TGViewer
Библиотека Java разработчика Библиотека Java разработчика @bookjava · 10K subscribers
Post #2456 2.27K
Потоковая обработка данных с помощью Kafka Streams: архитектура и ключевые концепции

При реализации потоковой обработки и анализа данных может возникнуть необходимость агрегирования записей для объединения нескольких независимых поток данных или обогащения какой-либо модели данных. Для этой цели может использоваться Kafka Streams, которая позволяет выполнять обработку данных в режиме реального времени.

В этой статье мы рассмотрим основные компоненты Kafka Streams и теоретические аспекты их использования. Мы будем использовать последние версии технологий, доступных на сегодня: Kafka 3.4.0 и Java 17 в качестве языка программированию. Для снижения входного порога мы будем использовать только нативные возможности Kafka и Kafka Streams, и не будем рассматривать решения с использованием различных фрейморков вроде Spring.

https://habr.com/ru/articles/747658/

👉@BookJava
  • 👍 6
More from @bookjava
  1. Oct 15, 2026🧠 10 правил безопасного Java-приложения: 1️⃣ Валидация на всех уровнях. 📌 Всегда проверя…
  2. Oct 12, 2026🧠 Проверяешь аргументы вручную? Используй мощь системы типов Java! 📌 Ситуация: часто в м…
  3. Oct 10, 2026🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.r…
  4. Oct 8, 2026📌 Обход коллекций в Java: делаем правильно! Часто вижу, как разработчики по привычке испо…
  5. Oct 7, 2026📌 Stream API: забудьте про peek() Метод peek() в Java Stream API выглядит удобным для отл…
  6. Oct 5, 2026🧠 Dependency Inversion Principle (D в SOLID) Зависимости должны идти от высокоуровневой п…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →