Inca — Message Tracing and Loss Detection For Streaming Data @Netflix
by Allen Wang, Real Time Data Infrastructure At Netflix, our real time data infrastructure have embraced the multi-cluster Kafka architecture and Flink powered stream processing platform, which enable us to deliver trillions of messages per day. This architecture is described in detail in the above blogs and is illustrated in the diagram below. This architecture centers on the concept of “stream”
Netflix のデータパイプラインを読み解きたい - ブログ・ア・ラ・クレーム
Netflix はマイクロサービスアーキテクチャ界においてプロダクションで成功例を積んでいる、いわば大先輩だと思われます。 彼らは数多くのイベント登壇や techblog の記事、 GitHub 上による OSS の公開を行っており、それらからアーキテクチャやその変遷を垣間見ることができると考えています。 本記事では筆者が最近悩んでいる、マイクロサービス前提の世界でのログ収集基盤において、 Netflix の様々な事例を調べた結果をつらつら書いていこうと思います。 あらかじめ本記事は正確性を担保しておらず、あくまで筆者個人が調べることができた範囲での記述に留まることをお断りさせていただきます。 Suro: 分散データパイプライン 2015 年くらいにメンテが止まってしまったのですが、分散データパイプラインをうたう Suro というソフトウェアが存在しました。 Suro に関しては解説記事も
(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
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
Streaming databases in realtime with MySQL, Debezium, and Kafka
Change data capture has been around for a while, but some recent developments in technology have given it new life. Notably, using Kafka as a backbone to stream your database data in realtime has become increasingly common. If you’re wondering why you might want to stream database changes into Kafka, I highly suggest reading The Hardest Part About Microservices: Your Data. At WePay, we wanted to i
How to extract change data events from MySQL to Kafka using Debezium - Vlad Mihalcea
How to extract change data events from MySQL to Kafka using Debezium Imagine having a tool that can automatically detect JPA and Hibernate performance issues. Wouldn’t that be just awesome? Well, Hypersistence Optimizer is that tool! And it works with Spring Boot, Spring Framework, Jakarta EE, Java EE, Quarkus, or Play Framework. So, enjoy spending your time on the things you love rather than fixi
Streaming MySQL tables in real-time to Kafka
Prem Santosh Udaya Shankar, Software Engineer Aug 1, 2016 This post is part of a series covering Yelp's real-time streaming data infrastructure. Our series explores in-depth how we stream MySQL and Cassandra data at real-time, how we automatically track & migrate schemas, how we process and transform streams, and finally how we connect all of this into data stores like Redshift, Salesforce, and El
最近のストリーム処理事情振り返り
Hadoopソースコードリーディング 第22回 での発表資料です。 https://www.eventbrite.com/e/hadoop-22-tickets-31987821435 Read less
Confluent kafka meetupseattle jan2017
This document provides an overview of the Confluent streaming platform and Apache Kafka. It discusses how streaming platforms can be used to publish, subscribe and process streams of data in real-time. It also highlights challenges with traditional architectures and how the Confluent platform addresses them by allowing data to be ingested from many sources and processed using stream processing API
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GitHub - zio/zio-kafka: A Kafka client for ZIO and ZIO Streams
Apache Kafka Integration with MYSQL as a Producer (Source)