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Atualizado em : Apr 24, 2019
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Este blip n?o est¨¢ na edi??o atual do Radar. Se esteve em uma das ¨²ltimas edi??es, ¨¦ prov¨¢vel que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode n?o ser mais relevante e nossa avalia??o pode ser diferente hoje. Infelizmente, n?o conseguimos revisar continuamente todos os blips de edi??es anteriores do Radar. Saiba mais
Apr 2019
Experimente ?

¨¦ uma biblioteca leve para a constru??o de aplica??es de streaming. Ela suporta APIs b¨¢sicas de streaming, como juntar, filtrar, mapear e agregar, assim como armazenamento local para casos de uso comum, como janelamento e sess?es. Diferente de outras plataformas de processamento de stream, como Apache Spark e , a Kafka Streams tem sido uma boa alternativa para cen¨¢rios que n?o necessitam de distribui??o em larga escala e processamento paralelo, por isso, pudemos nos livrar de mais uma pe?a de infraestrutura, como agendadores de cluster. Naturalmente, Kafka Streams tem sido uma boa escolha quando operamos no ecossistema Kafka. Kafka Streams ¨¦ particularmente ¨²til quando temos que processar dados rigorosamente em ordem e exatamente uma vez. Um uso em particular de Kafka Streams ¨¦ a constru??o de uma plataforma de .

Nov 2017
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Kafka Streams is a lightweight library for building streaming applications. It's been designed with the goal of simplifying stream processing enough to make it easily accessible as a mainstream application programming model for asynchronous services. It can be a good alternative in scenarios where you want to apply a stream processing model to your problem, without embracing the complexity of running a cluster (usually introduced by full-fledged stream processing frameworks). New developments include ¡®exactly once¡¯ stream processing in a Kafka cluster. This was achieved by introducing idempotency in Kafka producers and allowing atomic writes across multiple partitions using the new Transactions API.

Mar 2017
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Kafka Streams is a lightweight library for building streaming applications. It's been designed with the goal of simplifying stream processing enough to make it easily accessible as a mainstream application programming model for asynchronous services. It can be a good alternative in scenarios where you want to apply a stream processing model to your problem without embracing the complexity of running a cluster (usually introduced by full-fledged stream processing frameworks).

Publicado : Mar 29, 2017

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