原文链接 译者：astron 原文作者: Jay Kreps 2014年4月27日
我写过一篇LinkedIn如何使用Apache Kafka作为集中发布订阅日志,以便在应用程序，流处理和Hadoop之间集成数据的博客文章。
原文链接 译者：14shadow43
JSR-303/JSR-349 Bean Validation
在设置支持方面，Spring Framework 4.0支持Bean Validation 1.0(JSR-303)和Bean Validation 1.1(JSR-349)，也将其改写成了Spring的Validator接口。
正如5.8 Spring验证所述，应用程序可以选择一次性全局启用Bean验证，并使其专门用于所有的验证需求。
正如5.8.3 配置DataBinder所述，应用程序也可以为每个DataBinder实例注册额外的Spring Validator实例，这可能有助于不通过使用注解而插入验证逻辑。
作为一个轻量级的容器，Spring通常被认为是EJB的替代品。我们相信对域大多数就算不是最多的应用和用例来说，Spring作为一个容器结合其丰富的在事物，ORM和JDBC访问方面的支持功能，是比通过一个EJB容器和EJBs来实现同等的功能更好的选择。
原文链接 译者：reed7
作为 Spring 的开发团队，我们鼓励在开发活动中引入测试驱动开发（TDD，Test-Driveng-Development）的行为，因此本文档接下来将涵盖 Spring 框架对集成测试的支持（以及 Spring 下单元测试的最佳实践）。
Spring 开发团队发现对控制反转（IoC）的正确运用可以使针对代码编写单元测试与集成测试变得更为容易（setter方法的存在，以及类里面恰当的构造器，使得测试代码在无需类似服务工厂等辅助工具的前提下，也能够方便地对各个类进行调用）。我们希望通过整整一章对 Spring 框架下测试相关主题的讲解，让读者也能对我们的以上发现表示赞同。
原文链接 译者：BlackMamba
我们设计Kafka用来作为统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据源。为了做到这点，我们必须思考大量的使用场景。
它必须有高吞吐去支持大数据流，例如实时日志聚合。
它必须优雅的处理数据积压，以支持定期从离线系统加载数据。
这也以为这系统必须支持低延迟的分发来处理传统消息系统的场景。
我们想支持分区的、分布式的、实时的处理数据源并创建新的数据源，这推动了我们的分区和消费模型。
原文链接 译者：ivansong
在本指南中，我们会从头开始，从从创建一个Flink项目到在一个Flink集群上运行一个流分析程序。
Wikipedia 提供了一个记录所有wiki的编辑的IRC通道。我们将会接入这个通道，计算每个用户在给定的时间窗口上编辑的字节数。用Flink能足够简单地在短时间内实现，但是给了你一个创建更复杂的分析程序的好的基础。
Spring 提供了一个 JMS 的集成框架，简化了 JMS API 的使用，就像 Spring 对 JDBC API 的集成一样。
JMS 大致可分为两块功能，即消息的生产与消费。JmsTemplate类用于消息生产和消息的同步接收。 对于类似 Java EE 的消息驱动 Bean 形式的异步接收，Spring 提供了大量用于创建消息驱动 POJOs（MDPs）的消息监听器。Spring 还提供了一种创建消息侦听器的声明式方法。
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原文链接 译者：dan
Spring Web模型视图控制器（MVC）框架是围绕一个DispatcherServlet设计的，它将请求分派给处理程序，具有可配置的处理程序映射，视图解析，区域设置，本地化和主题解析，并且支持上传文件。默认的处理是基于注解@Controller 和@RequestMapping，提供一系列灵活的处理方法。随着Spring 3.0的推出，通过@PathVariable或者其他注解，@Controller 机制开始允许你去创建 Rest风格的web站点和应用。
原文链接 译者：fangzongzhou
14. DAO支持
14.1 介绍
在Spring中数据访问对象(DAO)旨在使JDBC,Hibernate，JPA或JDO等数据访问技术有一致的处理方法，并且方法尽可能简单。
这样就可以很容易地切换上述持久化技术，并且切换过程无需担心每种技术的特有异常。
生产者API包含2个producers-kafka.producer.SyncProducer和
kafka.producer.async.AsyncProducer。示例代码如下：
1.通用配置
1.帮助目标
2.配置参数
1.匹配简单对象
2.匹配复杂对象
3.匹配集合对象
1.匹配Lists
2.匹配Maps
3.匹配Poperties
原文链接 译者：qlcode
我们认为一个数据流平台有三种能力:
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主要有4部分：