realtime-streaming-event-driven
Specializes in Real-Time Streaming Architectures, Batch-Stream Unification, and Streaming Databases based on Streaming Databases (Hubert Dulay) and Building Real-Time Analytics Systems (Mark Needham). Covers Apache Kafka, Apache Pinot, Apache Flink, ClickHouse, Change Data Capture (CDC via Debezium), and real-time OLAP queries with sub-second latency.
ソース情報
- リポジトリ
- dandgabr/Coacus
- ソースの最終更新活動
- 2026年9月28日 14:03
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 4
- フォーク
- 3
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
ファイルエクスプローラー
5 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- realtime-streaming-event-driven
- description
- Specializes in Real-Time Streaming Architectures, Batch-Stream Unification, and Streaming Databases based on Streaming Databases (Hubert Dulay) and Building Real-Time Analytics Systems (Mark Needham). Covers Apache Kafka, Apache Pinot, Apache Flink, ClickHouse, Change Data Capture (CDC via Debezium), and real-time OLAP queries with sub-second latency.
# Real-Time Streaming Architectures and Streaming Databases
This skill establishes patterns for designing and operating systems oriented toward continuous event streams, unified batch-stream processing, and real-time OLAP analytics with millisecond-scale latencies.
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## ⚡ 1. Lambda vs Kappa vs Unification in a Streaming DB
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Operational Sources (OLTP: Postgres, MySQL, APIs, IoT) │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ CDC (Debezium) / Event Producer
┌──────────────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ Distributed Event Log (Apache Kafka / Apache Pulsar) │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌──────────────────┴──────────────────┐
│ │
┌───────────▼───────────┐ ┌───────────▼───────────┐
│ Stateful Processor │ │ Streaming OLAP DB │
│ (Apache Flink) │ │ (Apache Pinot / │
│ (Windows, Aggregation)│ │ ClickHouse) │
└───────────────────────┘ └───────────┬───────────┘
│
┌───────────▼───────────┐
│ Dashboards & APIs │
│ (< 50ms Query Latency)│
└───────────────────────┘
```
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## 📊 2. Change Data Capture (CDC) Patterns with Debezium
- **Log-Based CDC**: Directly reads the database's transaction logs (WAL in PostgreSQL, Binlog in MySQL) without the overhead of polling `SELECT` queries.
- **Outbox Pattern**: Atomic write to the `outbox` table within the same relational database transaction to guarantee that domain events are never lost during network failures.
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