Stream Processing with Apache Flink: Fundamentos, Implementación y Operación de Aplicaciones de Streaming

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción completa a Apache Flink, haciendo hincapié en el procesamiento de flujos en tiempo real, la arquitectura y la implementación práctica. Sin embargo, adolece de una falta de ejemplos detallados, particularmente en Java, y de explicaciones ocasionalmente enrevesadas.

Proporciona una visión completa de la arquitectura de Flink y los conceptos de procesamiento de flujos.

Fácil de seguir y con una visión detallada, adecuado para usuarios principiantes e intermedios.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applications

Contenido del libro:

Iníciese en Apache Flink, el marco de trabajo de código abierto que impulsa algunas de las aplicaciones de procesamiento de flujos más grandes del mundo. Con este práctico libro, explorará los conceptos fundamentales del procesamiento de flujos paralelos y descubrirá en qué se diferencia esta tecnología del procesamiento de datos por lotes tradicional.

Fabian Hueske y Vasia Kalavri, autores de Apache Flink desde hace muchos años, le mostrarán cómo implementar aplicaciones de flujo escalables con la API DataStream de Flink y cómo ejecutar y mantener de forma continua estas aplicaciones en entornos operativos. El procesamiento de secuencias es ideal para muchos casos de uso, como ETL de baja latencia, análisis de secuencias y cuadros de mando en tiempo real, así como detección de fraudes, detección de anomalías y alertas. Puede procesar datos continuos de cualquier tipo, incluidas interacciones de usuarios, transacciones financieras y datos IoT, tan pronto como los genere.

⬤ Aprenda los conceptos y desafíos del procesamiento distribuido de flujos con estado.

⬤ Explorar la arquitectura del sistema Flink, incluyendo su modo de procesamiento en tiempo de eventos y el modelo de tolerancia a fallos.

⬤ Comprender los fundamentos y bloques de construcción de la API DataStream, incluyendo sus operadores basados en tiempo y estado.

⬤ Leer y escribir datos de sistemas externos con consistencia exactamente una vez.

⬤ Desplegar y configurar clusters Flink.

⬤ Operar aplicaciones de streaming en ejecución continua.