安靜！開篇我想說
Kafka是由Apache軟體基金會開發的一個開源流處理平臺，由Scala和Java撰寫，Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱訊息系統，它可以處理消費者在網站中的所有動作流資料， 這種動作（網頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現代網路上的許多社會功能的一個關鍵因素， 這些資料通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決， 對于像Hadoop一樣的日志資料和離線分析系統，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案，Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的訊息處理，也是為了通過集群來提供實時的訊息，
該怎么學習kafka呢？
在學習kafka之前，最好能對kafka有一個簡單的了解，可以提出一些問題，帶著問題去學習，就會容易一些，例如：
- 什么是kakfa
- kafka的版本
- kakfa中的術語
- Kafka訊息模型
- kafka的結構
- 使用kafka創建demo
- kakfa客戶端請求是如何被處理的
- kafka中的組件coordinatorcontroller
- 位移提交與磁區管理
- 重平衡
- kakfa的引數(整理項，選讀)brokertopicproducerconsumer端，，，
《ApacheKafka實戰》是涵蓋Apache Kafka 各方面的具有實踐指導意義的工具書和參考書，作者結合典型的使用場景，對Kafka 整個技術體系進行了較為全面的講解，以便讀者能夠舉一反三， 直接應用于實踐，同時，本書還對Kafka的設計原理及其流式處理組件進行了較深入的探討，并給出了詳實的案例，
本書共分為10章:第1章全面介紹訊息引擎系統以及Kafka的基本概念與特性，快速帶領讀者走進Kafka的世界;第2章簡要回顧了Apache Kafka 的發展歷史;第3章詳細介紹了Kafka集群環境的搭建;第4、5章深人探討了Kaka 客戶端的使用方法;第6章帶領讀者一覽Kafka內部設計原理;第7~9章以實體的方式講解了Kaka集群的管理、監控與調優;第10章介紹了Kaka新引入的流式處理組件，
本書適合所有對云計算、大資料處理感興趣的技術人員閱讀，尤其適合對訊息引擎、流式處理技術及框架感興趣的技術人員參考閱讀，
目錄
由于篇幅限制小編，小編只在這里給大家展示目錄及部分內容，有需要完整檔案的程式猿（媛）可以幫忙轉發+關注，后臺私信【資料】或查看下方直接免費獲取
第1章認識Apache Kafka
隨著大資料時代的到來，資料中蘊含的價值日益得到展現，仿佛-座代人挖掘的金礦，引來無數的掘金者，但隨著資料量越來越大，如何實時準確地收集并分析資料成為擺在所有從業人員面前的難題
第2章Kafka發展歷史
想要全面掌握一個框架的使用方法，除了學習框架的基本用法與設計理念外，了解該框架產生的背景和歷史將是大有深益的，通常，它以一種全新的角度從一個側面幫助我們理解該框架所解決的實際問題，本節我們就來了解一下 Apache Kafka的“前世今生”
第3章Kafka線上環境部署
對于正式的生產環境或線上環境而言，這是遠遠不夠的，典型的生產環境至少需要部署多個節點共同組成一個分布式集群整體為我們提供服務，本章將會詳細討論生產環境中集群的安裝、配置與驗證，
第4章producer開發
不論Kafka 如何演變，萬變不離其宗的是，它一定有一些外部的生產者(producer) 應用程式給自己發送訊息，然后還有一些外部的消費者(consumer) 應用程式讀取 producer發送的訊息，
第5章consumer開發
不論Kafka如何演變，萬變不離其宗的是它定有 一些外部的生產 者(producer) 應用程式給Kaftka發送訊息，然后還有一些外部的消費者(consumer) 應用程式讀取producer發送的訊息，
第6章Kafka設計原理
本章將介紹Kafka 內部設計原理，帶領讀者深入了解Kafka內部結構，
第7章管理Kafka集群
本章重點講解Apache Kafka集群的運維管理、引數配置、工具腳本和常見問題的排查等內容，將基本涵蓋Kafka運維相關的各個方面，從實踐角度詮釋主要腳本工具的使用方法
第8章監控Kafka集群
本章將重點講解ApacheKafka集群監控指標以及如何監控Kafka集群，同時也會討論如何利用這些指標診斷問題以及目前主流的第三方圖形化監控框架的使用方法，
第9章調優Kafka集群
本章將查看如何調優Apache Katka集群，
第10章Kafka Connect與Kafka Streams
終于來到最后一章了，在前面的章節中我們系統地學習了實際使用Apache Kafka的各個方面，事實上，到目前為止，讀者應該已經能夠獨立地在生產環境中部署一套完整的Kafka集群，本章我們將關注Apache Kafka 0.10.0.0版本新引入的兩個特性Kafka Connet和Kafka Streams.
推薦序：
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