TGViewer
Java Java @java_sup · 1.49K subscribers
Post #793 584
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 фреймворков вроде Spring.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/747658/
More from @java_sup
  1. Apr 12, 2026В эпоху искусственного интеллекта Java актуальна как никогда Мощный, масштабируемый, надеж…
  2. Aug 6, 2025Объектно-ориентированные шаблоны проектирования на Java https://www.freecodecamp.org/news/…
  3. Aug 1, 2025Подробный обзор Spring Boot | Как он упрощает приложения Java и микросервисы https://www.y…
  4. Aug 1, 2025Практическое руководство по RecordBuilder на Java https://www.baeldung.com/java-recordbuil…
  5. Aug 1, 2025Переосмысление чистого кода Чистый код — это не выбор стиля, а образ мышления. В этой стат…
  6. Jun 12, 2025В этом уроке мы рассмотрим, как авторизовать запросы для определенных URL-адресов и методо…
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 →