使用像 PostgreSQL 这样的关系数据库作为作业队列是一种可以接受的方法，一些公司在生产中成功使用了这种方法。虽然 Redis 等更传统的队列可能更适.

有时我们会遇到这样一种情况，我们希望任务只在特定时间点执行或在特定时间间隔内重新执行。同时，我们的客户希望在特定时间以每小时、每天、每周、每月或什至其他方式.

在这篇博文中，我介绍了批处理开发人员或架构师在大规模设计和运行批处理应用程序时可能面临的一些挑战，并展示了 Spring Batch、Spring Boot.

随着数据成为现代企业中越来越重要的一部分，组织经常发现自己需要处理大量数据。处理数据的两种常见方法是批处理和事件流。 .

Apache Flink与Kafka Stream都能实现流处理，但在一些重要方面有所不同。 下面是从用户的角度出发的，不涉及实现细节： .

公司建立数据管道以准备数据成分、提取见解并在内部和外部各方之间分发调查结果。处理各种海量数据的能力已成为推动业务成功的关键因素。然而，构建和管理数据流并不简.

以非阻塞方式从基于 Kafka 的响应式 WebFlux REST 服务器到 Webflux 客户端的数据流。 以下设计的架构可用于： .

最近，我们在 ALTEN 的一位客户表示希望开始从他们的操作系统中提取和集中数据。从分析的角度来看，他们的信息环境处于未开发状态。这为创建集中式分析平台留下.

下面是我在尼尔森工作时的实现，这在 Airflow 中使用 Soda 来实施数据质量检查的 .

我在 Hadoop/Bigdata 的早期阶段开始研究数据管道，当时大数据是一个流行词。 .

有些人称它为cron作业，计划任务，或批处理作业。不管你怎么称呼它，它是一个定期运行的进程，查看数据库的状态，以确定对它发现的各种记录采取的一些具体行动。<.

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）.

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.

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.

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.

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。 .

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.

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.

本教程介绍如何使用 .

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.

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。.

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。 .

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，.