リアルタイムモードは構造化ストリーミングトリガータイプで、エンドツーエンドの遅延はわずか5ミリ秒です。 不正検出やリアルタイムのパーソナライズなど、ストリーミングデータに即座に対応する運用ワークロードに活用しましょう。
リアルタイムモードはマイクロバッチ処理と同じ構造化ストリーミングAPIを使用します。 ストリーミングクエリのリアルタイムトリガーを設定することで有効になります。 他の構造化ストリーミングトリガータイプと比較するには、「 構造化ストリーミングトリガー間隔の設定」を参照してください。
リアルタイム モードは、Lakeflow パイプラインでも使用できます。 「Lakeflow パイプラインでリアルタイム モードを使用する」を参照してください。
概要
| ページ | Description |
|---|---|
| リアルタイム モードを設定する | クラシック計算を設定し、リアルタイムトリガーを有効にし、クラスタのサイズを整えましょう。 |
| リアルタイムモードの概念 | リアルタイムモードの仕組みと、マイクロバッチモードの代わりに使うべきタイミングを学びましょう。 |
| チュートリアル: リアルタイム ストリーミング ワークロードを実行する | リアルタイムトリガーとレートソースを使って最初のストリーミングクエリを実行しましょう。 |
リアルタイムアプリケーションの構築
| ページ | Description |
|---|---|
| リアルタイム モードのクエリ パフォーマンスを最適化および監視する | 計算を調整し、エンドツーエンドの遅延を削減し、組み込みの指標でクエリ性能を監視します。 |
| リアルタイムモードの制限 | 情報源、ユニオン、 mapPartitionsの既知の制限を理解しましょう。 |
| リアルタイム モードリファレンス | 対応環境、言語、計算タイプ、ソース、シンク、演算子を確認しましょう。 |
| リアルタイム モードの例 | Kafka、Kinesis、Lakebase、ステートフルクエリ、カスタムシンクのコード例を探求してください。 |