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
3. こんな感じ select count(*) from accesslog:win(30sec ) group by path having count(*) > 5 output input { { count(*): 20, host: 10.1.1.1, path “/index.html” path : “/index.html”, } code: 200 { } count(*):6, path “/favicon.ico” } 5. Data Flow Query Registration Proces Compone Client(ruby) s nt RPC Client msgpack-RPC fluentd (ruby) Subscriber(java) query input 0mq publish 0mq Esper RPC output msgpack sub
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