1.本书从宏观层面介绍流计算，并介绍处理实时数据流的内容、地点、时间和方式。 2.本书一作泰勒 阿基道是谷歌公司的高级软件工程师、数据处理语言和系统部门的技术负责人，拥有丰富的经验，负责谷歌的Apache Beam、Cloud Dataflow、Flume、MapReduce和MillWheel等内部数据处理工具。他还是Apache Beam PMC的创始成员。 3.本书译者为阿里技术团队，由专门的流式系统技术的推广团队，可以借势推广。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781491983874 Author 作者 Akidau Tyler Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 349页 Publisher 出版社 O’Reilly Media Publication Date 出版日期 2018-08-28 Product Dimensions 商品尺寸 9.10 x 7.00 x 0.70 Shipping Weight 商品重量 1.20 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Streaming data is a big deal in big data these days. As more and more businesses seek to tame the massive unbounded data sets that pervade our world, streaming systems have finally reached a level of maturity sufficient for mainstream adoption. With this practical guide, data engineers, data scientists, and developers will learn how to work with streaming data in a conceptual and platform-agnostic way.Expanded from Tyler Akidau’s popular blog posts "Streaming 101" and "Streaming 102", this book takes you from an introductory level to a nuanced understanding o
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如今，流式数据是大数据中的一个大问题。 随着越来越多的企业试图掌控遍布全球的无限海量数据集，流式系统终于到了足以被主流接纳的成熟度。通过这本实用指南，数据工程师、数据科学家和开发人员将学习到如何以概念化和无关于平台的方式处理流式数据。基于对Tyler Akidau的热门博文《Streaming 101》和《Streaming 102》的拓展，本书将带你从入门到细致入微地理解实时数据流处理的what、where、when和how。你还将与合著者Slava Chernyak和Reuven Lax一起深入了解水印和exactly-once处理。 你将学习到：如何比较流式和批量数据处理模式健全的乱序数据处理背后的核心原理和概念水印如何在无限数据集中跟踪进度和完整性exactly-once数据处理技术如何确保正确性流和表的概念如何构成批量和流式数据处理的基础用现实世界的例子演示强大的持久状态机制背后的实用动机时变关系（ti
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