Kafka Streams in Action教会您在Kafka平台中实现流处理。在这本易于遵循的书中，您将探索收集、转换和聚合数据、使用多个处理器以及处理实时事件的实际示例。您甚至可以使用KSQL深入到流SQL中!到最后，它以测试和操作方面(如监视和调试)结束。
2023-02-11 17:10:30
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Benthos是一种高性能且具有弹性的流处理器，能够以各种代理模式连接各种和并对有效负载执行。
它带有，易于部署和监视，并可以作为静态二进制文件，docker映像或放入您的管道中，从而使它像原生一样自然云化。
Benthos是完全声明性的，在单个配置文件中定义了流管道，可让您指定连接器和处理阶段列表：
input :
gcp_pubsub :
project : foo
subscription : bar
pipeline :
processors :
- bloblang : |
root.message = this
2023-02-07 15:14:13
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flink-kafka-hbase
功能：实现kafka消息实时落地hbase，支持csv/json字符串两种格式的消息，支持自定义组合rowkey,列簇和列名，支持按照kafka消息流中不同字段join不同的hbase表，并自定义写入列簇和列(join时需评估一下性能)
支持at least once语义
外部依赖：apollo配置中心，本项目依靠配置驱动，配置存储在apollo配置中心
配置：
{
"indexColumnMapping": { --indexColumnMapping即CSV格式消息的key和value按照value里的分隔符拼接后再分割后下标及写入hbase列的对应关系
"0": "basic:time", --第0列始终是kafka消息的key，如果不需要可以不指定
"1": "basic:user_id",
2023-01-30 14:24:41
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Yelper：基于协作过滤的推荐系统
孙传
[gmail.com的chuansun76]
[twitter.com/sundeepblue]
博客： ： 或此处： :
此README文件描述了“ Yelper”的几个主要组件，Yelper是主要使用Python使用Spark框架构建的业务推荐系统。
以下是“ Yelper”的一些功能：
按城市划分原始业务数据，可以进行微调和自定义推荐
使用Spark MLlib的基于矩阵分解的推荐
在Scala中使用Spark GraphX进行用户业务图分析
使用Spark Streaming和Apache Kafka进行实时用户请求处理
使用
2023-01-29 21:16:13
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kafka-connect-jdbc-4.1.1.zip包含了kafka-connect-jdbc-4.1.1.jar包。 欢迎大家下载，大家也可关注我的博客，欢迎一起交流，如有疑问请留言！
2023-01-17 10:27:26
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微软的ASG(应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5
PB以上数据，如何构建一个高扩展性的dataaudit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性。本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka、Spark以及Elasticsearch来解决这个问题。微软的ASG(应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5
PB以上数据，如何构建一个高扩展性的dataaudit服务来保证这样量级的数据
2022-12-14 19:20:16
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