Stream Processing

Введение в потоковую обработку данных Потоковая обработка данных — важный компонент современных приложений, управляемых данными, который обеспечивает аналитику и принятие решений в режиме реального времени. Два известных фреймворка в этой области — Apache Beam и Apache Flink. Оба предлагают мощные инструменты для обработки больших потоков данных, но существенно различаются по своим подходам, функциям и вариантам использования. В этой статье мы погрузимся в мир потоковой обработки и сравним эти два фреймворка, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий для вашего проекта....

Введение в событийную архитектуру и Apache Kafka В мире разработки программного обеспечения работа с данными и событиями в реальном времени похожа на попытку выпить из пожарного рукава — информации очень много, но при наличии подходящих инструментов она может стать невероятно полезной. Одним из самых популярных и надёжных инструментов для управления потоками событий является Apache Kafka. В этой статье мы погрузимся в мир событийной архитектуры и узнаем, как использовать Apache Kafka Streams для создания масштабируемой и эффективной системы управления событиями....

Когда речь заходит о мире обработки данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Storm и Apache Flink. Оба фреймворка проверены временем, но они подходят к задаче потоковой обработки с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим тонкости каждого из них, сравнивая их модели обработки, отказоустойчивость, управление временем, простоту использования и многое другое. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в окончательное противостояние потоковой обработки. Модель обработки Модель обработки — это то, где фреймворк обработки потоков действительно раскрывается....