Echtzeit-Mode in Apache Spark™ Structured Streaming
Verarbeiten Sie Daten in Millisekunden auf Spark-APIs, ohne eine spezialisierte zweite Engine warten zu müssen
Verarbeiten Sie Streaming-Daten in Millisekunden auf Serverless compute
Der Echtzeitmodus (RTM) bietet eine Latenz im Millisekundenbereich mit vertrauten Spark-APIs, wodurch separate Engines wie Apache Flink überflüssig werden. Durch die Unterstützung der kontinuierlichen Verarbeitung erreicht der RTM eine Latenz von nur 5 ms für zeitkritische Workloads. Die native Integration in Apache Spark™ Declarative Pipelines stellt sicher, dass Datenteams eine extreme Performance erzielen und die Vorteile vollständig verwalteter Dienste nutzen, einschließlich einer versionslosen Ausführung, automatisierter Infrastruktur-Upgrades und einer Wartung mit geringer bis gar keiner Ausfallzeit.
Erschließen Sie operative Workloads mit einer einheitlichen Ausführungs-Engine
Minimieren Sie Logik-Drift und die Duplizierung der Codebasis
Verwenden Sie dieselbe Spark-API für umfangreiches Batch-Training und Echtzeit-Inferenz mit ultraniedriger Latenz. RTM ermöglicht eine nahtlose Skalierbarkeit, sodass Sie Pipeline mit einer einzigen Codeänderung von stündlichen Batch auf kontinuierliches Streaming umstellen und vollständig auf komplexe Dual-Engine-Architekturen verzichten können.
Verarbeiten Sie Ereignisse bis zu 92 % schneller als Flink
RTM ist für Entscheidungsfindungen im Subsekundenbereich ausgelegt und entfaltet seine Wirkung in Anwendungsfällen wie der Live-Betrugserkennung und der Echtzeit-Personalisierung. Durch kontinuierlichen Datenfluss, Pipeline-Scheduling und Streaming-Shuffles erreicht RTM bei anspruchsvollen operativen Workloads strikte P99-Latenzen zwischen 40 ms und 300 ms.
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Deklarative Pipelines für Apache Spark™
Vereinfachen Sie Batch- und Streaming-ETL mit automatisierter Datenqualität, Change Data Capture (CDC), Datenaufnahme, Transformation und einheitlicher Governance.
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