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グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第11回 「Cloud Dataflow」が実現するストリーミング処理の設計パターン

CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第11回 「Cloud Dataflow」が実現するストリーミング処理の設計パターン 」を公開しました。

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はじめに
 今回は、2015年に公開された論文「The Dataflow Model: A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in Massive-Scale, Unbounded, Out-of-Order Data Processing」をもとにして、Cloud Dataflowによるストリーミング処理の設計パターンを学びます。

サンプルデータの見方
 前回、MillWheelの解説の中で、ストリーミング処理では「データ処理の区切り」を設定する必要がある事を説明しました。Cloud Dataflowは、FlumeJavaのバッチ処理プログラミングモデルに、データ処理の区切りを設定する機能を追加することで、ストリーミング処理にも対応できるように機能拡張したものと考えることができます。

 冒頭の論文では、図1のサンプルデータに対して、さまざまなデータ処理の区切りを設定する例が紹介されています。まずは、このサンプルデータの見方を説明しておきましょう。

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