Java批处理架构指南

     

使用benjamin-batchly实现Rust异步批处理 - alexheretic

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有时,与其同时做很多小事,不如将它们捆绑在一起,一次完成,作为一个批处理。所以在星期四早上的一个银行假期里,我很早就醒了(主要是因为我 1 岁男孩的尖叫声)并且(在尖叫声停止后)写了一个crate 来.

使用Kafka分区扩展Spring Batch大数据调度批处理 – Arnold

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假设有一个您需要定期运行的流程,例如一天结束 (EOD)。假设这个流程中需要处理的数据量在不断增加。最初,你可以做一个非常简单的 Spring 调度(或者 Quartz 或者你有什么),它只执行一个方.

kestra: 无限可扩展的开源编排和调度平台

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Kestra 是一个无限可扩展的开源编排和调度平台,可以创建、运行、调度和监控数百万个复杂的管道。 任何类型的工作流程:工作流程可以从简单开始,然后发展到具有分支、并行、动态任务、流程依赖性的更复杂的.

Spring Boot调度任务源码与教程 - Thanh

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调度是指在特定时间或特定时间间隔后执行任务,以带来减少时间、减少资源、最大化吞吐量的好处。调度的诞生是为了处理诸如收集每日报告、每月报告或在一段时间后处理数据之类的任务。Spring 提供了一组大部分.

类似Quartz的分布式Java后台作业计划程序:JobRunr

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JobRunr 提供了一个统一的编程模型,以可靠的方式处理后台任务,并在共享主机、专用主机或 JVM 实例内的云(你好 Kubernetes)上运行。您可以在 Web 应用程序中启动小型和处理作业,也.

使用Rqueue框架基于Redis和Spring Boot执行异步任务 -sonus21

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在本文中,我们将学习如何使用Spring Boot 2.x和Redis执行异步任务,最后的代码演示了本文中描述的步骤。一个典型的API调用包括五件事:执行一个或多个数据库(RDBMS / NoSQL).

如何在不使用POJO代码的情况下创建Java批处理插入 -DZone Java

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POJO样板代码通常用于Java程序的各种功能中:无论是使用comparator(comparable的接口)进行比较,还是诸如在“通用数据结构”中存储大量数据(例如列表,集合,地图等)之类的简单操作.

使用Kubernetes竞争消费者模式扩展任务处理 - vinsguru

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在分布式系统中,我们通过通过服务总线/消息队列传递消息来实现系统之间的松散耦合。有时,当消息的发送量很高时(即每单位时间传入的消息数大于每单位时间处理的消息数),队列最终将容纳无限数量的消息。消息队列.

使用Spring Boot调度WebSocket推送的教程和源码 - Baeldung

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本教程介绍如何使用WebSockets将计划的消息从服务器发送到浏览器。使用Spring的实用程序类SimpMessagingTemplate使通过WebSocket推送服务器消息会更容易。示例的源代.

基于Spring Batch的Spring Boot的教程 - Baeldung

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在本文中,我们将学习如何使用Spring Boot创建一个简单的Spring Batch作业。首先,我们从定义一些基本配置开始。然后,我们将看到如何添加文件读取器和数据库写入器。最后,如何应用一些自定.

三种大数据流处理框架选择比较:Apache Kafka流、Apache Spark流和Apache Flink - quora

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所有这些框架(Kafka Streams,ksqlDB,Flink,Spark)对于特定的用例和需求都是很棒的。决策选择真的很难,因为涉及许多因素。以下是一些常见问题和准则,可帮助您做出正确的决定: .

Netflix如何使用bulldozer从数据仓库批处理数据转移到键值存储?

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Netflix拥有超过1.95亿用户,每天生成数PB的数据。数据科学家和工程师从我们的订户和视频中收集这些数据,并实施数据分析模型以发现客户行为,以最大程度地提高用户满意度。通常,数据科学家和工程师使.

使用Storm、Kafka和ElasticSearch处理实时数据 -javacodegeeks

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这是使用Storm,Kafka和ElasticSearch处理实时数据的文章和源码批处理和流处理的区别: 批处理:批处理是要一起处理的数据的集合(请参见图1)。批处理允许您将不同的数据点合并,合并或聚.

如何在Spring中使用JobRunr实现后台作业? - Baeldung

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在本教程中,我们将研究使用JobRunr在Java中进行分布式后台作业调度和处理,并将其与Spring集成。JobRunr是一个我们可以嵌入到应用程序中的库,它使我们可以使用Java 8 lambda.

建立流数据与批处理管道的7个最佳实践 – thenewstack

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企业正在从传感器,智能手机,IT设备,网站和其他非传统来源获取越来越多的数据,并实时处理这些数据以改善运营并更好地为客户服务。数据通常来自多个来源,并收集在一个开放的数据湖中,在这里它与现有的历史数据.