Kafka原理剖析及实战演练视频教程下载的详细介绍

Kafka原理剖析及实战演练视频教程下载

课程介绍：

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 Kafka是流式处理系统如Spark streaming，Strom及Flink事实上的标准数据入口。2016年Kafka原理剖析及实战演练视频教程将分析Kafka的架构，Topic与Partition的关系，Kafka如何使用Consumer group实现group内的消息单播和group间的消息广播，Kafka如何利用Partition实现水平扩展以及Kafka如何实现高吞吐率。并结合源码分析Kafka实现数据复制，Leader election及Consumer rebalance的原理。同时介绍实用的Kafka监控工具kafka manager。并结合实例介绍Kafka如何与其它流行的开源系统（如Flume，Storm，Spark streaming）集成。通过本套教程的学习可深入理解kafka设计原理及分布式系统高可用设计原理，以及Kafak使用方法，拥有将kafka应用于实际工作中的能力。本套教程适合Kafka感兴趣的大数据工程师，需要熟悉Linux，有Java/Scala编程基础。

Kafka原理剖析及实战演练视频教程包括：视频+源码

Kafka原理剖析及实战演练视频教程目录结构介绍：

第一课. Kafka简介
1.1 为什么需要消息系统
1.2 Kafka设计目标
1.3 如何安装和使用Kafka集群

第二课. Kafka架构
2.1 Kafka整体架构
2.2 Topic & Partition
2.3 Partitioner
2.4 Sync Producer vs. Async Producer
2.5 Producer重试机制

第三课. Kafka HA
3.1 Kafka一致性重要机制之ISR
3.2 Kafka数据复制机制
3.3 Fail over

第四课. Zookeeper与Kafka
4.1 Zookeeper典型用法
4.2 Zookeeper使用注意事项
4.3 Kafka如何使用Zookeeper

第五课. Kafka领导选举
5.1 领导选举算法
5.2 Kafka“各自为政”领导选举算法
5.3 Kafka基于Controller的领导选举

第六课. Consumer
6.1 Pull vs Push
6.2 Low level API vs. High level API
6.3 单播 vs. 多播
6.4 Consumer rebalance

第七课. Consumer offset管理
7.1 基于Zookeeper的offset管理
7.2 基于broker的offset管理

第八课. Consumer的stream接口
8.1 Blocking接口
8.2 Stream接口

第九课. Kafka高性能之道
9.1 顺序写磁盘
9.2 零拷贝
9.3 批处理
9.4 基于ISR的动态平衡一致性算法

第十课. kafka监控工具
9.1 Zookeeper viewer
9.2 Kafka manager