The Four Innovation Phases of Netflix’s Trillions Scale Real-time Data Infrastructure
My name is Zhenzhong Xu. I joined Netflix in 2015 as a founding engineer on the Real-time Data Infrastructure team and later led the Stream Processing Engines team. I developed an interest in real-time data in the early 2010s, and ever since believe there is much value yet to be uncovered. Netflix was a fantastic place to be surrounded by many amazing colleagues. I can’t be more proud of everyone
GitHub - SpringQL/SpringQL: SpringQL: Open-source stream processor for IoT devices and in-vehicle computers
SpringQL is an open-source stream processor working with low and hard-limited working memory. It is supposed to run on resource-poor such as IoT devices and in-vehicle computers. SQL support Like other stream processors, infinite number of rows flow through SpringQL system. You can register SQL-like (continuous) queries to filter, transform, and analyze rows. SpringQL has the ability to make windo
Debeziumの紹介 - Qiita
Debeziumとは？ DBテーブルへの変更をKafkaトピックに格納して、アプリケーションがストリーミングで変更内容を監視・受信できるようにするソフトウェアです。2016年初頭から、RedHat主導で開発されています。もともと、マイクロサービスを実装するためのソリューションとして開発されたもののようですが、マイクロサービスに関係なく使えます。現時点でMySQLとMongoDBに対応していますが、将来、PostgreSQLやOracleへの対応予定があります。 DBMSは、変更内容をトランザクションログに記録していきます。MySQLの場合は、バイナリログです。それをKafka Connectサービスがコネクタを使用して監視します。変更を検知したら、テーブル単位で作成されたKafkaトピックに、変更内容を「イベント」としてJSONでシリアライズして記録します。アプリケーションはKafkaのコ
How to Choose the Number of Topics/Partitions in a Kafka Cluster? | Confluent
This is a common question asked by many Apache Kafka users. The goal of this post is to explain a few important determining factors and provide a few simple formulas for when you are self-managing your Kafka clusters. If you are using Confluent Cloud, most of these operational concerns are taken care of by us here at Confluent. More partitions lead to higher throughput The first thing to understan
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