Data Processing

When it comes to the world of real-time data streaming, two names often come to the forefront: Apache Kafka and Amazon Kinesis. Both are powerhouses in their own right, but they cater to different needs and offer unique advantages. In this article, we’ll delve into the nitty-gritty of these two platforms, helping you decide which one is the perfect fit for your streaming needs. Core Goals and Similarities Both Kafka and Kinesis are designed to handle massive amounts of data in real-time, providing high-throughput, low-latency, and fault-tolerant data streaming capabilities. They are often used in similar scenarios such as building real-time streaming data pipelines, ingesting logs, and implementing event-driven architectures. ...

Когда речь заходит о мире потоковой передачи данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Kafka и Amazon Kinesis. Оба являются мощными инструментами, но они удовлетворяют разные потребности и предлагают уникальные преимущества. В этой статье мы рассмотрим основные особенности этих двух платформ, чтобы помочь вам выбрать ту, которая идеально подойдёт для ваших потребностей в потоковой передаче данных. Основные цели и сходства Apache Kafka и Amazon Kinesis предназначены для обработки больших объёмов данных в режиме реального времени, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и отказоустойчивость при потоковой передаче данных. Они часто используются в таких сценариях, как создание конвейеров потоковых данных, приём журналов и реализация архитектур, управляемых событиями. ...

When it comes to the world of big data, two names often come to mind: Apache Hadoop and Apache Spark. These giants in the field of distributed computing have been the go-to solutions for handling massive datasets, but they are as different as night and day. In this article, we’ll delve into the nitty-gritty of each, comparing their architectures, use cases, and the unique benefits they bring to the table. ...

Когда речь заходит о мире больших данных, часто вспоминают два имени: Apache Hadoop и Apache Spark. Эти гиганты в области распределённых вычислений стали основным решением для обработки огромных наборов данных. Однако они отличаются друг от друга, как день и ночь. В этой статье мы рассмотрим особенности каждого из них, сравним их архитектуры, варианты использования и уникальные преимущества. Hadoop-экосистема Apache Hadoop — ветеран мира больших данных. Он разработан Apache Software Foundation для работы с огромными объёмами данных путём распределения обработки между кластером узлов. Вот краткий обзор того, как работает Hadoop: ...

When it comes to the world of event streaming, two giants stand out: Apache Kafka and Azure Event Hubs. Both are powerful tools designed to handle the onslaught of data that modern applications generate, but they approach this task from different angles. In this article, we’ll delve into the details of each, comparing their features, use cases, and the unique benefits they offer. Introduction to Apache Kafka Apache Kafka is an open-source, distributed streaming platform that has become the de facto standard for real-time data processing. It was originally developed at LinkedIn and later donated to the Apache Software Foundation. Kafka’s architecture is built around a cluster of brokers, each responsible for handling a portion of the load and ensuring fault tolerance. ...