Hazelcast喷气变化数据捕获
我正在我的应用程序中使用Hazelcast变更数据捕获(CDC)。 (我之所以使用CDC，是因为如果使用JDBC或其他替代功能将数据加载到缓存中，则需要花费大量时间) 因此CDC将在数据库和Hazelcast Jet之间进行数据同步。 StreamSource source = PostgresCdcSources.postgres("sour
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Hazelcast Jet和Node.JS客户端序列化问题
我将Jet 0.6作为备份，并安装了hazelcast-nodejs-client 0.8.0的一些Node.JS进程.我试图推动从Node进程映射对象，这恰好反映了Jet端类似对象的反映.但是我不明白如何在Jet方面确保此JS对象将分别进行序列化/反序列化.我有一种感觉，我需要向Jet表示，这个JSON对象是Data POJO，应该使用适当的序列化/反序列化. 在节点侧: var数据=
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创建一个新的Jet自定义分区程序
我的用例要求从Kafka主题中读取消息，并按照发布到Kafka中的自然顺序处理消息. Kafka生产者负责发布按单个kafka主题分区排序的每组消息，而我需要以相同的顺序在同一Vertex-Processor中处理每组消息. 上面的图像代表了基本思想.有一些从Kafka读取的KafkaSource-Processors. 并且一条边连接到顶点以解码kafka消息等. 我可以
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分发处理时通常有多少开销?
对于不耐烦的读者:这是一个进行中的工作，我要求 在此过程中提供帮助.请不要由我来判断工具 临时数据，因为它们在我尝试获得更好结果时可能会发生变化. 我们正处于架构决策过程的中间，该工具可以分析协同仿真的输出. 作为该过程的一部分，我被要求编写一个基准测试工具，并获取有关多个分布式处理框架速度的数据. 我测试的框架是:Apache Spark，Apache Flink，Hazelc
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hazelcast-jet部署和数据摄取
我有一个在AWS EC2实例上运行的分布式系统。我的集群有大约2000个节点。我想介绍一种流处理模型，该模型可以处理每个节点定期发布的元数据（CPU使用率，内存使用率，IO等）。我的系统只关心最新数据。当处理模型关闭时，丢失几个数据点也是可以的。因此，我选择了hazelcast-jet，它是一种具有出色性能的内存处理模型。在这里，我对模型有一些疑问： 将hazelcast-jet部署到多个e
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