RocksDB в стриминге: ловим потерянные события

RocksDB-стейт в стриминге: как ловить потерянные события и дубликаты #java В стриминговых пайплайнах всё чаще приходится иметь дело не только с бесконечным потоком данных, но и с состоянием, которое нужно хранить и восстанавливать без потерь. С выходом Spark 3.2 у разработчиков появилась возможность подключать RocksDB в качестве state store — и это открывает новые горизонты для работы с большими объёмами данных. В статье разбираем, как использовать этот подход на практике: от борьбы с дубликатами и пропущенными событиями до тонкостей конфигурации и устойчивости стриминга.

link