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Complex Event Processing on Ruby and Fluentd - RubyKaigi 2013
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Esperwhispering
Using Esper to extract information from real-time data streams.Read less
学術的に見た ストリームデータ処理 2013年6月28日 筑波大学 講師 川島英之
This document provides an overview of stream data processing from an academic perspective. It discusses key concepts like continual queries and windows. Important stream processing systems are mentioned like STORM, Norikra, Jubatus, CEP, and DSMS. Technologies like FPGA, GPU, and MIC for high performance hardware are also covered. Applications discussed include algorithm trading, fraud detection,
Complex Event Processing ( CEP ) | Sybase Unofficial blog
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理修棟生活 | ストリーム処理基盤
○モデル 従来のDBMSではデータの書き込み、牽引、問合せ、計算処理、結果の出力の流れとなっており、短い期間に数千のデータイベントを受信する場合ではこのデータベース駆動型アーキテクチャではデータストリームに対応が出来ない。 In-MemoryDBでも同じ。In-Memoryでは書き込みコストはなくなるが、インバウンドイベントの牽引、問合せ、トランザクションの完全性優位などにより、データストリーム対応は困難。 そこで、イベント駆動型アーキテクチャのストリーム処理エンジンが登場。 データ到着すると、即座に問合せ、計算処理を行い結果を出力し、データベースへの書き込みは必要なものだけをデータ処理と並行もしくは結果出力後行われる。これにより、real-time処理が出来る。 このモデル（アーキテクチャ）のために、スケジューラ、プロファイラ、オプティマイザ、エグゼキュータ、ロードシェダー、メモリマネー
Stream(SQL) Event Processing with Esper - igvita.com
By Ilya Grigorik on May 27, 2011 The growth of both the types and the amount of data generated by servers, users, and applications have resulted in a number of recent trends and innovations: NoSQL, rise of popularity of Hadoop, and dozens of higher-level map-reduce frameworks. However, the batch-processing model imposed by map-reduce style of processing is not always a great fit either, especially
Event Stream Processor Matrix - Sematext
We published our first ever UI-focused post on Top JavaScript Dynamic Table Libraries the other day and got some valuable feedback – thanks! We are back to talking about the backend again. Our Search Analytics and Scalable Performance Monitoring services/products accept, process, and store huge amounts of data. One thing both of these services do is process a stream of events in real-time (and b
20130215 fluentd esper_2
そうだったのか！ よくわかる process.nextTick() node.jsのイベントループを理解するshigeki_ohtsu
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Complex Event Processing on Ruby, Fluentd and Norikra #rubykaigi
ビッグデータ活用事例と技術動向& Jubatusの概要 ＮＴＴソフトウェアイノベーションセンター ソフトウ アイ ション ンタグループリーダ・主幹研究員 木下真吾
https://www.cac.co.jp/softechs/pdf/st3001_13.pdf
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3