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01 Confluent_Kafka权威指南 第一章:初识kafka

每个企业都离不开数据,我们接收数据、分析数据、加工数据,并将数据输出。每个应用程序都在创造数据,无论是日志消息、指标、用户活动、输出消息或者其他。每个字节的数据背后都有一些潜在线索,一个重要的线索会带来下一步的商机。为了更好的得到这些信息,我们需要将数据从创建的地方获取出来加以分析。我们每天都能在亚马逊上看到这样的场景:我们点击了感兴趣的项目,一小会之后就会将建议信息推荐给我们。 我们越是能快速的做到这一点,我们的组织就会越敏捷,反应越是灵敏。我们在移动数据上花费的时间越少,我们就越能专注于核心业务。这就是为什么在数据驱动的企业中,数据管道是核心组件的原因。我们如何移动数据变得和数据本身一样重要。

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11 Confluent_Kafka权威指南 第十一章:流计算

kafka 传统上被视为一个强大的消息总线,能够处理事件流,但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力,使其成为流处理系统的完美数据源,Apache Storm,Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的,而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称,所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的,因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线,后来做为一个数据集成系统,许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据,存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说,在数据库发明之前,数据处理明显更加困难,流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始,kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费,处理和生成事件,而不以来于外部处理框架。 在本章开始,我们将解释流处理的含义,因为这个术语经常被误解,然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库,它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子,并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理,不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架,这些主题值得写成整本书,或者几本书。

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基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。

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Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。

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