取事件 65
4.2.1 Kinesis的框架与SDK 66
4.2.2 使用AWS CLI读取事件 67
4.2.3 使用boto监控Kinesis stream 72
4.3 本章小结 79

第5章有状态的流式处理 81
5.1 侦测购物者弃置购物车事件 82
5.1.1 管理者的需求 82
5.1.2 算法定义 82
5.1.3 派生事件流 83
5.2 新事件的模型 84
5.2.1 购物者将商品放入购物车 84
5.2.2 购物者支付订单 85
5.2.3 购物者弃置购物车 85
5.3 有状态的流式处理 86
5.3.1 状态管理 86
5.3.2 流窗口 88
5.3.3 流式处理框架的功能 88
5.3.4 流式处理框架 89
5.3.5 为尼罗选择一个流式处理框架 92
5.4 侦测被弃置的购物车 92
5.4.1 设计Samza job 92
5.4.2 项目准备 94
5.4.3 配置Samza job 94
5.4.4 使用Java开发job task 96
5.5 运行Samza job 101
5.5.1 YARN 101
5.5.2 提交job 102
5.5.3 测试job 102
5.5.4 改进job 104
5.6 本章小结 104

第II部分针对流的数据工程
第6章模式 107
6.1 模式介绍 108
6.1.1 Plum公司 108
6.1.2 将事件模式作为契约 109
6.1.3 模式技术的功能 111
6.1.4 不同的模式技术 112
6.1.5 为Plum公司选择一种模式技术 114
6.2 Avro中的事件模型 114
6.2.1 准备开发环境 115
6.2.2 编写质检事件的模式 116
6.2.3 Avro与Java的互相转换 117
6.2.4 测试 120
6.3 事件与模式的关联 121
6.3.1 初步的探索 121
6.3.2 Plum公司的自描述事件 124
6.3.3 Plum公司的模式注册 125
6.4 本章小结 127

第7章事件归档 129
7.1 归档者宣言 130
7.1.1 弹性 131
7.1.2 重复处理 132
7.1.3 精准 133
7.2 归档的设计 135
7.2.1 什么应被归档 135
7.2.2 何处进行归档 136
7.2.3 如何进行归档 136
7.3 使用Secor归档Kafka的事件 137
7.3.1 配置 Kafka 138
7.3.2 创建事件归档 140
7.3.3 配置Secor 141
7.4 批处理事件 143
7.4.1 批处理入门 143
7.4.2 设计批处理任务 145
7.4.3 使用Apache Spark编写任务 146
7.4.4 使用 Elastic MapReduce运行任务 151
7.5 本章小结 156

第8章轨道式流处理 157
8.1 异常流程 158
8.1.1 UNIX编程中的异常处理 158
8.1.2 Java中的异常处理 160
8.1.3 异常与日志 163
8.2 异常与统一日志 164
8.2.1 针对异常的设计 164
8.2.2 建立异常事件模型 166
8.2.3 组合多个正常处理流程 168
8.3 使用Scalaz组合异常 168
8.3.1 异常的处理计划 169
8.3.2 配置Scala项目 170
8.3.3 从Java到Scala 171
8.3.4 使用Scalaz更好地处理异常 174
8.3.5 组合异常 175
8.4 实现轨道式编程 179
8.4.1 轨道式处理 180
8.4.2 构建轨道 182
8.5 本章小结 189

第9章命令 191
9.1 命令与统一日志 192
9.1.1 事件与命令 192
9.1.2 隐式命令与显式命令 193
9.1.3 在统一日志中使用命令 194
9.2 决策 195
9.2.1 Plum公司中的命令 195
9.2.2 对命令进行建模 197
9.2.3 编写警报的模式 198
9.2.4 定义警报的模式 200
9.3 消费命令 201
9.3.1 合适的工具 201
9.3.2 读取命令 202
9.3.3 转换命令 203
9.3.4 连接各个程序 205
9.3.5 测试 206
9.4 执行命令 207
9.4.1 使用MailGun 207
9.4.2 完成executor 208
9.4.3 最后的测试 211
9.5 扩展命令 212
9.5.1 单条流还是多条？ 212
9.5.2 处理命令执行的异常 213
9.5.3 命令层级 214
9.6 本章小结 215

第III部分事件分析
第10章读取时分析 219
10.1 读取时分析与写入时分析 220
10.1.1 读取时分析 220
10.1.2 写入时分析 221
10.1.3 选择一种解决方案 222
10.2 OOPS的事件流 223
10.2.1 货车事件与实体 223
10.2.2 货车司机事件与实体 224
10.2.3 OOPS的事件模型 224
10.2.4 OOPS的事件归档 226
10.3 使用Amazon Redshift 227
10.3.1 Redshift介绍 227
10.3.2 配置Redshift 229
10.3.3 设计事件数据仓库 232
10.3.4 创建事件宽表 235
10.4 ETL和ELT 237
10.4.1 加载事件 237
10.4.2 维度扩展 240
10.4.3 数据易变性 244
10.5 分析 244
10.5.1 分析1：谁更换机油的次数最多？ 245
10.5.2 分析2：谁是最不可靠的客户？ 245
10.6 本章小结 247

第11章写入时分析 249
11.1 回到OOPS 250
11.1.1 配置Kinesis 250
11.1.2 需求收集 251
11.1.3 写入时分析算法 252
11.2 构建Lambda函数 256
11.2.1 配置DynamoDB 256
11.2.2 AWS Lambda 257
11.2.3 配置Lambda与事件建模 258
11.2.4 重温写入时分析算法 261
11.2.5 条件写入DynamoDB 265
11.2.6 最后的Lambda代码 268
11.3 运行Lambda函数 269
11.3.1 部署Lambda函数 270
11.3.2 测试Lambda函数 272
11.4 本章小结 274

附录 AWS入门 277
A.1 设置AWS账户 277
A.2 创建用户 278
A.3 设置AWS CLI 283

內容試閱：

一条由现实世界或数字事件所组成的、不间断的流，正在不经意间影响着公司的运营。你可能认为你每天的工作无非是与各种人与事打交道，或者是使用各种不同的软、硬件完成各项事务。
然而计算机却无法如此思考问题。计算机将公司看成一条持续的流，会不停地产生或响应各种事件。我们相信用这种持续事件流的方式重塑你的业务会带来巨大收益。这是一个年轻但至关重要的领域，却鲜有人讨论。
《事件流实战》是一本全程关注事件的书籍，主要讨论如何定义事件，如何向Apache Kafka、Amazon Kinesis这类统一日志系统发送事件，以及如何编写一个处理流数据的应用程序。《事件流实战》涵盖了以下技术的基础知识：Kafka、Kinesis、Samza和Spark Streaming等流式处理框架，以及与事件处理契合的数据库如Redshift。
《事件流实战》会给你充分的信心，无论在何处发现事件流，你都能识别出模型并处理它们。当你阅读完《事件流实战》后，一定会发现身边到处都是事件流！更重要的是，希望《事件流实战》能像一块跳板，让作为软件工程师的我们，就如何处理事件展开更广泛的讨论。
在充斥着数据的环境中编写一个真实可用的应用程序犹如在火焰中参加彩蛋射击游戏。每一步都需要你组合事件流、批量归档，用户与系统都需要实时地响应。统一日志处理是一种用来应对批量与准实时流数据处理、事件日志与聚合、统一事件流数据处理的综合架构。通过从多个数据源高效地创建一个单独的统一事件日志，统一日志处理能让大规模的数据驱动应用变得更易于设计、部署与维护。
《事件流实战》读者对象
《事件流实战》适合有Java使用经验的程序员。Scala与Python的使用经验可以帮助你更好地理解书中的一些概念，但并不是必需的。
《事件流实战》路线图
《事件流实战》分为三个部分，还包含一个附录。
第Ⅰ部分定义了什么是事件流与统一日志，提供了一个宽泛的视角。
? 第1章通过展现事件、持续事件流的定义与配套示例，为后续内容提供了坚实基础。简单介绍了如何使用统一日志实现统一事件流。
? 第2章深入探讨统一日志的各个关键属性，并引导你配置Kafka，使用Kafka发送、读取事件。
? 第3章介绍事件流处理，以及如何编写处理单个事件的程序，对事件进行校验与扩展。
? 第4章聚焦在如何使用Amazon Kinesis，一款完全托管的统一日志服务，用来处理事件流。
? 第5章关注有状态的流式处理。使用流行的流式处理框架在有状态的流中处理多个事件。
第Ⅱ部分深入研究被发送到统一日志的事件的特质。
? 第6章介绍事件模式与相关的模式技术，关注如何使用Apache Avro实现自描述事件。
? 第7章涵盖事件归档的各个方面，深入阐述事件归档的重要性以及归档过程中的最佳实践。
? 第8章介绍UNIX的程序异常、Java异常与异常日志是如何处理的，以及如何设计单个流处理程序与跨越多个流处理程序的异常处理机制。
? 第9章介绍命令在统一日志中扮演的角色，以及如何使用Apache Avro定义模式与处理命令。
第Ⅲ部分首先介绍如何使用统一日志进行分析，接着引入两种主要的基于统一日志的分析方法，之后使用不同的数据库与流处理技术对事件流展开分析。
? 第10章介绍如何使用Amazon Redshift实现读取时分析与写入时分析，以及存储、扩展事件的相关技术。Amazon Redshift是一个支持水平扩展、面向列存储的数据库。
? 第11章提供一个对事件流进行写入时分析的简单算法，你可以使用AWS Lambda函数对其进行部署与测试。
《事件流实战》代码
《事件流实战》包含大量示例代码，有些是以代码清单的形式展现，而有些是普通文本的形式。代码清单以等宽字体显示，能很容易地与正文区分开。有时代码中有些部分会用粗体标出，意味着这部分代码之前曾出现过，但发生了一些变化，例如在已有的代码中增添了新特性。
大部分情况下，已经对原始代码进行了格式化；我们增加了换行符与缩进符，最大限度地利用书页的空间。很罕见的情况下，空间不足，无法显示一行完整的代码，我们会使用连行符连接两行代码。此外如果代码清单中的注释已经在正文中有相关描述，则会从代码中移除。代码注释往往伴随着需要深入讨论的重要概念。
可扫描封底二维码下载源代码。
作者简介
Alexander Dean作为共同创始人与技术负责人研发了Snowplow Analytics，这是一款开源的事件处理与分析平台。
Valentin Crettaz作为一名独立IT咨询顾问在过去25年中参与过许多富有挑战性的全球项目。她的专业能力涵盖了从软件工程与架构到数据科学与商业智能。她的日常工作是在IT解决方案中使用当前最先进的Web、数据以及流技术，促使IT与业务部门的合作更融洽。
关于封面插画
《事件流实战》封面上的图片描述的是1667年一名鞑靼女士的着装习俗。这幅插画来自17571772年在伦敦出版，由Thomas Jefferys编绘的A Collection of the Dresses of Different Nations, Ancient and Modern共4卷。这些插画都是手工着色的铜版雕刻品，用阿拉伯胶加深了颜色。
Thomas Jefferys17191771被称为乔治三世的御用地理学家。他是一名来自英格兰的地图绘制师，是当时顶尖的地图供应商。他为当时的政府以及其他官方机构雕刻和印刷地图，制作了大量跨度广泛的商业地图和地图册，尤其是北美地区的。作为一名地图制作者，他激起了人们对各地服饰与习俗的兴趣，这些信息在系列插画中得到了出色的展示。在18世纪末期，对于远方的向往与休闲旅行仍然是新兴事物，这类向旅行者介绍异国他乡风俗服饰的画册就变得非常受欢迎。
Jefferys画册中各式各样的插画为我们生动展示了200年前各个国家的独特之处与鲜明个性。着装风格在不断变化，来自不同区域与国家的多样化风格已经逐渐消失。现在仅依靠衣着已经很难将来自不同大陆的居民区分开来。如果乐观地看待这件事，或许我们已经用文化与视觉上的多样性换取了个人生活的多样性当然是更为丰富和有趣的文化和艺术生活。
在一个很难将计算机书籍区分开的时代，Manning以两个世纪以前丰富多样的地区生活为基础，通过以Jefferys的图片作为书籍封面，来彰显计算机行业的首创精神。

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