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8개의 글이 있습니다.
Apache Fluss 1.0, 무엇이 달라졌나: 데이터 조회부터 Go 클라이언트까지
Fluss 1.0의 배치 조회, Spark 통합 읽기, 보존 정책과 운영 개선을 기존 실습에 연결하고 fluss-go 0.2.0-beta.1의 지원 범위와 전환 순서를 정리합니다.
Rednote는 왜 Kafka를 Fluss로 바꿨나: 실시간 인덱싱 전환에서 얻은 교훈
Rednote의 핵심 실시간 인덱싱 경로에서 Kafka가 만든 읽기 증폭과 과거 데이터 재처리 병목, Fluss 전환 구조와 성과, 다른 파이프라인에 적용할 조건을 정리합니다.
늦게 온 이벤트가 최신 상태를 덮어쓰지 않게: Fluss Versioned Merge Engine
재시도와 지연 도착으로 과거 이벤트가 최신 상태를 덮는 문제를 Apache Fluss Versioned Merge Engine으로 막는 방법을 Flink SQL 예제와 함께 설명합니다.
센서 이벤트에 빠진 현재 상태를 붙이는 방법: fluss-go 데이터 보강
fluss-go beta.10으로 센서 메타데이터 Primary Key Table과 측정값 Log Table을 만들고, 이벤트를 스캔하며 현재 상태를 조회해 결합합니다.
Connection은 하나, Table은 스레드마다: Apache Fluss Java Client 실습
Flink Quickstart의 Primary Key Table과 Log Table을 Apache Fluss 0.9.1 Java Client로 읽고 쓰며 객체 수명 주기를 정리합니다.
Go로 Apache Fluss 테이블 읽고 쓰기: fluss-go 공개 베타
Apache Fluss Flink Quickstart에서 만든 demo.customer_profile과 demo.order_events를 fluss-go 공개 베타로 갱신·조회·추가·스캔하는 방법을 정리합니다.
Apache Fluss 첫 실행: Flink Quickstart에서 확인할 것들
Apache Fluss를 로컬 실습 환경에서 Flink와 연결하고, Flink SQL로 카탈로그·테이블 모델·기본 키 조회와 갱신을 확인합니다.
Apache Fluss란: Kafka·Flink·Iceberg 사이의 스트리밍 레이크하우스
Apache Fluss를 Kafka·Flink·Iceberg와 역할별로 비교합니다. Log Table·Primary Key Table·통합 메타데이터로 실시간 스트림과 레이크하우스를 연결하는 방식을 정리합니다.