kafkaでpublishのロジックを独自に作ってデータロスを無くす話
class: center, middle # publishのロジックを独自に作ってデータロスを無くす話 [2017/07/06 Kafka Meetup #3](https://kafka-apache-jp.connpass.com/event/58619)  --- class: middle <img src="xuwei.gif" alt="icon" width="100" height="100" /> - twitter [@xuwei_k](https://twitter.com/xuwei_k) - github [@xuwei-k](https://github.com/xuwei-k) - blog <http://xuwei-k.
Stream API入門 - Qiita
Nodeのアドベントカレンダー、既に終わった枠が空いていて、この際書きたいネタがあったんで参加しました。宜しくお願いします。 アドベントカレンダーの時期だけ出没する弱い日曜Haskellerです。普段の実務ではNode.jsにお世話になってます。宜しくお願いします。 さて、みなさんStream API使ってますか？Node.jsといったら非同期ですよね、やっぱり。しかしながら、JavaScriptでも他の言語でも、非同期処理自体は注目されているものの、まだexperimentalという感じで様々なAPIが考案されては消えていき、また元々そういう文化が根強くなかったところから来た人たちにとって、こういう文化はちょっと立ち入りづらいところもあるかもしれませんね。 今日は、主にそういう人たちに向けて、まず非同期の色々なAPIの紹介、そしてその中でのストリームのメリット、そして実際のStream
ストリーム処理とは何か？＋2016年の出来事 - Qiita
この記事で書いている内容は？ ストリーム処理とはそもそも何かからはじまり、必要になる検討ポイントなどの情報を振り返り用にまとめたものです。 あとは、今年個人的にこの分野に影響が大きかったと思ったイベントをまとめています。 他の方へ説明する際のベースとするためにまとめているため、 既にこの分野を知っている方にとっては冗長な内容も多いかもしれませんが、 その場合は適宜読み飛ばしていただけると。 あと、私の他記事からも内容引っ張ってきているのでかぶりはあると思います。 特にGoogleが考えるストリームデータ処理とは？とは目的もかぶっているので相応に被りがあるかと・・・ 出来るだけよく出てくる固有の言葉を最初から使用せずに書いているつもりですが、 何かわかりにくい場所あればコメントいただけるとありがたいです。 「ストリーム処理」とだけ書くと微妙にストリーミング配信等とも混同しやすいですが、 デー
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
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JVM上でのストリーム処理エンジンの変遷