Stream数据流处理模式

是GRPC真的快于REST？让我们同时开发基于gRPC和REST的微服务，并进行gRPC与REST  性能比较。我们这里的主要目标是提出一个应用程序–具有2种不同的实现（REST和gRPC），以实现完全相同的功能。正如我们已经讨论过的那样，gRPC非常适合涉及更多聊天性的微服务之间的

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： 您是否已在另一个项目中使用这些框架之一？已经经历过？然后评估它是否也

流数据是一种非常常见的体系结构系统，因为它解决了我们必须每天处理的问题：即，可用数据太多。实时处理收到的传入数据可能是一项艰巨的任务，尤其是对于复杂的数据处理。但是，在生产者和消费者之间具有流缓冲可能是非常明智的安排。在这种情况下，Kafka和Redis流都可以异常有效地工作，因为它们提供了

这是使用Storm，Kafka和ElasticSearch处理实时数据的文章和

本文讨论将数据湖概念化

在本教程中，我们将学习为物联网应用程序创建数据管道时需要做什么。在此过程中，我们将了解IoT架构的特征，并了解如何利用MQTT Broker，NiFi和InfluxDB等不同工具来为IoT应用程序构建高度可扩展的数据管道。 物联网及其架构

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

在Deep.BI上，我们能够解决的最艰巨的挑战之一就是如何基于数十亿个数据点实时提供可自定义的洞察力，这些洞察力可以从单个角度全面扩展到多达数百万个用户。在Deep.BI，我们跟踪用户习惯，参与度，产品和内容性能-每天处理多达TB或数十亿个事件。我们的目标是根据来自各种自行创建维度的

原代码：List

广告技术（Ad Tech）是一个统称，它描述用于管理和分析程序化广告活动的系统和工具。数字广告的目标是尽可能多地吸引相关受众。因此，广告技术本质上与处理大量数据有关。在此博客文章中，我们将研究如何关联两个事件流-广告投放（所谓的展示次数）和点击次数，并计算重要的广告技术指标-点击率（

如今，流处理是一个非常流行的话题。公司处理成千上万个需要实时或近实时处理的事件。企业需要分析客户的行为，交易，股票价格变化甚至自动驾驶汽车传感器读数。但是，今天，我们要专注于

JDK 8以上无需遍历Map使用removeIf()方法直接删除其中某个条目：

Mantis是一个用于构建流处理应用程序（作业）的平台。它提供了一种简便的方法来管理作业的部署和生命周期。此外，它有助于这些作业之间的资源分配，发现和通信。因此，开发人员可以始终专注于实际的业务逻辑，同时始终获得强大且可扩展的平台的支持，以运行其高容量，低延迟，无阻塞的应用程序。

这篇文章描述了基于Apache Kafka和Redis的体系结构如何应用于构建高性能，弹性流系统。它适用于近实时系统，在该系统中，需要处理大量事件流，并将结果提交给大量的订户，每个订户都接收自己的流视图。示例可能包括以下内容： 流化庄家赔率-不同用户浏览网站的不同部分

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