Скачать с ютуб видео Unified APIs for Batch and Stream Processing on Flink

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Unified APIs for Batch and Stream Processing on Flink в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Unified APIs for Batch and Stream Processing on Flink или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Unified APIs for Batch and Stream Processing on Flink в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Unified APIs for Batch and Stream Processing on Flink

For most of its existence, Flink has had three major APIs for writing programs: the DataSet API for processing bounded data, the DataStream API for processing unbounded data, and the Table API/SQL for relational queries on both bounded and unbounded data. For a while now, the Flink community has had the desire to unify those APIs and eventually deprecate and remove the DataSet API. In this video I discuss why there are separate APIs in the first place and then share my thoughts on what kinds of APIs we should have going forward and how we can get there: What does it mean to have a unified API for batch/stream processing? When should you use the Table API and when the DataStream API? How will those APIs need to be extended to ensure that users can migrate their programs from the DataSet API?

Comments