Stream Processing

The Great Debate: Choosing the Right Stream Processing Champion Imagine two professional athletes vying for your attention: Flink - the sprinter optimized for raw speed, Beam - the marathon runner with unparalleled endurance. Who deserves your team? Let’s break it down. Core Philosophies: Flink vs. Beam The difference between these frameworks can be boiled down to their founding principles: Aspect Apache Flink Apache Beam Origin Story Built to conquer real-time challenges Created for universal adaptability Execution Runtime-optimized, owns its engine Portable runner, picks its engine Best At Nanosecond decision-making, tight SLAs Pipeline pioneering for new engines Flink’s secret weapon?...

Большие споры: как выбрать подходящего чемпиона по потоковой обработке Представьте, что два профессиональных спортсмена борются за ваше внимание: Flink — спринтер, оптимизированный для чистой скорости, Beam — бегун на длинные дистанции с непревзойдённой выносливостью. Кто заслуживает вашей команды? Давайте разберёмся. Основные принципы: Flink против Beam Разницу между этими фреймворками можно свести к их основополагающим принципам: Аспект Apache Flink Apache Beam История создания Создан для решения задач в реальном времени Разработан для универсальной адаптации Выполнение Оптимизировано под время выполнения, имеет собственный движок Переносимый раннер, выбирает движок Лучше всего подходит Принятие решений за наносекунды, строгие соглашения об уровне обслуживания (SLA) Разработка конвейеров для новых движков Секретное оружие Flink?...

Introduction to Stream Data Processing Stream data processing is a critical component of modern data-driven applications, enabling real-time insights and decision-making. Two prominent frameworks in this domain are Apache Beam and Apache Flink. Both offer powerful tools for handling large-scale data streams, but they differ significantly in their approaches, features, and use cases. In this article, we’ll delve into the world of stream processing, comparing these two frameworks to help you choose the best fit for your project....

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....

Introduction to Event-Driven Architecture and Apache Kafka In the world of software development, handling real-time data and events is akin to trying to drink from a firehose – it’s a lot to handle, but with the right tools, it can be incredibly powerful. One of the most popular and robust tools for managing event streams is Apache Kafka. In this article, we’ll dive into the world of event-driven architecture and how you can use Apache Kafka Streams to build a scalable and efficient event management system....