🔵 عنوان مقاله
Why Python Data Engineers Should Know Kafka and Flink (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
یادگیری Kafka و Flink برای مهندسان داده‌ی Python مسیر سریع ساخت سامانه‌های استریمی قابل‌اتکا و کم‌تأخیر است، بدون نیاز به ترک زبان و ابزارهای آشنا. پیشرفت‌های اخیر در Python API—به‌ویژه PyFlink و کلاینت‌های پخته‌ی Kafka—امکان ساخت کل پایپ‌لاین‌های استریم را با همان سینتکس Python فراهم کرده‌اند: خواندن/نوشتن از Kafka، پردازش stateful با پنجره‌ها و watermarks، و تضمین‌های exactly-once، همگی از دل Python. نتیجه این است که می‌توانید منطق کسب‌وکار را در Python بنویسید و Flink بار سنگین مقیاس، وضعیت و پایداری را برعهده بگیرد. کاربردها شامل ETL بلادرنگ، پایش عملیاتی، KPIهای نزدیک به زمان واقعی و پایپ‌لاین ویژگی‌های ML است. شروع کار ساده است: یک topic در Kafka، یک job کوچک در PyFlink برای تجمع پنجره‌ای، و سپس سخت‌سازی با checkpoint، تکامل اسکیمایی و رصدپذیری.
#Python #Kafka #Flink #PyFlink #StreamProcessing #DataEngineering #RealTimeData #EventDriven
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/why-python-data-engineers-should-know-kafka-and-flink/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Why Python Data Engineers Should Know Kafka and Flink (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
یادگیری Kafka و Flink برای مهندسان داده‌ی Python مسیر سریع ساخت سامانه‌های استریمی قابل‌اتکا و کم‌تأخیر است، بدون نیاز به ترک زبان و ابزارهای آشنا. پیشرفت‌های اخیر در Python API—به‌ویژه PyFlink و کلاینت‌های پخته‌ی Kafka—امکان ساخت کل پایپ‌لاین‌های استریم را با همان سینتکس Python فراهم کرده‌اند: خواندن/نوشتن از Kafka، پردازش stateful با پنجره‌ها و watermarks، و تضمین‌های exactly-once، همگی از دل Python. نتیجه این است که می‌توانید منطق کسب‌وکار را در Python بنویسید و Flink بار سنگین مقیاس، وضعیت و پایداری را برعهده بگیرد. کاربردها شامل ETL بلادرنگ، پایش عملیاتی، KPIهای نزدیک به زمان واقعی و پایپ‌لاین ویژگی‌های ML است. شروع کار ساده است: یک topic در Kafka، یک job کوچک در PyFlink برای تجمع پنجره‌ای، و سپس سخت‌سازی با checkpoint، تکامل اسکیمایی و رصدپذیری.
#Python #Kafka #Flink #PyFlink #StreamProcessing #DataEngineering #RealTimeData #EventDriven
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/why-python-data-engineers-should-know-kafka-and-flink/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The New Stack
Why Python Data Engineers Should Know Kafka and Flink
Excellent integrations make these frameworks seamlessly accessible to Python developers, allowing them to use these powerful tools without deep Java knowledge.
🔵 عنوان مقاله
Streaming Patterns with DuckDB (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** DuckDB با وجود ریشه‌های OLAP، با الگوهای معماری سازگارشده مثل الگوی Materialized View و رویکرد Streaming Engine می‌تواند تحلیل‌های جریانی را به‌خوبی پشتیبانی کند و در آزمون‌های اخیر بیش از یک میلیون ردیف بر ثانیه پردازش کرده است. یکپارچگی با فرمت‌های lakehouse مانند DuckLake و افزونه‌های جامعه برای دریافت مستقیم از Kafka نیز قابلیت‌های تحلیل بلادرنگ آن را گسترش می‌دهند. هرچند DuckDB فاقد Materialized View بومی و ویژگی‌های کامل stateful streaming است، اما سادگی، طراحی درون‌فرآیندی و کارایی بالای آن اجرای میکروبچ، به‌روزرسانی‌های نزدیک به بلادرنگ و پایپ‌لاین‌های سبک‌وزن را ممکن می‌کند و برای بسیاری از سناریوهای «به‌اندازه کافی بلادرنگ» گزینه‌ای عملی و کم‌هزینه است.
#DuckDB #StreamingAnalytics #RealTimeData #OLAP #Kafka #Lakehouse #MaterializedViews
🟣لینک مقاله:
https://duckdb.org/2025/10/13/duckdb-streaming-patterns.html?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Streaming Patterns with DuckDB (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** DuckDB با وجود ریشه‌های OLAP، با الگوهای معماری سازگارشده مثل الگوی Materialized View و رویکرد Streaming Engine می‌تواند تحلیل‌های جریانی را به‌خوبی پشتیبانی کند و در آزمون‌های اخیر بیش از یک میلیون ردیف بر ثانیه پردازش کرده است. یکپارچگی با فرمت‌های lakehouse مانند DuckLake و افزونه‌های جامعه برای دریافت مستقیم از Kafka نیز قابلیت‌های تحلیل بلادرنگ آن را گسترش می‌دهند. هرچند DuckDB فاقد Materialized View بومی و ویژگی‌های کامل stateful streaming است، اما سادگی، طراحی درون‌فرآیندی و کارایی بالای آن اجرای میکروبچ، به‌روزرسانی‌های نزدیک به بلادرنگ و پایپ‌لاین‌های سبک‌وزن را ممکن می‌کند و برای بسیاری از سناریوهای «به‌اندازه کافی بلادرنگ» گزینه‌ای عملی و کم‌هزینه است.
#DuckDB #StreamingAnalytics #RealTimeData #OLAP #Kafka #Lakehouse #MaterializedViews
🟣لینک مقاله:
https://duckdb.org/2025/10/13/duckdb-streaming-patterns.html?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
DuckDB
Streaming Patterns with DuckDB
DuckDB used for streaming analytics? This post will show you some patterns in which you can use DuckDB to refresh your data at near real-time speed.