ストリーム処理とは何か？＋2016年の出来事 - Qiita
その対処で全部に対応するのは無理なんじゃないの？ Watermark、Trigger、Accumulationの機構が導入されればストリーム処理は全て対応可能かというと、 そんなことはありません。 何故なら、下記のような問題が発生してくるからです。 Watermarkを実時刻からどれくらい遅らせて設定すればいいのか？ 遅れを大きくすれば正確性は増しますが、遅延時間は大きくなります。 Accumulationのためにウィンドウの集計結果をどれだけ保持すればいいのか？ 保持する時間が長いほど、ストリーム処理を行うシステムのリソースが必要となります。 データ処理システム（バッチ、ストリーム含む）には下記の３要素のトレードオフがあるとされています。 完全性(Completeness) 低遅延(Low Latency) 低コスト(Low Cost) この３要素を全てに満たすことは出来ず、全てのデータ
WebRTCを試すときにオッサンが映り続ける問題に対処する - Qiita
はじめに WebRTCを使ったアプリを作る際に、切っても切れないのがカメラ映像の取得です。ノート型のPCで作業したりすると、延々と自分の顔を見続けなければなりません。そこで、自分の顔の替わりに好きな動画をメディアストリームとして流すサンプルを作って見ました。 仕組み 動画ファイルの変換 ユーザにローカルの動画ファイルを指定してもらう（ファイル選択 or ドラッグ＆ドロップ） FileオブジェクトからURLを生成 (window.URL.createObjectURLを利用） それをVideoタグで再生 継続的にCanvasタグに転写 (window.requestAnimationFrameを利用） CanvasタグからMediaStreamを取り出す (Canvas.captureStreamを利用） 音声ファイルの変換 ユーザにローカルの音声ファイルを指定してもらう（ファイル選択 or
最新のデータベース技術の方向性で思うこと
The document discusses stream processing and distributed streaming platforms. It describes how streaming data is partitioned and processed in parallel across clusters. Key concepts discussed include the stream-driven programming paradigm, streaming transformations like map, flatmap, and filter, and streaming state management using techniques like key-value pairs and windows.
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JavaのStreamで学ぶ遅延処理実装パターン
