Real-Time Analytics Collect, analyze, and predict in real time
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Mencari slot gacor hari ini? Anda berada di tempat yang tepat! Dalam dunia perjudian online, istilah "gacor" sering digunakan untuk menggambarkan slot yang sedang "panas" atau memiliki peluang tinggi untuk memberikan kemenangan besar kepada pemain. Dalam artikel panjang ini, kita akan membahas segala sesuatu tentang slot gacor: cara menemukannya, strategi untuk bermain, dan tentu saja, rekomendasi
バッチを高速にした後はリアルタイムの世界へ！ 現在、さまざまな業種の企業でビッグデータ分析の取り組みが行われている。ビッグデータへの最初の取っ掛かりは、既存のバッチ処理の高速化や、大量の業務データを用いた分析レポートの作成という企業が多いことだろう。そして、バッチ処理の高速化が一段落した次のステップとして、「リアルタイム処理」をテーマに掲げる企業も多いかと思われる。具体的には、 直近10秒間のトラフィックを集計したい。 直近10分間で自社商品がTwitterで話題になった回数を知りたい。 直近10時間での全店舗での来客数を集計したい。 といったリアルタイムなモニタリングを実現したくなるのではないだろうか？こういったモニタリング用の集計は、技術的には「ウインドウ集計（Time-Window Operation）」と呼ばれる。そこで本コラムでは、近頃、「ポストHadoop」として話題のApac
The new Event Store Cloud: Get started in minutes with automated provisioning on AWS, Azure and GCP Feed real-time, business-critical data in fine-grained streams with full historical context for your data analytics, microservices and AI use cases. Learn moreGet started today Who's using Event Store? With change, there can be an inherent risk; but by working with a partner who is forward-thinking,
Introduction With the increase of stream data, a demand for stream processing has become diverse and complicated. To meet this demand, several stream processing engines (SPEs) have been developed which execute continuous queries (CQs) to process continuous data streams. We at KDE laboratory are working in different research directions to solve the open research problems in stream processing and it
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Squall is an online query processing engine built on top of Storm. Similar to how Hive provides SQL syntax on top of Hadoop for doing batch processing, Squall executes SQL queries on top of Storm for doing online processing. Squall supports a wide class of SQL analytics ranging from simple aggregations to more advanced UDF join predicates and adaptive rebalancing of load. It is being actively deve
eep.js is a small lightweight subset of Complex Event Processing (CEP) that adds aggregate functions and windowed stream operations to Node.js. eep.js was introduced at my talk on Data Distribution in the Cloud with Node.js at the Node Dublin conference in October 2012. I wrote eep.js as I find the lack of data-centric stream processing operations in OO and functional languages lacking. Data-centr
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