GitHub - redpanda-data/redpanda: Redpanda is a streaming data platform for developers. Kafka API compatible. 10x faster. No ZooKeeper. No JVM!
Redpanda is a streaming data platform for developers. Kafka® API-compatible. ZooKeeper® free. JVM free. We built it from the ground up to eliminate complexity common to Apache Kafka, improve performance by up to 10x, and make the storage architecture safer, and more resilient. The simpler devex lets you focus on your code (instead of fighting Kafka) and develop new use cases that were never before
lambda-architecture.net - このウェブサイトは販売用です！ - lambda architecture リソースおよび情報
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The Future of Data Engineering: Chris Riccomini at QCon San Francisco
How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.
Delta: A Data Synchronization and Enrichment Platform
Andreas Andreakis, Falguni Jhaveri, Ioannis Papapanagiotou, Mark Cho, Poorna Reddy, Tongliang Liu OverviewIt is a commonly observed pattern for applications to utilize multiple datastores where each is used to serve a specific need such as storing the canonical form of data (MySQL etc.), providing advanced search capabilities (ElasticSearch etc.), caching (Memcached etc.), and more. Typically when
(翻訳) データエンジニアリングの未来 - satoshihirose.log
訳者まえがき 原著者の Chris Riccomini の許可を得て以下の記事を翻訳・公開しました。 riccomini.name 下記より記事翻訳本文です。 データエンジニアリングの未来 私は最近、近頃のデータエンジニアリングがこれまで来た道について、また、この分野の仕事の将来について考えてきました。考えのほとんどは、私たちのチームが WePay で実践していることを背景にしています。その一方、以下に述べる考えは普遍的で、共有する価値があるものと思っています。 データエンジニアリングの仕事は、組織におけるデータの移動と処理を支援することです。これには、一般的に、データパイプラインとデータウェアハウスという2つの異なるシステムが必要です。データパイプラインはデータの移動を担当し、データウェアハウスはデータの処理を担当します。これは、やや過度に単純化しています。バッチ処理とストリーム処理では
Kafka Inside Keystone Pipeline
In summary, the Keystone pipeline is a unified event publishing, collection, and routing infrastructure for both batch and stream processing. We have two sets of Kafka clusters in Keystone pipeline: Fronting Kafka and Consumer Kafka. Fronting Kafka clusters are responsible for getting the messages from the producers which are virtually every application instance in Netflix. Their roles are data co
高負荷データ処理の各社の事例 - ワザノバ | wazanova
http://highscalability.com/blog/2014/3/24/big-small-hot-or-cold-examples-of-robust-data-pipelines-from.html 1 comment | 1 point | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Hakka LabsのFounderのPete Soderlingが、「何でもBig Dataと称する風潮は行き過ぎだが、処理すべきデータが増えてきているのは確か。」として、データ処理プロセスでの各社の取り組みを紹介しています。 Stripe HDFSには、JSONやBSONなど多様なフォーマットのデータを送っている。Thriftとでロジカルな構造を定義し、Parquetでディスクに保存するフォーマットを決めている。複雑なバッチ処理のツールとし
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Kafka Based Global Data Mesh At Wix- Natan Silnitsky
Block Aggregator: Real-time Data Ingestion from Kafka to ClickHouse with Deterministic Retries
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