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共174章
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版权信息
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译者序
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序
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前言
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第1章 实时分析简介
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1.1 什么是事件流
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1.2 理解流数据
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1.3 什么是实时分析
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1.4 实时分析的优势
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1.4.1 新的收入来源
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1.4.2 及时洞察客户
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1.4.3 降低基础设施成本
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1.4.4 改善整体客户体验
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1.5 实时分析用例
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1.5.1 面向用户的分析
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1.5.2 个性化
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1.5.3 指标
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1.5.4 异常检测和根本原因分析
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1.5.5 可视化
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1.5.6 即时分析
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1.5.7 日志分析/文本搜索
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1.6 对实时分析应用程序进行分类
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1.6.1 面向内部与面向外部
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1.6.2 面向机器与面向人类
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1.7 本章小结
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第2章 实时分析生态系统
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2.1 定义实时分析生态系统
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2.2 经典流处理技术栈
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2.2.1 复杂事件处理
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2.2.2 大数据时代
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2.3 现代流处理技术栈
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2.3.1 事件生成器
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2.3.2 流处理数据平台
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2.3.3 流处理层
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2.3.4 服务层
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2.3.5 前端
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2.4 本章小结
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第3章 介绍AATD:比萨外卖店的实时分析
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3.1 现有架构
3.2 设置
3.2.1 MySQL
3.2.2 Apache Kafka
3.2.3 ZooKeeper
3.2.4 订单服务
3.2.5 启动组件
3.3 检查数据
3.4 实时分析的应用
3.5 本章小结
第4章 使用Kafka Streams进行查询
4.1 什么是Kafka Streams
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