书籍摘要

《Streaming Data》是一本由 Andrew G. Psaltis 编写的关于实时数据流处理的权威指南，深入探讨了从数据收集到分析、存储以及最终呈现的完整流式数据处理架构。本书不仅涵盖了流式数据处理的理论基础，还提供了丰富的实践案例和代码示例，帮助读者构建高效、可扩展的实时数据系统。

核心内容概述

第一部分：全新的整体方法

• 第1章：介绍流式数据
  定义了实时系统与流式数据系统的区别，提出了流式数据架构蓝图，强调了安全性和可扩展性的重要性。
• 第2章：从客户端获取数据
  详细介绍了数据收集的交互模式，包括请求/响应、发布/订阅、单向模式等，并探讨了如何通过故障容错技术确保数据不丢失。
• 第3章：从收集层传输数据
  讨论了消息队列层的作用，包括消息持久化、消息传递语义（如“至多一次”、“至少一次”、“恰好一次”）以及如何选择合适的消息队列技术。
• 第4章：分析流式数据
  深入探讨了流式数据的分析架构，包括分布式流处理框架的关键特性，如消息传递语义、状态管理和容错机制。
• 第5章：数据分析算法
  介绍了流式数据处理中的常见算法，如滑动窗口、随机抽样、计数唯一元素等，并讨论了如何在流式数据中处理时间问题。
• 第6章：存储分析或收集的数据
  分析了在流式数据处理中存储数据的需求，包括长期存储和内存存储的选项，以及如何选择合适的存储解决方案。
• 第7章：使数据可用
  探讨了如何将分析后的数据通过不同的通信模式（如数据同步、远程方法调用、发布/订阅）和协议（如 Webhooks、HTTP 长轮询、服务器发送事件、WebSockets）推送给客户端。

第二部分：真实世界的应用

• 第9章：实时分析 Meetup RSVPs
  通过构建一个完整的流式数据管道，展示了如何将前面章节的理论应用于实际场景。以 Meetup RSVP 流数据为例，详细介绍了从数据收集、消息队列、数据分析到数据呈现的全过程，并提供了完整的代码实现。

书籍特色

• 理论与实践相结合：不仅提供了流式数据处理的理论知识，还通过实际案例和代码示例帮助读者理解和应用。
• 全面覆盖：从数据的收集、传输、分析到存储和呈现，涵盖了流式数据处理的每一个环节。
• 技术深度：深入探讨了分布式流处理框架、消息队列技术、数据分析算法等关键领域，适合有一定技术基础的读者。
• 实用性：提供了完整的代码和部署指南，帮助读者快速构建和部署自己的流式数据系统。

适用读者

本书适合开发者、架构师以及对流式数据处理感兴趣的业务决策者。无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从本书中获得宝贵的指导和参考。

《Streaming Data》是一本全面、深入且实用的流式数据处理指南，无论是理论学习还是实际应用，都能为读者提供极大的帮助。