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流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格
流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格
Hubert Dulay, Stephen Mooney 著
張敬會, 秦正一, 陽沁珂 譯
出版時間：2025年07月
頁數(shù)：231
“這是一本全面的指南，巧妙地探討了流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構的變革潛力。書中提供了實用的見解和可操作且循序漸進的指導，對于尋求實時數(shù)據(jù)管理和處理的數(shù)據(jù)革新的專業(yè)人員，本書為必讀之作。”
——Yingjun Wu
RisingWave實驗室創(chuàng)始人兼CEO
“這是一個了解當前數(shù)據(jù)架構模式的絕佳資源。”
——Benjamin Djidi
Popsink公司CEO
數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫隨著數(shù)據(jù)量的增長和數(shù)據(jù)流動的加快，變得越來越脆弱、成本高昂且難以維護。數(shù)據(jù)網(wǎng)格可以幫助你的組織去中心化數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)所有權歸還給生產(chǎn)數(shù)據(jù)的工程師。本書提供了一個關于流式和實時數(shù)據(jù)服務的數(shù)據(jù)網(wǎng)格模式的簡潔而全面的概述。
本書作者探討了流式和批處理數(shù)據(jù)網(wǎng)格之間的巨大差異。數(shù)據(jù)工程師、架構師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品所有者，以及DevOps和MLOps角色的人員將學習實施流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格的步驟，從定義數(shù)據(jù)域到構建良好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。在本書的學習過程中，你將創(chuàng)建一個完整的自助式數(shù)據(jù)平臺，并設計出一個數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，使你的數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠無縫運行。
通過這本書，你將學習以下知識：
● 使用Kafka設計一個流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格。
● 學習如何識別數(shù)據(jù)領域。
● 使用自助式工具構建你的第一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
● 將數(shù)據(jù)治理應用于你創(chuàng)建的數(shù)據(jù)產(chǎn)品中。
● 了解同步和異步數(shù)據(jù)服務之間的差異。
● 實現(xiàn)支持去中心化數(shù)據(jù)的自助服務。
  1. 前言
  2. 第1章 數(shù)據(jù)網(wǎng)格簡介
  3. 1.1 數(shù)據(jù)劃分
  4. 1.2 數(shù)據(jù)網(wǎng)格的支柱
  5. 1.2.1 數(shù)據(jù)所有權
  6. 1.2.2 數(shù)據(jù)即產(chǎn)品
  7. 1.2.3 聯(lián)合計算數(shù)據(jù)治理
  8. 1.2.4 自助服務數(shù)據(jù)平臺
  9. 1.2.5 數(shù)據(jù)網(wǎng)格圖解
  10. 1.3 其他類似的架構模式
  11. 1.3.1 數(shù)據(jù)編織
  12. 1.3.2 數(shù)據(jù)網(wǎng)關和數(shù)據(jù)服務
  13. 1.3.3 數(shù)據(jù)民主化
  14. 1.3.4 數(shù)據(jù)虛擬化
  15. 1.4 聚焦實現(xiàn)
  16. 1.4.1 Apache Kafka
  17. 1.4.2 AsyncAPI
  18. 第2章 流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格介紹
  19. 2.1 流處理的優(yōu)勢
  20. 2.1.1 流式處理支持實時用例
  21. 2.1.2 流處理帶來的數(shù)據(jù)優(yōu)化優(yōu)勢
  22. 2.1.3 反向ETL
  23. 2.2 Kappa架構
  24. 2.2.1 Lambda架構簡介
  25. 2.2.2 Kappa架構簡介
  26. 2.3 總結
  27. 第3章 領域所有權
  28. 3.1 識別領域
  29. 3.1.1 可識別領域
  30. 3.1.2 地理區(qū)域
  31. 3.1.3 混合架構
  32. 3.1.4 多云環(huán)境
  33. 3.2 避免模糊領域邊界
  34. 3.3 領域驅動設計
  35. 3.3.1 領域模型
  36. 3.3.2 領域邏輯
  37. 3.3.3 限界上下文
  38. 3.3.4 通用語言
  39. 3.4 數(shù)據(jù)網(wǎng)格領域角色
  40. 3.4.1 數(shù)據(jù)產(chǎn)品工程師
  41. 3.4.2 數(shù)據(jù)產(chǎn)品負責人或數(shù)據(jù)管理者
  42. 3.5 值得考慮的流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格工具和平臺
  43. 3.6 領域內(nèi)成本分攤
  44. 3.7 總結
  45. 第4章 流式數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  46. 4.1 明確數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求
  47. 4.2 識別數(shù)據(jù)產(chǎn)品衍生品
  48. 4.3 用Kafka Connect攝取數(shù)據(jù)產(chǎn)品衍生品
  49. 4.3.1 可消費性
  50. 4.3.2 同步數(shù)據(jù)源
  51. 4.3.3 異步數(shù)據(jù)源與變更數(shù)據(jù)捕獲
  52. 4.3.4 Debezium連接器
  53. 4.4 將數(shù)據(jù)衍生品轉化為數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  54. 4.4.1 數(shù)據(jù)標準化
  55. 4.4.2 保護敏感信息
  56. 4.4.3 SQL
  57. 4.4.4 提取、轉換和加載
  58. 4.5 使用AsyncAPI發(fā)布數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  59. 4.5.1 注冊流式數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  60. 4.5.2 構建異步API YAML文檔
  61. 4.5.3 分配數(shù)據(jù)標簽
  62. 4.5.4 版本控制
  63. 4.5.5 監(jiān)控
  64. 4.6 總結
  65. 第5章 聯(lián)邦式計算數(shù)據(jù)治理
  66. 5.1 在流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格中的數(shù)據(jù)治理
  67. 5.1.1 數(shù)據(jù)血緣圖
  68. 5.1.2 使用流數(shù)據(jù)目錄來組織數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  69. 5.2 元數(shù)據(jù)（Metadata）
  70. 5.2.1 模式（schemas）
  71. 5.2.2 數(shù)據(jù)血緣（Lineage）
  72. 5.2.3 安全性
  73. 5.2.4 可擴展性
  74. 5.3 從AsyncAPI生成數(shù)據(jù)產(chǎn)品頁面
  75. 5.3.1 Apicurio注冊表
  76. 5.3.2 訪問工作流
  77. 5.4 集中式與去中心化
  78. 5.4.1 集中式工程師
  79. 5.4.2 去中心化工程師
  80. 5.5 總結
  81. 第6章 自助式數(shù)據(jù)基礎設施
  82. 6.1 流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格CLI
  83. 6.2 與資源相關的命令
  84. 6.2.1 與集群相關的命令
  85. 6.2.2 與主題相關的命令
  86. 6.2.3 domain命令
  87. 6.2.4 connect命令
  88. 6.2.5 streaming命令
  89. 6.2.6 發(fā)布流數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  90. 6.3 與數(shù)據(jù)治理相關的服務
  91. 6.3.1 安全服務
  92. 6.3.2 標準服務
  93. 6.3.3 血緣服務
  94. 6.4 SaaS服務和API
  95. 6.5 總結
  96. 第7章 構建流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格
  97. 7.1 基礎設施
  98. 7.2 兩種架構解決方案
  99. 7.2.1 專用基礎設施
  100. 7.2.2 多租戶基礎設施
  101. 7.3 流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格中心架構
  102. 7.3.1 領域代理（又稱邊車）
  103. 7.3.2 數(shù)據(jù)平面
  104. 7.3.3 控制平面
  105. 7.4 總結
  106. 第8章 構建一個去中心化的數(shù)據(jù)團隊
  107. 8.1 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫結構
  108. 8.2 介紹去中心化團隊結構
  109. 8.2.1 賦權人員
  110. 8.2.2 工作流程
  111. 8.2.3 促進協(xié)作
  112. 8.2.4 數(shù)據(jù)驅動自動化
  113. 8.3 數(shù)據(jù)領域的新角色
  114. 8.3.1 數(shù)據(jù)平面中的新角色
  115. 8.3.2 數(shù)據(jù)科學和商業(yè)智能中的新角色
  116. 第9章 特征存儲
  117. 9.1 將數(shù)據(jù)工程與數(shù)據(jù)科學分離
  118. 9.2 在線和離線數(shù)據(jù)存儲
  119. 9.3 Apache Feast簡介
  120. 9.4 總結
  121. 第10章 流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格的實踐
  122. 10.1 流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格示例
  123. 10.2 部署本地流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格
  124. 10.2.1 安裝連接器
  125. 10.2.2 部署clickstream數(shù)據(jù)連接器并自動創(chuàng)建表
  126. 10.2.3 部署Debezium Postgres CDC連接器
  127. 10.2.4 流數(shù)據(jù)的豐富化
  128. 10.2.5 發(fā)布數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  129. 10.3 消費流式數(shù)據(jù)產(chǎn)品
  130. 10.4 全托管的SaaS服務
  131. 10.5 總結和注意事項
書名：流式數(shù)據(jù)網(wǎng)格
譯者：張敬會, 秦正一, 陽沁珂 譯
國內(nèi)出版社：中國電力出版社
出版時間：2025年07月
頁數(shù)：231
書號：978-7-5198-9974-5
原版書書名：Streaming Data Mesh
原版書出版商：O'Reilly Media
Hubert Dulay
 
Hubert Dulay是StarTree公司的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)工程師。他為許多金融機構、醫(yī)療組織和電信公司提供過咨詢服務。
 
 
Stephen Mooney
 
Stephen Mooney是一名獨立的數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師。他曾在醫(yī)療保健、零售和公共部門的大公司工作過。
 
 
本書的封面動物是一只河鱸（學名：Sander vitreus），這是一種原產(chǎn)于加拿大和美國北部的淡水魚。
河鱸因其獨特的眼睛而得名。由于眼睛中含有一種名為視網(wǎng)膜反光層的反射色素，使其呈現(xiàn)不透明狀。這一特征讓河鱸能在光線不足或水流湍急的環(huán)境中清晰視物。因此，它們常在夜間或波濤洶涌的水中覓食，利用視力優(yōu)勢捕捉獵物。河鱸的主要食物包括其他魚類，如黃鱸、小龍蝦和鰷魚，有趣的是，它們的嘴唇上還分布著味蕾。
河鱸的外觀主要呈橄欖色和金色，腹部為白色。它們最大可長至31英寸，重達20磅。一般壽命為10~20年，不過有記錄顯示最長可達29年。由于河鱸是釣魚愛好者的熱門目標，捕撈活動在一定程度上影響了它們的平均壽命。為了維持種群平衡，相關部門對河鱸捕撈進行了管制，同時設立孵化場來補充湖泊和河流中的魚類數(shù)量。
孵化場還在解決另一個問題：雜交。在自然環(huán)境中，河鱸有時會與梭鱸雜交，產(chǎn)生所謂的“梭河鱸”。而孵化場則確保了純種河鱸的繁衍。雌性河鱸的產(chǎn)卵量驚人，通常可達50萬粒。這些魚卵被產(chǎn)在巖石上或巖石之間，經(jīng)過大約兩周的孵化期即可孵化，值得一提的是，魚的父母并不會照看這些魚卵。
購買選項
定價：78.00元
書號：978-7-5198-9974-5
出版社：中國電力出版社