Applying Transformations to Streaming Data with Materialize

Building the Backend: Data Solutions that Power Leading Organizations

Вміст надано Travis Lawrence. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Travis Lawrence або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

3y ago 32:55

MP3•Головна епізоду

This episode features Arjun Narayan Co-Founder & CEO @ Materialize, during our discussion we talk all about transforming streaming data, the do’s the don’ts and how Materialize is changing the landscape of streaming.

Top 3 Value Bombs:

When creating schema changes organizations should always strive to create forward compatible schema changes only. This means consumers will be able to consume your data model without impacting them, they just may be missing your newly added column.
Materialized computations are bound to change in the future, either due to bugs or requirement changes. Kafka allows you to replay all your previous messages to update the calculation.
The cloud is still young, over the coming years we will see many more technologies that are specifically built with a cloud focus.

43 епізодів

#Tech #Podcasting Education #Travis Lawrence