Data Integration as Service: Kafka-Connectの紹介と実験 - Qiita
Kafka ConnectはKafkaと周辺のシステム間でストリームデータをやりとりするための通信規格とライブラリとツールです。まずは下の図をご覧ください。 コネクタは周辺のシステムからKafkaへデータを取り込むためのソースと周辺システムへデータを送るシンクの二種類があります。データの流れは一方通行です。すでに何十ものコネクタが実装されており、サポートされている周辺システムは多種に渡ります。もちろん自分でコネクタを作ることもできます。 Kafkaの中を通過するデータの形式は基本的にAvroです。コネクタが周辺システム固有のデータ形式をAvroに変換統一しています。これによりどんなソースとシンクの組み合わせでも動くことになります。 AvroにはSchema Registryがあり、スキーマの変更にも対応できます。 コネクタはスタンドアローンモードと分散モードがあり、分散モードでは複数台のサ
分散システム処理モデルに関する動向について（MapReduceからBorgまで）
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
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