Kafka Streams и ksqlDB: данные в реальном времени

Читать отрывокОтрывок
Работа с неограниченными и быстрыми потоками данных всегда была сложной задачей. Но Kafka Streams и ksqlDB позволяют легко и просто создавать приложения потоковой обработки. Из книги специалисты по обработке данных узнают, как с помощью этих инструментов создавать масштабируемые приложения потоковой обработки, перемещающие, обогащающие и преобразующие большие объемы данных в режиме реального времени.
Митч Сеймур, инженер службы обработки данных в Mailchimp, объясняет важные понятия потоковой обработки на примере нескольких любопытных бизнес-задач. Он рассказывает о достоинствах Kafka Streams и ksqlDB, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий инструмент для каждого уникального проекта потоковой обработки. Для разработчиков, не пишущих код на Java, особенно ценным будет материал, посвященный ksqlDB.
Уже прочитали? Что скажете?
программированием потоков данных (dataflow programming, DFP). Это метод представления программ в виде последовательности входных и выходных данных, а также этапов их обработки
Комментировать
События образуют непрерывный поток данных в бизнесе, а потоковая обработка автоматически выполняет код в ответ на изменения на любом уровне детализации, делая это в соответствии с накопленной информацией обо всех изменениях, которые произошли до этого.
Комментировать
2 timestamp=1597373669,user_id=2,purchases=1
Комментировать
Питер
Издательский дом «Питер»
Издательский дом «Питер»
1 785 книг
724
Айтишная полка
undlake
undlake
267 книг
553
Все книги O'REILLY
simozoid
simozoid
47 книг
124
Компьютерная литература O'Relly
Потапов Владимир
Потапов Владимир
29 книг
49
Team Lead
Антон
Антон
196 книг
32