- Опубликовано
Потоковая обработка данных с Kafka Streams
- Автор
- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
- Новости нашего ИТ14 подписчиков5145 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Потоковая обработка данных с Kafka Streams: что это и как использовать
#Spring kafka
Apache Kafka — это распределенная платформа, которая передает и обрабатывает данные в режиме реального времени. Ее используют для логирования, передачи событий, потоковой аналитики и интеграции микросервисов. Для работы с данными внутри Kafka есть Kafka Streams — библиотека, которая помогает строить потоковые приложения. С ее помощью можно обрабатывать события в реальном времени, например, выполнять ETL-процессы без использования внешних систем. В статье рассказываем, как устроен Kafka Streams, и разбираем практические примеры его применения.
Новости нашего ИТ
14 подписчиков
5145 постов
Данный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Предыдущий пост
- Опубликовано
CV/ML-проект: от идеи до продакшена
Практическое руководство по CV/ML проекту от идеи до продакшена
Следующий пост
- Опубликовано
K8s как основа: строим инфраструктурную платформу
Kubernetes как основа инфраструктурной платформы
Из подборки Kafka
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
Kafka
+1
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
CDC Kafka Debezium домашняя лаборатория PostgreSQL
- Опубликовано
Kafka
+1
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
Как обработать ошибки в Spring Kafka и использовать Dead Letter Queue
- Опубликовано
Kafka
+1
шаблон фонового сервиса .NET Spring Kafka
Шаблон фонового сервиса на .NET с Spring Kafka – опыт разработки в АльфаСтрахование
- Опубликовано
Kafka
+1
Ускорение банковского приложения в 60 раз
Как ускорить банковское приложение в 60 раз с помощью Spring Kafka
- Опубликовано
Kafka
+1
Обзор polling в Kafka vs RabbitMQ: особенности
Сравнительный обзор polling в Kafka и RabbitMQ: особенности, области применения и результаты тестов
Свежие посты
- Опубликовано
#devops
+1
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec, 10× быстрее Python SDK, multi‑tenancy, security
- Опубликовано
#java
+1
Создать Telegram‑бот погоды за 5 минут Nyagram
Как создать Telegram‑бот погоды за 5 минут на Java с Nyagram и OpenWeatherMap
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#java
+1
Spring Shell 4.0.1 is out!
Spring Shell 4.0.1 выпуск
- Опубликовано
Kafka
+1
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
CDC Kafka Debezium домашняя лаборатория PostgreSQL
- Опубликовано
Kafka
+1
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
Как обработать ошибки в Spring Kafka и использовать Dead Letter Queue
- Опубликовано
#java
+1
Создание Ambilight приложения для Android на Java
Как создать приложение Ambilight для Android на Java
- Опубликовано
#java
+1
Архитектура факторов ранжирования Ozon runtime
архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon