Streams in de computerwetenschappen begrijpen: een gids voor realtime gegevensverwerking

In de computerwetenschap is een stroom een reeks gegevenselementen die in een continue stroom worden verwerkt, in plaats van als een batch. Een stream kan worden gezien als een oneindige reeks items, waarbij elk item aan het einde van de stream wordt toegevoegd zodra het beschikbaar komt. Streams worden vaak gebruikt in realtime gegevensverwerkingstoepassingen, zoals online analyses en sensornetwerken en realtime berichtensystemen. Ze maken een efficiënte verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk, evenals de mogelijkheid om gegevens te verwerken die voortdurend veranderen of op verschillende tijdstippen aankomen. Enkele belangrijke kenmerken van streams zijn: 1. Continue stroom: Streams zijn ontworpen om gegevens in een continue stroom te verwerken, in plaats van in batches. Dit maakt real-time verwerking en reactievermogen op veranderingen in de gegevens mogelijk.
2. Oneindige lengte: Streams kunnen worden gezien als oneindige reeksen items, waarbij elk item aan het einde van de stream wordt toegevoegd zodra het beschikbaar komt. Gegevens met tijdstempel: elk item in een stream wordt doorgaans geassocieerd met een tijdstempel, die aangeeft wanneer het item aan de stream is toegevoegd. Gebeurtenisgestuurde verwerking: Streams worden vaak verwerkt met behulp van gebeurtenisgestuurde programmeermodellen, waarbij elk item in de stream wordt behandeld als een gebeurtenis die een bepaalde actie of verwerking in gang zet. Real-time verwerking: Streams maken real-time verwerking van gegevens mogelijk, wat belangrijk is in toepassingen waarbij tijdige verwerking en respons van cruciaal belang zijn. Schaalbaarheid: Streams kunnen worden ontworpen om horizontaal te schalen, waardoor een efficiënte verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk is. Flexibiliteit: Streams kunnen worden verwerkt met behulp van een verscheidenheid aan programmeermodellen, zoals batchverwerking, gebeurtenisgestuurde verwerking of streamverwerking. Enkele voorbeelden van streamachtige gegevens zijn: 1. Online analyse: Webserverlogboeken, clickstream-gegevens en andere vormen van online-activiteit kunnen worden gemodelleerd als gegevensstromen. Sensornetwerken: Gegevens van sensoren, zoals temperatuurmetingen of GPS-locaties, kunnen worden gemodelleerd als gegevensstromen.
3. Realtime berichtensystemen: Berichtenstromen, zoals Twitter-tweets of Facebook-updates, kunnen in realtime worden verwerkt met behulp van streamverwerkingstechnieken.
4. Financiële gegevens: Aandelenkoersen, handelsvolumes en andere financiële gegevens kunnen worden gemodelleerd als gegevensstromen. IoT-gegevens: Gegevens van Internet of Things (IoT)-apparaten, zoals temperatuurmetingen of sensorgegevens, kunnen worden gemodelleerd als gegevensstromen.