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Patterns for Distributed Real-Time Stream Processing

机译：分布式实时流处理模式

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In recent years, big data systems have become an active area of research and development. Stream processing is one of the potential application scenarios of big data systems where the goal is to process a continuous, high velocity flow of information items. High frequency trading (HFT) in stock markets or trending topic detection in Twitter are some examples of stream processing applications. In some cases (like, for instance, in HFT), these applications have end-to-end quality-of-service requirements and may benefit from the usage of real-time techniques. Taking this into account, the present article analyzes, from the point of view of real-time systems, a set of patterns that can be used when implementing a stream processing application. For each pattern, we discuss its advantages and disadvantages, as well as its impact in application performance, measured as response time, maximum input frequency and changes in utilization demands due to the pattern.
机译：近年来，大数据系统已成为研究和开发的活跃领域。流处理是大数据系统的潜在应用场景之一，其目标是处理连续的高速信息项流。股票市场中的高频交易（HFT）或Twitter中的趋势主题检测是流处理应用程序的一些示例。在某些情况下（例如，在HFT中），这些应用程序具有端到端的服务质量要求，并且可能会受益于实时技术的使用。考虑到这一点，本文从实时系统的角度分析了在实现流处理应用程序时可以使用的一组模式。对于每种模式，我们都会讨论其优缺点以及对应用程序性能的影响，以响应时间，最大输入频率和模式所导致的利用率需求变化来衡量。

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