Stream-Processing-Plattformen und die Qual der WahlStream Processing ist zurzeit in aller Munde. So verwundert es nicht, dass immer mehr Stream-Processing-Plattformen auf dem Markt verfügbar sind. Zu den populärsten gehören dabei die Apache-Projekte Storm, Spark, Samza und Flink. Während alle diese Frameworks Stream Processing anbieten, gibt es doch erhebliche Unterschiede in der Art und Weise, wie dies bewerkstelligt wird.
In diesem Vortrag werde ich auf die unterschiedlichen Formen des Stream Processing eingehen und anschließend die vier oben genannten Frameworks vergleichen und Einsatzszenarien für sie vorstellen.
Skills
Grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Java, Scala oder Python)
Lernziele
Nach diesem Vortrag kennen die Teilnehmer die verschiedenen Arten des Stream Processing. Sie können zudem entscheiden, welche Streaming-Frameworks für welche Anwendungsfälle geeignet sind.
// Referent
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Matthias Niehoff
@matthiasniehoff
arbeitet als IT-Consultant bei der codecentric AG in Karlsruhe. Dort beschäftigt er sich insbesondere mit Big-Data- und Streaming-Anwendungen auf Basis von Apache Cassandra und Apache Spark. Dabei verliert er aber auch andere Tools und Werkzeuge im Big-Data-Bereich nicht aus den Augen. Matthias teilt seine Erfahrungen auf Konferenzen, Meet-ups und Usergroups.