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....

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....

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....

Introduction to Apache Flink Apache Flink is more than just a tool for processing data; it’s a powerhouse that can handle both batch and streaming data with ease. Imagine having a system that can analyze your data as it streams in, providing you with insights in real-time. This is exactly what Flink offers, making it a go-to choice for many real-time analytics use cases. Why Apache Flink? Flink stands out due to its robust feature set, including support for stream and batch processing, sophisticated state management, and event-time processing semantics....

When it comes to the world of real-time data processing, two names often come to the forefront: Apache Storm and Apache Flink. Both are battle-tested frameworks, but they approach the challenge of stream processing from different angles. In this article, we’ll delve into the intricacies of each, comparing their processing models, fault tolerance, time handling, ease of use, and more. So, buckle up and let’s dive into the ultimate stream processing showdown....