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洋書 Practical Real-time Data Processing and Analytics: Distributed Computing and Event Processing using Apache Spark, Flink, Storm, and Kafka

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Stream Processing with Apache Flink Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applications【電子書籍】[ Fabian Hueske ]

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＜p＞Get started with Apache Flink, the open source framework that powers some of the world’s largest stream processing applications. With this practical book, you’ll explore the fundamental concepts of parallel stream processing and discover how this technology differs from traditional batch data processing.＜/p＞＜p＞Longtime Apache Flink committers Fabian Hueske and Vasia Kalavri show you how to implement scalable streaming applications with Flink’s DataStream API and continuously run and maintain these applications in operational environments. Stream processing is ideal for many use cases, including low-latency ETL, streaming analytics, and real-time dashboards as well as fraud detection, anomaly detection, and alerting. You can process continuous data of any kind, including user interactions, financial transactions, and IoT data, as soon as you generate them.＜/p＞＜ul＞＜li＞Learn concepts and challenges of distributed stateful stream processing＜/li＞＜li＞Explore Flink’s...

洋書 Introduction to Apache Flink: Stream Processing for Real Time and Beyond

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洋書 Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applications

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